Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada al Sector Energético*: descubre el potencial de la inteligencia artificial en uno de los sectores más importantes

Apuesta por una metodología puntera con la Maestría en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía e Infraestructuras.

Nuestro método de estudio es flexible, personalizado y eficaz. Te permitirá asistir a las clases según tus posibilidades y compaginar tus estudios con tu vida personal y el trabajo. Una metodología que se basa en estos cuatro pilares:

• Clases virtuales en directo: impartimos clases programadas durante todos los días de la semana para que asistas en el horario que mejor se adapte a tu ritmo de vida. Si no puedes verla o te quedas con dudas, puedes acceder a cualquiera de ellas en diferido las veces que necesites.
• Tutor personal: el primer día te asignaremos un tutor personal. Estará en contacto contigo por teléfono y por email. Él te apoyará en tu día a día y resolverá las dudas que te puedan surgir.
• Campus Virtual: es nuestra plataforma virtual diseñada para optimizar tu aprendizaje. Todo lo que necesitas para estudiar en UNIR está en el campus, como las clases, los profesores, los compañeros, la biblioteca, recursos didácticos, horarios, chat, foros y mucho más.
• Recursos didácticos: tendrás acceso a distintos recursos de aprendizaje para completar tu formación como lecturas complementarias, resúmenes con las ideas clave, masterclasses, tests de autoevaluación, etc.

Para más información sobre nuestra metodología, consulta la sección cómo se estudia en UNIR.

Departamentos de apoyo al estudiante

En UNIR ponemos a disposición de nuestros alumnos dos servicios específicos para dar apoyo a nivel académico y personal:

El Servicio de Orientación Académica (SOA)* tiene el objetivo de ayudar a los alumnos en sus estudios, teniendo en cuenta sus circunstancias laborales y familiares. Facilita la conciliación entre trabajo, familia y estudios, guiando a cada alumno de forma individual para que adquiera un ritmo de trabajo y estudio adaptado a sus necesidades personales.

*Este servicio está disponible exclusivamente para los Títulos Oficiales

El Servicio de Atención a las Necesidades Especiales (SANNEE) presta apoyo a los estudiantes en situación de diversidad funcional, temporal o permanente, aportando las soluciones más adecuadas a cada caso. Su misión prioritaria es conseguir la plena integración en la vida universitaria de todos los estudiantes.

Sistema de evaluación

Para conocer el nivel de logro de los objetivos generales y específicos definidos en la maestría virtual es necesario evaluar las competencias adquiridas durante el estudio del mismo.

La evaluación del aprendizaje se efectúa teniendo en cuenta la calificación obtenida en los siguientes puntos:

• Examen final al terminar cada asignatura.
• Evaluación continua (participación del estudiante, trabajos, casos prácticos, prácticas en laboratorios virtuales y test de autoevaluación).
• Trabajo Final de la Maestría.

El fin de esta Maestría en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía e Infraestructuras es formar a profesionales para que sean capaces de:

• Liderar procesos de transformación digital en el sector de la energía y las infraestructuras mediante tecnologías habilitadoras clave como la Inteligencia Artificial.
• Dirigir proyectos de Inteligencia Artificial en el sector, con puestos como CTO, CIO o CAIO (Chief AI Officer).
• Actuar como consultor en empresas inversoras en desarrollo de IA para la energía y las infraestructuras.
• Orientar su carrera al mundo académico de la investigación y la docencia a través de un doctorado.
• Llevar a cabo tareas como Ingeniero de Datos o Analista de Datos (con los Cursos Universitarios Avanzados en IA y Data Engineering y Data Analyst para la IA).
• Lanzar su carrera formativa como Cloud Architect (por medio de certificaciones oficiales en Azure y AWS).

Perfil de egreso

Al concluir la Maestría en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras los egresados serán capaces de:

1. Analizar y valorar los requisitos de las soluciones informáticas implantadas en los campos de la energía e infraestructuras inteligentes,
2. Mejorar la calidad y productividad de los sistemas informáticos implantados en los entornos tecnológicos e industriales asociados a los sectores de la Energía e Infraestructuras.
3. Desarrollar proyectos tecnológicos y de investigación aplicada en los sectores de la Energía e Infraestructuras que integren IA seleccionando las herramientas, dispositivos y arquitecturas informáticas más apropiadas,
4. Evaluar el rendimiento e impacto de dichas soluciones de acuerdo con criterios tanto tecnológicos como económicos y sociales.

Requisitos de acceso

Para acceder a la Maestría en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras se requiere que los estudiantes que accedan a la maestría cumplan con el perfil competencial establecido que se obtendría mediante al menos uno de los siguientes requisitos:

• Estén en posesión de alguno de los títulos considerados como afines al título, es decir, sean titulados universitarios en Informática, Telecomunicaciones, Ingeniería Industrial y Matemáticas u otras titulaciones del área de ciencias o ingeniería siempre que se pueda comprobar que su plan de estudios incluya al menos 12 créditos de asignaturas relacionados con la programación de ordenadores y al menos 12 créditos de asignaturas relacionados con álgebra y estadística; en estos casos el estudiante deberá entregar información que demuestre que se han cursado y superado las materias que permiten adquirir un perfil competencial similar al de las titulaciones mencionadas. La Comisión de Coordinación Académica Interuniversitaria, encargada de supervisar el procedimiento de admisión, determinará si el título aportado cumple este requisito.

Satisfechos los requisitos específicos de acceso previamente mencionados, y solo en el caso de que el número de solicitudes de plaza que cumplen con los requisitos recogidos en las vías de acceso exceda al número de plazas ofertadas por curso académico (60 plazas), en la resolución de las solicitudes de admisión se tendrá en cuenta los siguientes criterios de valoración:

• Nota media del expediente en la titulación que otorga el acceso a la maestría (100 %).

En caso de empate en puntuaciones, se elegirá al que tenga mayor número de matrículas de honor y, en su caso, sobresalientes y así sucesivamente

Perfil recomendado