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Búsqueda avanzada
Las acciones formativas de Formacioncontinua tienen modalidad online
Modalidad
ONLINE
Duración de las acciones formativas de formacioncontinua
Duración Total
1500 H
Duración de teleformación de las acciones formativas de formacioncontinua
Horas Teleformación
450 H
Precio de las acciones formativas de INESEM
1995 € Hasta 100% bonificable
Entidad
INESEM Formación Continua
Presentación
Descripción
El Máster en Desarrollo Web Full Stack & IA es una oportunidad única para adentrarte en el vibrante mundo del desarrollo web y la inteligencia artificial, dos sectores en auge con una demanda laboral creciente. Con un enfoque integral, este máster te capacita para convertirte en un profesional del desarrollado Full Stack, dominando desde el frontend con HTML, CSS y JavaScript, hasta el backend con PHP y MySQL. Además, te adentrarás en el fascinante campo de la inteligencia artificial, explorando machine learning, deep learning y el potencial de herramientas como ChatGPT. Adquirirás habilidades prácticas en Python, optimización de aplicaciones y manejo de bases de datos SQL y NoSQL. Este máster online ofrece la flexibilidad que necesitas para compaginarlo con otras responsabilidades.
Objetivos
  • Dominar el desarrollo Full Stack con HTML, CSS y JavaScript.
  • Implementar backend robusto con PHP y bases de datos MySQL.
  • Utilizar frameworks de PHP para optimizar rendimiento web.
  • Diseñar APIs seguras y eficientes para aplicaciones web.
  • Aplicar técnicas de Machine Learning y Deep Learning en proyectos.
  • Integrar modelos de IA con Python para soluciones avanzadas.
  • Desarrollar aplicaciones interactivas usando bases de datos SQL y NoSQL.
Para qué te prepara
El Máster en Desarrollo Web Full Stack & IA te prepara para convertirte en profesional en desarrollo web Full Stack con habilidades avanzadas en inteligencia artificial. Aprenderás a manejar lenguajes como HTML, CSS, JavaScript y PHP, gestionar bases de datos SQL y NoSQL, y desarrollar aplicaciones robustas mediante frameworks modernos. Además, te sumergirás en la IA, explorando machine learning, deep learning y chatbots.
A quién va dirigido
El Máster en Desarrollo Web Full Stack & IA está dirigido a profesionales y titulados en informática, ingeniería o áreas afines que deseen profundizar sus conocimientos en desarrollo web Full Stack y tecnologías de inteligencia artificial. Ideal para quienes buscan actualizarse en programación, gestión de bases de datos e inteligencia artificial.

temario

  1. Conceptualización de Full Stack Developer
  2. Características del desarrollador full stack
  3. Ventajas y desventajas de full stack
  1. Capas de full stack
  1. ¿Qué es el control de versiones?
  2. ¿Qué es GIT?
  3. ¿Por qué GIT?
  4. Instalación de GIT
  5. GitHub y su relación con GIT
  6. Flujo de trabajo en GIT (Workflow)
  7. Crear un repositorio
  8. Cambios de archivos
  9. Deshacer cambios
  10. Sincronizar repositorios
  11. Reescribir historial
  1. Textos en HTML
  2. Enlaces
  3. Listas en HTML
  4. Imágenes y Objetos
  5. Tablas
  6. Formularios
  7. Marcos
  8. Estructuras y layout
  9. Otras etiquetas
  1. Hojas de estilo
  2. Historia de CSS
  3. Añadir estilos
  4. Soporte de CSS en navegadores
  5. Especificación oficial
  6. Funcionamiento básico de CSS
  7. ¿Cómo incluir CSS en la web?
  8. Medios CSS
  9. Comentarios
  10. Sintaxis de la definición
  11. Modelo de cajas
  12. Margen, relleno, bordes y modelo de cajas
  13. Posicionamiento y visualización
  14. Posicionamiento
  15. Visualización
  1. Introducción a JavaScript
  2. Fundamentos de programación
  3. Objetos y Arrays en JavaScript
  4. Los objetos location e history
  5. El objeto document
  6. El objeto form
  7. Modelo de Objetos del Documento (DOM)
  8. Manipulación del DOM
  9. Buenas prácticas
  1. Entorno de trabajo PHP
  2. Descargar e instalar XAMPP
  3. ¿Cómo funcionan las páginas PHP?
  4. Las etiquetas PHP
  5. Arrays
  6. Estructuras de repetición
  7. Estructuras de decisión
  8. Combinar estructuras
  9. El bucle foreach
  10. Funciones
  11. Programación orientada a objetos
  12. MySQL
  13. Tipos de tablas en MySQL
  14. Crear bases de datos y tablas
  15. SQL
  16. Acceder a la base de datos
  1. Angular
  2. Symfony
  3. Node.js
  4. React
  1. Historia y evolución de PHP
  2. Características y ventajas de PHP
  3. Instalación y configuración de PHP
  4. Sintaxis básica de PHP
  5. Variables y tipos de datos en PHP
  6. Operadores y expresiones en PHP
  1. Conceptos básicos de la programación orientada a objetos
  2. Clases y objetos en PHP
  3. Propiedades y métodos en PHP
  4. Herencia y polimorfismo en PHP
  5. Interfaces en PHP
  6. Trabajo con excepciones en PHP
  1. Introducción a las bases de datos
  2. Conexión y gestión de bases de datos en PHP
  3. Consultas SQL en PHP
  4. Trabajo con tablas y registros en PHP
  5. Transacciones y manejo de errores en PHP
  6. Uso de PDO para trabajar con bases de datos en PHP
  1. Introducción a la programación web
  2. Protocolos HTTP y HTTPS
  3. Programación de formularios web en PHP
  4. Validación de formularios en PHP
  5. Cookies y sesiones en PHP
  6. Trabajo con archivos y directorios en PHP
  1. Conceptos básicos de los frameworks de PHP
  2. Introducción a Laravel, Symfony y CodeIgniter
  3. Estructura y funcionamiento de los frameworks de PHP
  4. Trabajo con modelos, vistas y controladores en los frameworks de PHP
  5. Uso de Blade y Twig en los frameworks de PHP
  6. Despliegue y mantenimiento de aplicaciones web con frameworks de PHP
  1. Conceptos básicos de seguridad en aplicaciones web
  2. Vulnerabilidades más comunes en aplicaciones web
  3. Ataques a través de formularios web en PHP
  4. Protección contra ataques XSS, CSRF y SQL Injection en PHP
  5. Implementación de autenticación y autorización en aplicaciones web con PHP
  6. Pruebas de seguridad en aplicaciones web con PHP
  1. Técnicas para mejorar el rendimiento de aplicaciones web en PHP
  2. Medición y análisis de la velocidad de carga de aplicaciones web en PHP
  3. Caché de páginas web en PHP
  4. Uso de herramientas de perfilado de código en PHP
  5. Optimización de consultas SQL en PHP
  6. Despliegue y configuración de servidores web y PHP para mejorar el rendimiento
  1. ¿Qué es el desarrollo web?
  2. World Wide Web
  3. Arquitectura cliente/servidor
  4. Protocolos de internet
  1. ¿Qué es un sitio web?
  2. Contenido de un sitio web
  3. Tipos de estructura
  4. Frontend vs Backend
  1. Introducción
  2. Tipos de entornos
  3. Estructura
  4. Herramientas complementarias
  1. Introducción
  2. Principales componentes
  3. PLM vs PDM
  1. Instalación de GIT
  2. Configuración
  3. Adaptación y uso en plataforma GITHUB
  1. Introducción
  2. Funcionalidad
  3. Tipos de APIS
  4. API REST
  5. Javascript en el lado cliente
  1. Hosting y DNS
  2. Formato de imágenes
  3. Uso de cookies
  4. Adaptación en diferentes dispositivos
  1. Introducción
  2. ¿Por qué es importante?
  3. Accesibilidad web en personas discapacitadas
  4. Accesibilidad web a nivel SEO
  5. Recursos
  6. Beneficios
  1. Introducción concepto CMS
  2. Tipos de gestores de contenido
  3. Funcionamiento
  4. Diferencias respecto a un ERP
  1. Introducción a la seguridad Web
  2. Errores comunes en web
  3. Técnicas a utilizar
  4. COOKIES
  1. Inmersión a la IA explicando sus principales modalidades
  2. Breve noción sobre los principales algoritmos de IA
  3. Análisis de los diferentes tipos de aprendizaje
  4. Fundamentos matemáticos para el entendimiento del funcionamiento de distintos algoritmos basados en IA y conceptos básicos de programación
  5. Implementación de conceptos matemáticos de IA utilizando Python como lenguaje de programación
  6. Fundamentos estadísticos básicos para el entendimiento del funcionamiento de distintos algoritmos, preprocesamiento de datos y análisis de resultados
  7. Implementación de conceptos estadísticos utilizando Python como lenguaje de programación
  8. Puesta en marcha del entorno de trabajo
  9. Detalle de los diferentes softwares y programas utilizados para la implementación de algoritmos basados en IA
  10. Inmersión en el lenguaje Python
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Algoritmos
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  4. Tipos de inteligencia artificial
  5. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. ¿Qué son las herramientas Copilot?
  2. Beneficios de usar herramientas Copilot
  3. Requisitos para usar herramientas Copilot
  4. Tipos de herramientas Copilot
  5. Comparación de diferentes herramientas Copilot
  1. Concepto de modelo de lenguaje
  2. Evolución de los modelos de lenguaje
  3. Arquitecturas principales de modelos de lenguaje: Transformer, GPT-3, LaMDA
  4. Parámetros y datasets
  5. Aplicaciones de los modelos de lenguaje
  1. DeepMind y OpenAI
  2. La arquitectura de red neuronal de ChatGPT: GPT-3 y sus variantes
  3. Entrenamiento de ChatGPT
  4. Capacidades de ChatGPT
  5. Limitaciones y riesgos de ChatGPT
  1. Bard: el modelo de lenguaje de Google AI
  2. Diferencias entre Gemini y GPT-3
  3. Capacidades de Gemini
  4. Integración de Gemini con otros productos de Google
  5. Futuro de Gemini
  1. Microsoft y Bing: su apuesta por la IA conversacional
  2. Características de Bing Chat
  3. Integración de Bing Chat con el motor de búsqueda Bing
  4. Comparación entre Bing Chat y ChatGPT
  5. Futuro de Bing Chat
  1. Tokenización y embeddings
  2. Attention mechanism
  3. Beam search y otros algoritmos de decodificación
  4. Optimización del entrenamiento
  5. Evaluación de modelos de lenguaje
  1. Tipos de chatbots
  2. Copilot y ChatGPT
  3. Copilot y Gemini de Google
  4. Copilot y Bing Chat de Microsoft
  5. Copilots y Chatbots específicos de industrias
  1. Aprendizaje Automático
  2. Tipos de aprendizaje automático
  3. Algoritmos y modelos de aprendizaje automático
  4. Métricas de evaluación en aprendizaje automático
  5. Regularización y selección de características en aprendizaje automático
  1. Redes Neuronales Artificiales (RNA)
  2. Estructura y arquitectura
  3. Funciones de activación
  4. Entrenamiento de las RNA
  5. Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y su aplicación
  6. Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y su aplicación
  7. Modelos Generativos Adversariales (GAN) y su aplicación
  1. Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
  2. Representación del lenguaje en PLN
  3. Extracción de características en PLN
  4. Modelos de PLN basados en secuencias
  5. Modelos de PLN para tareas específicas
  6. Aplicaciones de PLN
  1. Visión artificial
  2. Preprocesamiento y transformación de imágenes
  3. Detección y reconocimiento de objetos
  4. Segmentación y clasificación de imágenes
  5. Aplicaciones de visión artificial
  1. Big Data en Inteligencia Artificial
  2. Almacenamiento y procesamiento distribuido
  3. Tecnologías y herramientas para el procesamiento de Big Data
  4. Extracción de conocimiento a partir de datos masivos
  5. Aprendizaje automático en Big Data
  1. Evaluación de modelos y métricas de rendimiento
  2. Optimización de hiperparámetros
  3. Regularización y técnicas de prevención de sobreajuste
  4. Técnicas de reducción de dimensionalidad
  5. Ajuste y ensamblado de modelos
  1. Aprendizaje por refuerzo
  2. Agentes y entornos en aprendizaje por refuerzo
  3. Métodos de aprendizaje por refuerzo
  4. Exploración y explotación en aprendizaje por refuerzo
  5. Aplicaciones de aprendizaje por refuerzo
  1. Preparación de datos para despliegue de modelos
  2. Diseño e implementación de servicios de IA
  3. Monitoreo y evaluación de modelos en producción
  4. Actualización y mantenimiento de modelos de IA
  5. Escalabilidad y rendimiento en despliegue de modelos de IA
  1. Introducción a Python
  2. Características y aplicaciones
  3. Instalación de Python
  4. Configuración de un entorno de desarrollo
  1. Sintaxis básica de Python
  2. Variables y tipos de datos
  3. Operadores y expresiones
  4. Uso de comentarios
  1. Introducción al control de flujo
  2. Estructuras condicionales (if, elif, else)
  3. Bucles (for y while)
  4. Control de bucles (break y continue)
  1. Listas y tuplas
  2. Conjuntos: colecciones únicas
  3. Diccionarios: pares clave-valor
  4. Pilas: concepto y operaciones
  5. Colas: implementación y uso
  1. Definición y llamada de funciones
  2. Parámetros y argumentos
  3. Retorno de valores
  4. Ámbito de las variables
  5. Módulos y organización del código
  1. Conceptos de programación orientada a objetos
  2. Creación de clases y objetos
  3. Atributos y métodos
  4. Encapsulación y visibilidad
  5. Constructores y destructores
  1. Introducción a ficheros
  2. Lectura y escritura de archivos
  3. Manejo de rutas de archivos
  4. Entrada y salida estándar
  5. Formateo de texto
  1. Uso de bibliotecas estándar
  2. Instalación y uso de bibliotecas externas con pip
  3. Módulos y paquetes: organización del códigoCreación de módulos propios
  4. Importación relativa y absoluta
  1. ¿Qué es ChatGPT?
  2. API de OpenAI: configuración y uso
  3. Autenticación y claves API
  4. Realizar consultas a ChatGPT desde Python
  5. Manejo de respuestas y procesamiento de texto
  1. Generación de texto automatizada
  2. Creación de asistentes virtuales
  3. Implementación de chatbots en aplicaciones web
  4. Análisis de sentimientos y procesamiento del lenguaje natural
  5. Ejemplos prácticos y casos de uso
  1. Optimización de consultas a ChatGPT
  2. Manejo de límites de tasa de la API
  3. Escalabilidad y rendimiento
  4. Uso de cachés para mejorar la eficiencia
  5. Buenas prácticas y consideraciones éticas
  1. Definición del proyecto y objetivos
  2. Diseño de la arquitectura de la aplicación
  3. Implementación paso a paso
  4. Pruebas y depuración del proyecto
  5. Presentación y documentación del proyecto
  1. Conceptos básicos de las bases de datos
  2. Ventajas de utilizar bases de datos en aplicaciones
  3. Breve historia de los Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBD)
  4. Tipos de bases de datos: SQL y NoSQL
  1. Introducción al lenguaje SQL
  2. Creación de bases de datos y tablas
  3. Inserción y consulta de datos
  4. Modificación y eliminación de datos
  5. Consultas avanzadas: operaciones JOIN
  6. Funciones de agregación y agrupación de datos
  1. Consultas básicas: SELECT, FROM y WHERE
  2. Ordenamiento de resultados: cláusula ORDER BY
  3. Filtrado de datos: cláusulas LIKE e IN
  4. Uso de subconsultas en SQL
  5. Operadores lógicos y combinación de condiciones
  6. Optimización de consultas
  1. Diseño de bases de datos relacionales
  2. Modelado de entidades y relaciones
  3. Normalización de bases de datos
  4. Claves primarias y foráneas
  5. Relaciones uno a uno, uno a muchos y muchos a muchos
  1. Instalación y configuración de MySQL
  2. Creación y administración de bases de datos en MySQL
  3. Creación y gestión de tablas en MySQL
  4. Consultas avanzadas en MySQL
  5. Transacciones y control de concurrencia en MySQL
  6. Índices y optimización de consultas en MySQL
  1. Introducción a MongoDB y bases de datos NoSQL
  2. Instalación y configuración de MongoDB
  3. Creación y administración de bases de datos en MongoDB
  4. Colecciones y documentos en MongoDB
  5. Consultas y filtros en MongoDB
  6. Índices y rendimiento en MongoDB
  1. Oracle Database: características y uso
  2. PostgreSQL: características y uso
  3. SQL Server: características y uso
  4. Comparativa de SGBD relacionales
  1. Cassandra: características y uso
  2. Redis: características y uso
  3. Neo4j: características y uso
  4. Comparativa de SGBD NoSQL
  1. Ventajas de la integración de SQL y NoSQL
  2. Estrategias de integración de datos
  3. Herramientas y técnicas para la integración
  4. Casos de uso de la integración SQL y NoSQL

metodología

claustro

Claustro Docente

Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas.

campus virtual

Formación Online

Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.

materiales didácticos

Comunidad

En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.

material adicional

Materiales Didácticos

En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.

Centro de atención al estudiante (CAE)

Material Adicional

El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.

inesem emplea

Campus Virtual

Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.

Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.

La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.

A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.

El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.

La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.

Requisitos de acceso

Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.

Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:

  • Estar trabajando para una empresa privada
  • Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
  • Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
  • Que la empresa autorice la formación
  • Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso

titulación

Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
SOLICITA INFORMACIÓN

Asesoramiento personalizado sin compromiso

Información básica sobre Protección de Datos. Haz clic aquí
Responsable INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES S.A.U. Finalidad Información académica y comercial de nuestros servicios de enseñanza. Legitimación Consentimiento del interesado y ejecución de un contrato en el que el interesado es parte. Destinatarios Encargados del tratamiento para cumplir con las finalidades. Derechos Acceder, rectificar y suprimir los datos, así como otros derechos, como se explica en la información adicional.

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Opiniones de los alumnos

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¿Qué es Formación Continua?
POR QUÉ ESTUDIAR EN INESEM
Claustro especializado
Profesores especializados realizarán un seguimiento personalizado al alumno.
campus virtual
Acceso a la plataforma de aprendizaje disponible las 24 horas e ilimitado.
Gestión gratuita
Gestionamos todos los trámites administrativos para la bonificación de la formación.
materiales didácticos
Enviamos gratis los materiales de apoyo en la mayoría de nuestras acciones formativas (envíos a España).
planes formativos a medida
Diseñamos planes de formación adaptados a las necesidades de las empresas.
materiales adicionales
Los alumnos podrán profundizar más con material adicional que su docente le puede aportar.
amplio catálogo formativo
Contamos con más de 5000 cursos y masters bonificables para trabajadores.
Centro de atención al estudiante
Nuestros asesores académicos atenderán al alumnado antes, durante y después de la formación.
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