El creciente aumento de la conectividad en nuestro territorio está permitiendo desplegar de forma masiva dispositivos IoT (Internet of Things) tanto en el sector ganadero como en el sector agrícola. Ello está permitiendo obtener ingentes cantidades de datos en tiempo real (Big Data), una cantidad de datos que nunca antes ha estado disponible y que debe facilitar la transformación digital de un sector, el agroganadero, que aún desarrolla procesos productivos tradicionales susceptibles de ser mejorados.

La digitalización de un sector como el agroganadero plantea múltiples e interesantes retos que requieren de equipos humanos multidisciplinares para abordar satisfactoriamente la resolución de los mismos. Aspectos tales como el seguimiento del crecimiento de cultivos o animales, trazabilidad de los productos, identificación de la calidad de los productos, predicción de plagas u optimización del uso abonos y fertilizantes, entre otros, ofrecen oportunidades únicas para aprovechar las tecnologías existentes en beneficio del sector agroganadero.

Por una parte, la gestión de los datos resulta de gran interés e importancia para la digitalización de un sector con un alto potencial de desarrollo tecnológico. Ello incluye desde aspectos como la identificación de los datos que son útiles, pasando por el redimensionado de las infraestructuras necesarias para su almacenaje, consulta y análisis utilizando tecnologías Big Data. El análisis de la información y la aplicación de tecnología específica sobre la base del análisis de eventos complejos, Machine Learning o Deep Learning nos debe permitir afrontar con éxito los retos que la sociedad y los profesionales del sector demandan. Además, la utilización de tecnología como Blockchain permite el desarrollo de procesos de negocio que facilitan su seguridad y trazabilidad. Es objetivo de este curso pasa por la determinar del estado actual del desarrollo tecnológico en agrotecnología, la identificación de nuevos nichos de mercado, así como la formación en tecnología específica sobre Big data, Internet de las cosas, Blockchain y Machine Learning.