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Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)

Máster oficial
Presencial
Universidad Europea de Valencia (Valencia)
60 créditos

Descripción

El Máster en Big Data es un programa innovador dirigido a profesionales de perfil técnico que desean impulsar su carrera en uno de los campos más demandados en el sector tecnológico: el análisis de datos masivos.

A lo largo del programa, adquirirás conocimientos avanzados sobre el ecosistema del Big Data, desde la arquitectura del dato hasta la implementación de soluciones basadas en data science y machine learning. Abarcarás aspectos clave como la gestión de datos y su procesamiento mediante bases de datos de nueva generación y sistemas distribuidos. Además, aprenderás a utilizar algoritmos de análisis para extraer patrones y tendencias significativas, y a aplicar técnicas avanzadas de visualización de datos para hacer accesible la información extraída.

Durante el programa también cubrirás aspectos fundamentales de data mining y análisis predictivo, con un enfoque en el aprendizaje automático para descubrir información oculta y realizar predicciones basadas en grandes volúmenes de datos. Para ello, trabajarás con tecnologías punteras como SnowflakeKafka, HadoopSparkPythonR, SQL para entornos de BigData y herramientas de visualización, como PowerBI, StreamLit,  entre otras.

Impartido en Valencia, nuestro máster en Big Data incluye formación en computación en la nube, con acceso a herramientas en la nube de AWS. 

Al finalizar el Máster en Big Data, serás capaz de extraer conocimiento valioso a partir de los datos y optimizar los procesos empresariales mediante modelos predictivos e inteligencia artificial.

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Temario

  • Bases para la arquitectura y el análisis
    - Bases para el almacenamiento y análisis del dato. OB, 6 ECTS
  • Arquitectura del dato
    -
     Computación en sistemas distribuidos. OB 6 ECTS
    - Bases de datos de nueva generación. OB, 6 ECTS
  • Análisis y extracción de información
    -
     Procesamiento de datos. OB, 6 ECTS
    - Aprendizaje automático. OB, 6 ECTS
    - Visualización de datos. OB, 6 ECTS
  • Modelos de servicio
    -Modelos de servicios. OB, 6 ECTS
  • Optatividad
    - Prácticas Académicas Externas. OP, 12 ECTS
    - Metodología de la Investigación. OP, 12 ECTS
    - Proyecto profesional – Arquitecturas híbridas, 12 ECTS y multicloud. OP, 12 ECTS
    - Proyecto profesional – Big Data para datos no estructurados. OP, 12 ECTS
  • Trabajo Fin de Máster
    - Trabajo Fin de Máster. TFM, 6 ECTS
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Destinatarios

El Máster en Big Data de la Universidad Europea de Valencia está dirigido a ingenieros, estadísticos, matemáticos, analistas de datos y otros profesionales con interés en las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), que deseen ampliar sus conocimientos en almacenamiento, procesamiento distribuido, análisis y visualización de grandes volúmenes de información.

Duración

Inicio: 14 nov. 2025.

Titulación obtenida

Título oficial emitido por Universidad Europea de Valencia.

Perspectivas laborales

El estudiante, gracias a estudiar nuestro Máster en Big Data Analytics en Valencia, estará preparado para desempeñar las siguientes funciones habituales en el mundo del Big Data:

Data scientist. Responsable de definir las preguntas y los procesos de análisis de datos para transformarlos en valor para la empresa.
Data Architect. Responsable de definir y desplegar la infraestructura necesaria para proyectos de Grandes volúmenes de Datos.
Experto en análisis de datos y machine learning, responsable de programar los sistemas de tratamiento de datos y aprendizaje automático.
Ingeniero de datos (Data Engineer): responsable de programar los procesos de ingesta y transformaciones del dato, modelar y optimizar los pipelines y gestionar la infraestructura.

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Lugar donde se imparte el curso

Escuela de Ciencias, Ingeniería y Diseño. Valencia
Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)
Universidad Europea (UE)
  • Precios y Financiación
  • Información general
  • Fecha límite matricularse en este programa
  • Duración y Lugar de estudio del programa
  • Documentos de admisión
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