Máster Universitario en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data

Máster
Oficial / Homologado
Semi-presencial
Valladolid
60 créditos
entre 2.500 € y 5.000 €

Descripción

El principal objetivo del Máster Universitario en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data es poder dar al estudiante una visión global y completa del análisis de datos, comenzando con la recolección, y siguiendo con el almacenamiento, el procesamiento, el análisis y la visualización, formándose también en la infraestructura de Big Data necesaria para todo ello. La metodología del máster es muy práctica, utilizando casos reales y aprendizaje basado en proyectos. Esta formación es una gran oportunidad para conseguir conocimiento en un área con grandes salidas profesionales y en continuo desarrollo, pudiendo interiorizar y aprender los conceptos gracias a la visión de los profesionales que impartirán las asignaturas.
En los últimos años, las empresas se han dedicado a recolectar grandes cantidades de datos de diversas fuentes con el objetivo de utilizarlos para mejorar su estrategia de negocio. Desde bancos y empresas de seguros hasta compañías eléctricas almacenan cientos de datos con el objetivo de conocer el comportamiento y los hábitos de compra de sus consumidores.
Dentro del concepto "Big Data" se han desarrollado herramientas para ayudar a almacenar esta información provenientes de fuentes heterogéneas, y la siguiente evolución tecnológica es conseguir tratar esos datos de forma que realmente puedan utilizarse desde un punto de vista de negocio.
Este conjunto de tecnologías y herramientas se conoce como Análisis de Datos o Data Science, y los expertos en ellas (analistas de datos o científicos de datos) serán, según los analistas, uno de los perfiles profesionales más demandados por las empresas en los próximos años. Estos profesionales necesitan un perfil multidisciplinar que mezcla conocimientos de programación de alto nivel, con técnicas estadísticas y matemáticas.
Éstas son algunas de las áreas clave que se trabajarán a lo largo del Máster:  aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje automático; infraestructura para Big Data, como Hadoop o Spark; frameworks para el aprendizaje automático; IOT o procesamiento del lenguaje natural, como Deep Learning o Chatbots, entre otras.
Para la elaboración y el desarrollo del programa académico del Máster la UEMC cuenta con la Escuela de Negocios y Dirección (ENyD), de Madrid, de experiencia y prestigio contrastados en el acompañamiento de un proceso completo de mejora profesional de sus alumnos apoyando sus inquietudes y proyectos emprendedores.

Temario

Temario:
  • Fundamentos del Estudio y Análisis de Datos
  • Técnicas Avanzadas de Análisis de Datos
  • Técnicas de Análisis de Datos
  • Técnicas de Programación
  • Tecnologías de Almacenamiento de Datos
  • Aplicaciones de Análisis
  • Diseño y Programación de Herramientas Analíticas
  • Exploración, Visualización y Comunicación de Datos
  • Plataformas Avanzadas de Desarrollo
  • Prácticas Externas
  • Soporte de Aprovisionamiento
  • Técnicas de Programación Avanzadas
  • Trabajo Fin de Máster

Competencias para las que te prepara el curso

El alumno a lo largo de sus estudios en la Universidad Europea Miguel de Cervantes, irá desarrollando de manera secuencial y acumulativa la comprensión y el uso pertinente de los siguientes conocimientos, capacidades y habilidades: CE1 Conocimiento de la estructura, organización y fundamentos del tratamiento de datos masivos, su análisis y manipulación. CE2 Capacidad para usar modelos e inferencias estadísticas en el análisis masivo de datos como base de predicción y clasificación. CE3 Aplicar la teoría de la probabilidad para cuantificar la incertidumbre en la toma de decisiones, con grandes volúmenes de datos. CE4 Capacidad para Identificar correctamente el tipo de problema estadístico correspondiente a unos objetivos y unos datos determinados, así como las metodologías más adecuadas a aplicar a dichos objetivos y datos. CE5 Capacidad para reconocer los ámbitos de aplicación de las técnicas de Big Data/Science en diferentes sectores empresariales y de la sociedad. Etc.

Destinatarios

Perfil de Ingreso
El Máster en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos está dirigido de manera preferente a alumnos con perfiles técnicos que estén interesados en desarrollar su carrera profesional en el ámbito del análisis y la gestión de datos.
Para acceder a esta titulación los alumnos deberán ser: ingenieros/graduados en informa´tica, telecomunicaciones e industriales y, licenciados/graduados en matema´ticas, fi´sica y estadi´stica como titulaciones de ingreso preferente. También pueden acceder al Máster los titulados universitarios en estas mismas especialidades de sistemas universitarios extranjeros sin necesidad de homologación de sus títulos, aunque la Universidad ha de verificar el cumplimiento del nivel de formación equiparable a los títulos anteriormente referidos.
 

Requisitos

Requisitos para la matriculación: 
  • Fotografía tamaño carnet.
  • Fotocopia del documento de identificación, D.N.I, Pasaporte o Cédula de Ciudadanía ( En este último caso, deberá aportar el Pasaporte a la mayor brevedad, pues es un requisito para la expedición del título).
  • Copia del Título Universitario Oficial que faculte para el acceso a enseñanzas de Máster.
  • Copia del Certificado académico de la titulación cursada.
  • Carta de motivaciones.
  • Curriculum vitae.
  • Acreditación del nivel de Español B2 para aquellos alumnos que no tengan la nacionalidad española, y que provengan de un país entre cuyas lenguas oficiales no se encuentre el español.
  • ( Todos aquellos alumnos menores de 28 años a la fecha de matriculación, estarán supeditados al pago de la tasa del seguro escolar al inicio del curso académico, o en el mes de matriculación si la fecha de matrícula es posterior al inicio de curso. El importe de esta tasa es de 1,12 euros).
  • Consentimiento pago ( SEPA).

Metodología

Modalidad: Semipresencial. Clase donde y cuando quieras: Con los grados y másteres online de la UEMC los alumnos podrán acudir a clases en directo de manera virtual desde donde quieran. Estas clases serán grabadas y subidas al campus virtual, por lo que, si no se puede asistir, se pueden ver en cualquier momento y cuantas veces se quiera. Accede de manera ilimitada a sesiones en las que la teoría impartida es dotada de una visión práctica a través de docentes expertos. Además de resolver todas las dudas que planteadas, se proporcionará una retroalimentación sobre los ejercicios y trabajos realizados por los alumnos. Manuales teóricos y/o notas técnicas. Clases online en directo y grabadas. Biblioteca digital con consultas ilimitadas. Acceso a comunicación directa con tutores y asesores personales.

Idiomas en los que se imparte

Español

Duración

Duración: 1 año, 60 créditos ECTS. Inicio: Octubre 2021.

Objetivos

El Máster en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data, persigue los siguientes objetivos:
  • Comprender los fundamentos matemáticos/estadísticos que soportan los algoritmos para el tratamiento y el análisis masivo de datos y ser capaz de programarlos de manera óptima.
  • Conocer y manejar las diferentes soluciones para la programación de alto nivel de algoritmos de análisis de datos que permitan el procesado de grandes volúmenes de datos.
  • Gestionar diferentes soportes de almacenamiento de grandes volúmenes de datos en función de las necesidades.
  • Diseñar la arquitectura y seleccionar las infraestructuras y servicios necesarios para implementar una plataforma que permita la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos
  • Adaptar soluciones de analítica, almacenamiento y visualización de datos para resolver problemas de diferentes sectores empresariales y sociales.
  • Aplicar en entornos reales de empresas y/o instituciones los conocimientos adquiridos con el fin de obtener soluciones eficientes.
  • Desarrollar una plataforma para la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos, desde la concepción de la idea hasta la presentación de la información, pasando por el almacenamiento y el análisis de los datos, aplicando un flujo de trabajo adaptado a los estándares de calidad.

Titulación obtenida

Título oficial de Máster Universitario en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: BIG DATA, con 60 créditos ECTS.

Prácticas

Todos los estudiantes de la titulación realizan prácticas externas presenciales bajo la tutela de la universidad y la coordinación con tutores de centros, instituciones públicas y privadas y empresas.

Perspectivas laborales

El Máster propuesto tendrá una orientación profesional, para facilitar la incorporación de los estudiantes al mercado laboral, o para permitir el reciclaje de profesionales que ya se encuentran incorporados al mercado de trabajo. Se pueden destacar las siguientes salidas profesionales: Analista de datos (Data Analyst) Científico de datos (Data Scientist) Ingeniero de datos (Data Engineer) Arquitecto Big Data (Big Data Architect) Administrador de sistemas Big Data (Big Data System Administrator) Desarrollador de aplicaciones Big Data (Big Data Developer) Consultor de soluciones Big Data (Big Data Consultant) Jefe de proyecto Big Data (Big Data Project Manager)

Promociones

  • Los estudiantes podrán solicitar becas tanto de carácter público, como las del Ministerio de Educación de España, como becas de carácter privado o propias de la Universidad Europea Miguel de Cervantes.
  • La Matrícula del Máster puede abonarse en varios plazos sin intereses. 

Bolsa de empleo

Bolsa de trabajo propia y servicio de orientación laboral.

Profesorado

Coordinación: Ignacio Gómez Pérez.

Tipo de evaluación

El 60% de la nota final de una asignatura corresponde a las actividades que se realizan durante la evaluación continua.
Máster Universitario en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data
Universidad Europea Miguel de Cervantes (UEMC)
Campus y sedes: Universidad Europea Miguel de Cervantes (UEMC)
Universidad Europea Miguel de Cervantes (UEMC)
C/ Padre Julio Chevalier, 2 47012 Valladolid
Cursos más populares
Solicita información
X