Maestría Universitaria en Análisis de Datos Masivos (Big Data)
Modalidad de imparticiónLa Maestría Universitaria en Análisis de Datos Masivos (Big Data) se dicta de forma Online.
Número de horasEl tiempo establecido para cursar el Master es de 10 meses.
Titulación oficialUna vez que concluyas el ciclo académico, Universidad Mayor, te otorga el título de Maestría Universitaria en Análisis de Datos Masivos (Big Data).
Valoración del programaUniversidad Europea, te brinda la Maestría Universitaria en Análisis de Datos Masivos se centra en capacitar a los estudiantes en técnicas avanzadas de análisis de datos aplicables a conjuntos de datos grandes y complejos. Algunos de los temas que típicamente se cubren en este tipo de programas incluyen: Fundamentos de Big Data | Análisis Estadístico y Machine Learning | Minería de Datos y Descubrimiento de Patrones | Visualización de Datos | Seguridad y Ética en Big Data | Aplicaciones Específicas de Big Data.
Dirigido aEstá diseñado para Graduados en áreas como informática, matemáticas, estadística, ingeniería, economía y ciencias sociales. Profesionales que trabajan en análisis de datos, business intelligence, marketing digital, investigación de mercado, y sectores relacionados. Personas interesadas en desarrollar habilidades en programación, machine learning y técnicas de visualización de datos.
EmpleabilidadAl concluir la Maestría, podrás emplearte en: Investigador en Ciencia de Datos | Gerente de Análisis de Datos | Analista de Riesgos | Desarrollador de Soluciones de Big Data.
Maestría Universitaria en Análisis de Datos Masivos (Big Data)
ContenidoMáster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) Online.
Con el Máster en Big Data, aprenderás a manejarte con soltura en minería de datos, para análisis inteligente, almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de información.
Máster en Big Data Online:
El Máster Oficial Online en Análisis de Datos Masivos (Big Data) está diseñado para científicos, ingenieros, estadísticos y matemáticos con vocación en el ámbito de las TIC, que buscan obtener unos conocimientos sólidos en técnicas clave de captura y almacenamiento de información, análisis y visualización de grandes cantidades de datos e identificación de limitaciones en los sistemas de información actual.
Aprenderás a aplicar tecnologías vanguardistas de la Ciencia de Datos y Machine Learning, convirtiéndote en un experto en gestión de datos e infraestructuras, aprendizaje automático y gestión de empresas tecnológicas.
Tendrás acceso a la AWS Academy para preparar el AWS Certified Cloud Practitioner durante el módulo en arquitecturas cloud computing y al AWS Certified Machine Learning Specialty durante el módulo de procesamiento de datos y aprendizaje automático.
Modalidad: Online con clases en directo Idioma: Español Créditos: 60 ECTS
Título emitido por Universidad Europea de Madrid Duración: 10 meses
Título oficial
Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño
¿Por qué estudiar el Máster en Big Data Online?
El Máster en Big Data a distancia, es el único que te ofrece una formación técnica integral en Big Data y herramientas para la dirección de empresas tecnológicas y emprendimiento.
Adquirirás una visión general del proceso de mapeo, aprenderás a diseñar sistemas de apoyo y aplicar técnicas de almacenamiento noSQL.
Formación integral:
Contarás con masterclases virtuales exclusivas impartidas por profesionales de empresas top en España, como Xavier Vilar (Head of Big Data & APIs GTC, Santander) y Antonio Pita (VP de Consulting & Analytics en LUCA, Telefónica).
Enfoque eminentemente práctico que cubre todo el ciclo de vida del dato: desde su generación, recopilación y análisis hasta su visualización y obtención de información de negocio.
Te formarás con un claustro de profesionales en activo de Deloitte, Cryptoeconomic o Telefónica.
Accede a la última tecnología:
Trabajarás con las principales tecnologías y plataformas del mercado: Apache Hadoop, Spark, Scala, Python, PySpark, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, MapReduce, Anaconda y MongoDB.
Trabajarás con herramientas en la nube de los principales fabricantes para construir data lakes y analizarlos.
Gracias a simulaciones y role playing, te prepararás para ser un profesional global en Big Data.
Te formarás como Data Architect, Data Engineer, o Data Scientist, con gran capacidad de innovación y pensamiento creativo.
Instalaciones de vanguardia:
Plataformas Cloud y Big Data & Analytics
Sobre esta IAAS se implementan servicios de clúster tipo hadoop y HDFS para permitir la utilización de sistemas y bases de datos distribuidas propias de big data (cassandra y HBASE, y de acceso HIVE/Impala).
A nivel de aplicación se proporcionan herramientas de análisis y aprendizaje (mahout y spark) y librerías de visualización (D3.js y Tableau).
Plataformas comerciales de computación:
En este máster se otras plataformas comerciales de computación basadas en la nube, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure.
Herramientas:
En este máster se utilizan herramientas e infraestructuras de computación en la nube como Amazon EC2 (la cual permite acceso para colaboradores académicos con fines educacionales y también de pago). Sobre esta IAAS se implementan servicios de clúster tipo hadoop y HDFS para permitir la utilización de sistemas y bases de datos distribuidas propias de big data (cassandra y HBASE, y de acceso HIVE/Impala). A nivel de aplicación se proporcionan herramientas de análisis y aprendizaje (mahout y spark) y librerías de visualización (D3.js y visualización BigR de IBM).
O'Reilly for Higher Education incluido en tu formación:
Tendrás acceso ilimitado a la mejor plataforma de aprendizaje en la que encontrarás más de 35.000 recursos de texto y 30.000 horas de vídeo sobre diferentes áreas en las que poder apoyarte mientras realizas tu máster: programación, web development, Software architecture, Cloud platforms (AWS, GCP, Azure)
Todo el contenido ha sido desarrollado por los mejores expertos de cada área y que te ayudará a resolver problemas de forma rápida y eficaz.
Te prepararás para las certificaciones más requeridas como CISSP, CCNA, AWS Practitioner, Red Hat, Microsoft, Oracle, Comptia y Google Cloud.
3 Perfiles más demandados.
Fórmate como uno de los 3 perfiles laborales más demandados en TI en España.
47% Crecimiento anual.
La demanda de experto en Big Data ha crecido un 47% en el último año, según datos de Linkedin.
2 Top 2.
Estudia el TOP2 del ranking mejores Másteres en Big Data 2022 por Mundo Postgrado.
Steam Essentials:
Tendrás acceso ilimitado a White papers ilimitados escritos por profesores, profesionales y doctores especialistas en cada materia de la Universidad. Son lecturas de máxima actualidad sobre diferentes temas de ingeniería y tecnología y que te ofrecen un contenido trasversal con el que podrás adquirir conocimientos muy interesantes de otras áreas.
Consigue una doble titulación:
Podrás especializar tus estudios y obtener una doble titulación a través de un Experto Universitario. Ve más allá y diferénciate de otros perfiles profesionales. Ahorra un 5% extra en el Máster y un 50% en el Experto con tu formación combinada. Obtén una doble titulación: Máster + Experto.
Plan de Estudios del Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) Online:
El programa en Big Data online está formado por 5 módulos en los que aprenderás en profundidad sobre la gestión, análisis y el tratamiento y visualización de datos. Podrás elegir entre un itinerario de prácticas o de investigación y finalizarás tu máster con la presentación de un proyecto aplicando los conocimientos adquiridos y utilizando herramientas exclusivas.
Plan de estudios:
Al finalizar este programa, el alumno recibe el título oficial de Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) expedido por la Universidad Europea de Madrid.
Estructura del plan de estudios
PRIMER CURSO:
Arquitecturas Cloud Computing
Estadística Avanzada Aplicada
Computación en sistemas distribuidos
Bases de datos de nueva generación
Gobernanza y ciclo de vida del dato
Business Analytics
Procesamiento de datos
Aprendizaje automático
Visualización de datos
Trabajo Fin de Máster
Metodología y diseño de la Investigación
Procesamiento de la información
Recursos asociados a la actividad investigadora
Practicum
Prácticas en empresa I
Prácticas en empresa II
Complementos formativos:
Dispondrás de las asignaturas complementarias para empezar tu máster en el campus virtual.
Para los estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Matemáticas, Estadística, Física y afines; u otras titulaciones oficiales del ámbito de Ingeniería, Arquitectura y afines:
Diseño y uso de bases de datos analíticas (3 créditos ECTS)
Programación para la ciencia de datos (3 créditos ECTS)
Para los estudiantes que provienen de otras titulaciones que dispongan de experiencia profesional contrastada de más de 2 años en el ámbito de la Ciencia de Datos.
Diseño y uso de bases de datos analíticas (3 créditos ECTS)
Programación para la ciencia de datos (3 créditos ECTS)
Estadística (3 créditos ECTS)
Calendario de implantación del título:
El Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) de la Europea de Madrid se implantó por primera vez el curso 2015/2016 y el nuevo plan de estudios en 2021.
Competencias del título:
Competencias básicas:
CB1: Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CB2: Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CB3: Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CB4: Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones –y los conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CB5: Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Competencias transversales:
CT1: Aprendizaje Autónomo: Habilidad para elegir las estrategias, las herramientas y los momentos que considere más efectivos para aprender y poner en práctica de manera independiente lo que ha aprendido.
CT2: Autoconfianza: Capacidad para valorar nuestros propios resultados, rendimiento y capacidades con la convicción interna de que somos capaces de hacer las cosas y los retos que se nos plantean.
CT3: Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones: ser capaz de valorar y entender posiciones distintas, adaptando el enfoque propio a medida que la situación lo requiera.
CT4: Capacidad de análisis y síntesis: ser capaz de descomponer situaciones complejas en sus partes constituyentes; también evaluar otras alternativas y perspectivas para encontrar soluciones óptimas. La síntesis busca reducir la complejidad con el fin de entenderla mejor y/o resolver problemas.
CT5: Capacidad para aplicar los conocimientos a la práctica, para utilizar los conocimientos adquiridos en el ámbito académico en situaciones lo más parecidas posibles a la realidad de la profesión para la cual se están formando.
CT6: Comunicación oral/ comunicación escrita: capacidad para transmitir y recibir datos, ideas, opiniones y actitudes para lograr comprensión y acción, siendo oral la que se realiza mediante palabras y gestos y, escrita, mediante la escritura y/o los apoyos gráficos.
CT7: Habilidades en las relaciones interpersonales: Capacidad de relacionarse positivamente con otras personas por medios verbales y no verbales, a través de la comunicación asertiva, entendiéndose por ésta, la capacidad para expresar o transmitir lo que se quiere, lo que se piensa o se siente sin incomodar, agredir o herir los sentimientos de la otra persona.
CT8: Iniciativa y espíritu emprendedor: Capacidad para acometer con resolución acciones dificultosas o azarosas. Capacidad para anticipar problemas, proponer mejoras y perseverar en su consecución. Preferencia por asumir y llevar a cabo actividades.
CT9: Planificación y gestión del tiempo: Capacidad para establecer unos objetivos y elegir los medios para alcanzar dichos objetivos usando el tiempo y los recursos de una forma efectiva.
CT10: Razonamiento crítico: Capacidad para analizar una idea, fenómeno o situación desde diferentes perspectivas y asumir ante él/ella un enfoque propio y personal, construido desde el rigor y la objetividad argumentada, y no desde la intuición.
CT11: Resolución de problemas: Capacidad de encontrar solución a una cuestión confusa o a una situación complicada sin solución predefinida, que dificulte la consecución de un fin.
CT12: Innovación-Creatividad: Capacidad para proponer y elaborar soluciones nuevas y originales que añaden valor a problemas planteados, incluso de ámbitos diferentes al propio del problema.
CT13: Toma de decisiones: Capacidad para realizar una elección entre las alternativas o formas existentes para resolver eficazmente diferentes situaciones o problemas.
CT14: Trabajo en equipo: Capacidad para integrarse y colaborar de forma activa con otras personas, áreas y/u organizaciones para la consecución de objetivos comunes.
Competencias específicas:
CE01: Analizar y argumentar los agentes del mercado, empresas y tecnologías que participan en el sector del análisis de grandes volúmenes de datos en infraestructuras distribuidas.
CE02: Aplicar las bases teórico-prácticas necesarias sobre Tecnologías de la Información y Comunicaciones de interés para el desarrollo e implantación de servicios de análisis y extracción de modelos a partir de los datos en infraestructuras de altas prestaciones.
CE03: Diseñar, implantar, y administrar redes e infraestructuras físicas para el tratamiento de grandes volúmenes de datos distribuidos.
CE04: Diseñar y ejecutar un proceso completo de descubrimiento de conocimiento, incluyendo las fases de almacenamiento, procesamiento y visualización de los datos.
CE05: Diseñar y aplicar algoritmos de análisis basados en sistemas e infraestructuras de almacenamiento y acceso a grandes volúmenes de datos.
CE06: Aplicar las bases técnicas del funcionamiento de sistemas distribuidos de altas prestaciones, sus entornos de desarrollo y bases de datos (SQL y noSQL)
CE07: Integrar, implantar y explorar aplicaciones de análisis de datos en plataformas de altas prestaciones, incluyendo la privacidad y la protección de los datos.
CE08: Aplicar las bases técnicas del funcionamiento de plataformas cloud computing y virtualizadas.
CE09: Evaluar las posibilidades de la gestión masiva de datos y la inteligencia artificial en el desarrollo del negocio en los diferentes sectores de aplicación (banca, salud, comunicaciones, gobierno, etc.).
CE10: Investigar tendencias técnicas en tecnologías y procesos de descubrimiento de información y generación de conocimiento a partir de los datos.
CE11: Aplicar las diferentes metáforas de visualización, analíticas visuales, y tecnología necesaria para mejorar la interpretación de los datos en el proceso de interacción hombre-máquina.
CE12: Elaborar, exponer y defender un trabajo original de manera pública e individual ante un tribunal universitario, síntesis de las competencias adquiridas en el título.
Salidas profesionales del Big Data:
En España se pronostica que en 2022 se crearán 1,25 millones de empleos para profesionales en Big Data, software o ciberseguridad.
Fórmate en uno de los sectores más en auge y prepárate para trabajar como:
Experto en Dirección de Proyectos Big Data.
Big Data Architect.
Data Quality Engineer.
IT Manager, IT Arquitect.
Data Scientist.
Chief Data Officer.
Audit Analyst.
Metodología online:
Flexible.
Clases virtuales en directo a las que te puedes conectar desde cualquier sitio y dispositivo.
Cercana.
Contarás con el apoyo de nuestros profesores expertos que facilitarán tu aprendizaje, así como de un tutor de acompañamiento que te orientará y te ayudará a que logres tus objetivos.
Funcional.
El campus virtual será tu plataforma de aprendizaje en la que encontrarás las materias que vas a cursar. Además, tendrás acceso a la biblioteca, a una zona de comunidad para poder contactar con otros estudiantes y asistencia 24 horas.
Nuestro modelo educativo:
Desde la Universidad Europea apostamos por un aprendizaje que te prepare para las necesidades del mundo profesional. Gracias a nuestra metodología podrás adquirir los conocimientos, destrezas, habilidades y competencias que faciliten la máxima empleabilidad en mundo global.
Acceso:
Te detallamos los perfiles recomendados para estudiar esta titulación y los requisitos de acceso al programa.
Perfil recomendado:
Este máster está especialmente diseñado para científicos, tecnólogos, ingenieros, estadísticos, físicos, matemáticos, arquitectos, que deseen reorientar su carrera profesional a este campo con el reto de crear valor a partir de la integración y análisis de los datos provenientes de las distintas funciones de negocio o medios externos.
Ingenieros recién titulados, que deseen comenzar su carrera en el campo de gestión y análisis de grandes volúmenes de datos.
Requisitos de acceso al Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) online:
Estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Ciencia de datos; Informática y Computación y afines; o Ingeniería de Telecomunicación y afines.
Estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Matemáticas, Estadística, Física y afines; u otras titulaciones oficiales del ámbito de Ingeniería, Arquitectura y afines, que dispongan de competencias (nivel MECES 2) en el ámbito de la estadística básica y que hayan cursado o convalidado los complementos formativos habilitados al efecto; o bien dispongan de experiencia profesional contrastada de más de 1 año en el ámbito de la Ciencia de datos, como gestores de bases de datos, analistas de datos, o gestores de proyectos donde se desarrolle análisis de datos, y hayan cursado o convalidado los complementos formativos habilitados al efecto.
Estudiantes que provienen de otras titulaciones, que dispongan de experiencia profesional contrastada de más de 2 años en el ámbito de la Ciencia de datos como gestores de bases de datos, analistas de datos, o gestores de proyectos donde se desarrolle análisis de datos, y hayan cursado o convalidado los complementos formativos habilitados al efecto.
Proceso de admisión:
El proceso de admisión para cursar un grado o postgrado online en la Universidad Europea puede llevarse a cabo durante todo el año, si bien la inscripción en cualquiera de nuestros programas está supeditada a la existencia de plazas vacantes. Para completar el proceso deberás seguir estos sencillos pasos:
1 Documentación.
Necesitarás enviar la documentación específica a tu asesor personal.
Formulario de admisión.
Documento legal de acceso a la titulación elegida.
Fotocopia de tu DNI.
Curriculum vitae.
2 Prueba de acceso.
Una vez revisada la documentación tu asesor personal se pondrá en contacto contigo.
Test de evaluación competencial.
Entrevista personal.
Prueba de evaluación de idioma (si procede).
3 Reserva de plaza.
Formalización de la reserva de plaza a través de nuestros diferentes métodos de pago.
Domiciliación bancaria.
Tarjeta de crédito.
Pago virtual.