Máster de big data online

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

Los Datos son la Nueva Ciencia y el Big Data son las Respuestas

Objetivos

REQUISITOS DE ACCESO: Para el acceso al máster oficial el alumno deberá ser titulado universitario oficial de ingeniero/graduado en informática, telecomunicaciones e industriales y, licenciado/graduado en matemáticas, física y estadística.

Con el Máster Oficial en Big Data, impartido en modalidad online, adquirirás los conocimientos y habilidades necesarios para:

  • Transformar los datos en información útil.
  • Analizar grandes conjuntos de datos y estructurarlos.
  • Saber utilizar herramientas de aprendizaje automático.
  • Comprender los lenguajes de programación para el análisis del Dato: Python y R.
  • Entender la infraestructura que necesitan los grandes volúmenes de datos; Hadoop, Spark,..
  • Usar algoritmos e interpretar la información.
  • Conocer los soportes de aprovisionamiento de datos; Plataformas Cloud, Oracle Cloud,..

 

Duración

60 ECTS, 1 curso académico

Fecha de inicio

Octubre 2018

Modalidad

Online

Horario

Videoconferencias en horario de tarde

Titulación

Máster universitario en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos Big Data, Máster Oficial Universitario impartido por la Universidad Europea Miguel de Cervantes.

Contenidos

Fundamentos Básicos en el análisis de datos

Introducción al concepto de análisis de datos y Big Data

Aplicaciones básicas del análisis de datos y Big Data

Principales entornos de desarrollo

El Big Data en el ámbito social y empresarial

Implicaciones legales y éticas

Técnicas de análisis de datos

Introducción al análisis de datos

Análisis de datos en una variable

Análisis de datos en múltiples variables

Métodos de optimización

El proceso de aprendizaje automático

 

Tecnologías de almacenamiento de datos

Introducción a las aplicaciones del Big Data

Bases de datos para entornos analíticos

Algoritmos para el procesamiento de grandes volúmenes de datos

Ecosistema Hadoop 

Apache Spark

Técnicas avanzadas de análisis de datos

Minería de datos

Métodos aplicados de análisis de datos

Técnicas y herramientas software

Algoritmos de regresión

Algoritmos de clasificación

Algoritmos de clustering

Algoritmos de reducción de dimensionalidad

 

Técnicas de programación

Introducción a los lenguajes de programación aplicados al análisis de datos.

Métodos de almacenamiento y toma adquisición de datos

Procesamiento de datos

Python para análisis de datos

R para análisis de datos

 

Trabajo fin de Máster y Prácticas

TFM = Proyecto real de gestión y análisis de grandes volúmenes de datos. 

Prácticas externas garantizadas. (Convalidables para alumnos con experiencia profesional relacionada)  

Diseño y programación de herramientas analíticas

(Itinerario 1) 

Diseño de herramientas analíticas algoritmos específicos

Programación y optimización de herramientas

Técnicas de programación avanzadas

(Itinerario 1) 

Técnicas avanzadas para la programación de análisis estadístico

Estructuras de datos

Optimización y verificación de resultados para la toma de decisiones

Redes neuronales

Deep Learning

Tensorflow

Plataformas avanzadas de desarrollo

(Itinerario 1) 

Principales plataformas de desarrollo

Programación desde lenguajes de alto nivel

Desarrollo de aplicaciones

SAS

Azure ML, IBM Watson

Soporte de aprovisionamiento

(Itinerario 2) 

Tecnologías de adquisición de datos

Herramientos de almacenamiento NoSQL

Frameworks de procesamiento

Exploración, visualización y comunicación de datos

(Itinerario 2) 

Herramientas de visualización de datos

Generación de informes

Diseño y programación de cuadros de mando

Aplicaciones de análisis

(Itinerario 2) 

Algoritmos para análisis de datos en entornos de aplicación

Herramientas específicas en función del entorno de aplicación (empresarial, ciencias de la salud, industrial, etc)

 

Metodología

Adquiere los conocimientos clave de cada asignatura.

  • Manuales y notas técnicas
  • Contenido interactivo
  • Biblioteca digital de management
  • Videos Educativos
  • Clases virtuales

Aprende haciendo. Pon en juego lo aprendido.

  • Casos de estudio
  • Ejercicios multimedia
  • Test de autoevaluación
  • Discusiones y foros

Demuestra cómo llevas lo aprendido a la práctica.

  • Evaluación a través de casos prácticos
  • Realización de trabajos
  • Elaboración de proyectos

El Gran Reto Del Siglo XXI: La Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos

El Big Data (grandes volúmenes de datos o macrodatos) supone la confluencia de una multitud de tendencias tecnológicas que venían madurando desde la primera década del siglo cuando han explosionado e irrumpido con gran fuerza en organizaciones, organismos y empresas, en particular, y en la sociedad, en general. Sin embargo, muchas veces estos datos no están estructurados; todo esto, unido a la falta de profesionales técnicos con conocimientos en programación, matemáticas, arquitectura del dato y estadística, ha provocado que durante años las empresas no hayan sabido sacar el partido necesario a esa cantidad masiva de datos.

Ante esta necesidad, las empresas requieren perfiles técnicos capaces de gestionar enormes bases de datos, la mayor parte de ellos desestructurados, y aplicar sobre ellos conocimientos de programación, matemáticas, estadísticas con el objetivo de recopilar y procesar información relevante. Este profesional denominado Data Scientist, será la persona encargada dentro de la organización de dar forma a todos esos datos para crear valor. Dentro de las funciones del científico de datos estarán la de extraer enormes volúmenes de datos de fuentes diversas; depurar y limpiar los datos para quedarse con la información más relevante; utilizar softwares de análisis, machine learning y estadística, con los que preparar los datos para su uso en modelos prescriptivos y predictivos.

Formación 100% Práctica

Por ello, el programa del Máster en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos es eminentemente práctico con el objetivo de que el alumno adquiera las siguientes habilidades; 

  • Programación y creación de algoritmos.
  • Lenguajes de programación (Python y R).
  • Herramientas de código libre para almacenar datos (Hadoop, Spark).
  • Utilizar algoritmos de aprendizaje automático e interpretación de la información.
  • Soportes de aprovisionamiento (plataformas Cloud), exploración, visualización y comunicación de datos, entre otros.

La metodología del Máster es 100% práctica y para ello, durante toda la formación, se dotará al alumno de los conocimientos necesarios para que se convierta en un profesional capaz de llevar a cabo el análisis del dato. Por ello, durante las clases, se trabajará con bases de datos reales y sobre proyectos empresariales con ejemplos prácticos.

 

Tasas

Para el programa del Máster Universitario en  Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data la Escuela ofrece diversas opciones de financiación con cómodos plazos sin intereses.

Para facilitar el acceso a la formación a cualquier persona y evitar que el dinero sea una barrera a la hora de acceder al Máster, la Escuela de Negocios y Dirección dispone de acuerdos con entidades financieras.

¿Quieres obtener más información al respecto? Llámanos y te asesoramos sin compromiso.

Becas y Ayudas:

Además, El máster en Big Data te permite solicitar las becas ofrecidas por el Ministerio de Educación. Por otro lado, puedes formar parte de un sistema de bonificaciones gracias a la Fundación de la Universidad Europea Miguel de Cervantes.

Las ayudas y bonificaciones se adjudican en función del perfil académico y profesional. Las plazas son limitadas y se encuentran sujetas a fechas de convocatoria.

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