MÁSTER OFICIAL EN GESTIÓN Y ANÁLISIS DE GRANDES VOLÚMENES DE DATOS: BIG DATA

Modalidad Online – INICIO OCTUBRE 2022

 

Si quieres convertirte en un experto en Gestión de Grandes Volúmenes de Datos esta es la formación que necesitas

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    MODALIDAD


    Online

    DURACIÓN


    60 ects

    INICIO


    Octubre 2021

    TÍTULO


    Máster oficial

    Máster Oficial Online en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: BIG DATA

    El principal objetivo de este Máster en Gestión y Análisis de Volúmenes: Big Bata es poder ofrecer al alumno una visión global y completa de la analítica 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 prácticos y aprendizaje basado en proyectos reales.

    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.

    Metodología Online

    Clases en Directo

    Clases prácticas en las que se trabajarán de forma aplicada los conceptos más importantes de cada una de las asignaturas.

    Contenidos Teóricos

    Material teórico-práctico necesario para poder superar tanto la evaluación continua como la evaluación final de la asignatura.

    Campus Virtual

    Innovación y eficacia se unen en nuestro campus virtual para darte una formación personalizada, flexible e interactiva.

    Método del Caso

    Metodología basada en proyectos y en la elaboración de casos y ejercicios reales para poner en práctica todo lo aprendido.

    Trabajo en Grupo

    Realización y resolución de ejercicios prácticos en equipos de trabajo, como parte de la evaluación continua.

    Trabajo Final

    Para finalizar el máster deberás llevar a cabo un proyecto real, tal y como se desarrollaría en un puesto de trabajo como Analista de Datos.

    Talleres Presenciales

    Talleres voluntarios presenciales en Madrid en los que se trabajan temas transversales del máster y conceptos prácticos relacionados con el Big Data.

    Acompañamiento

    Contarás con un equipo de tutores expertos siempre a tu disposición a través del apartado de consultas del campus virtual.

    Titulación Oficial Universitaria

     

    Adaptado al Espacio Europeo de Educación Superior

    PLAN DE ESTUDIOS

    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

    DISEÑO Y PROGRAMACIÓN DE HERRAMIENTAS ANALÍTICAS

    • (Itinerario 1)
    • Diseño de herramientas analíticas algoritmos específicos
    • Programación y optimización de herramientas

    TÉCNICAS DE PROGRAMACIÓN AVANZADA

    • (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)

    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)

    DOCENTES DESTACADOS EN BIG DATA

    Jorge Crespo

    Ingeniero Civil y Doctorado en el Departamento de Transportes y Tecnologías de Proyectos y Procesos, en el cual desarrolló un modelo físico-matemático para la predicción del comportamiento ante incendios de hormigones de alta resistencia. Cuenta con más de 30 publicaciones, de las cuales 14 se encuentran recogidas en el Journal of Citation Report.

    Raquel Mata

    Doctora en Estadística e Investigación Operativa. Es matemática y cuenta con un Máster en Modelización Matemática y un Máster en Modelos y Métodos de Optimización. Apasionada de las matemáticas en el ámbito de la ingeniería, combina la docencia con su experiencia investigadora, habiendo publicado varios artículos en revistas incluidas en el Q1 del Journal Citation Report.

    Jesús Alonso

    Ingeniero en Informática con una amplia experiencia como formador en Ciberseguridad.
    Ha participado en 10 proyectos europeos de investigación utilizando técnicas de Big Data para la detección de fraude, identificación de intrusos en redes de comunicaciones y prevención de congestión servicios de telemáticos.

    Lourdes Tabares

    Doctora en Física Teórica. Ha trabajado como Data Scientist participando en la creación de productos basados en Machine Learning, como la detección de fraude bancario mediante Redes Bayesianas. Actualmente trabaja desarrollando una herramienta para ofrecer a los usuarios una mejor experiencia en su navegación por las webs.

    #EXPERIENCIASENyD

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      RECONOCIMIENTOS

      CLADEA
      Ranking Educativo Innovatec
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      NEWYORK
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      EMAGISTER-2020