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.
Estudiarás con total flexibilidad, porque nuestro máster es 100% online, tanto la docencia, como TFM y exámenes.
¿Por qué estudiar el Máster Oficial 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
- Autonomía y flexibilidad. Las clases magistrales síncronas de cada módulo se realizan en tiempo real y se graban, lo que permite a los estudiantes verlas en diferido. El estudiante puede intervenir en las lecciones, complementando, preguntando o dando feedback a la exposición del profesor.
- 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.
Herramientas
Este máster integra herramientas y plataformas avanzadas para el análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos. Utiliza infraestructuras como Amazon EC2, Google Cloud, Microsoft Azure, y el Centro de Computación Avanzada LORCA, con una capacidad de 4 Teraflops y tecnología avanzada como GPUs GeForce RTX 3080Ti. Emplea tecnologías como Apache Spark, Hadoop, Cassandra, y HBase para el procesamiento y almacenamiento distribuidos, además de herramientas de visualización como PowerBI, Tableau, y D3.js.
Los estudiantes aprenderán a gestionar servicios de supercomputación y aplicar técnicas avanzadas de análisis y aprendizaje automático, preparándose para abordar retos complejos en el manejo de datos en diversos sectores.
Estructura del plan de estudios
Plan de estudios nuevo para el curso 2024-2025.
PRIMER CURSO
| Materia | ECTS | Tipo | Idioma de impartición |
|---|---|---|---|
| Arquitecturas Cloud Computing | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Procesamiento de Datos | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Aprendizaje Automático | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Computación en Sistemas Distribuidos | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Bases de Datos de Nueva Generación | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Modelos de Servicio | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Visualización de Datos | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Gestión de Proyectos | 3 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Trabajo Fin de Máster | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Investigación | 9 | OPTATIVA | Español (es) |
| Prácticas Académicas Externas | 9 | OPTATIVA | Español (es) |

