El crecimiento de las tecnologías de la información, redes sociales, sensores, aplicaciones móviles, y almacenamiento en la nube, requiere de profesionales capaces de saber cómo está almacenada la información y así procesarla y analizarla adecuadamente.
Para acceder a este Master se recomienda tener una base sólida en matemáticas y estadística, y conocimientos básicos de programación, así como aptitudes en el manejo de herramientas informáticas y capacidades para el tratamiento de datos.
Desarrollo de habilidades de programación en R para métodos estadísticos y Python para Machine Learning.
Desarrollo de prácticas en plataformas tecnológicas como AWS, BigML, Tableau, Hadoop, MongoDB.
Actividades relacionadas con la gestión y recuperación de información utilizando sistemas gestores de Bases de Datos Relacionales y NoSQL.
Procesamiento distribuido de datos y aplicación de los modelos MapReduce y Spark. Configuración del framework hadoop y utilización de contenedores.
Visualización y técnicas de reporting para evaluación de modelos de clasificación y procesos de negocio.
Entender y aplicar los procedimientos típicos de ETL y uso adecuado de las estrategias mediante herramientas más destacadas.
Diseño de estrategias de inteligencia de negocio e integración del Big Data con el Data Warehouse.
El programa se estructura en cuatro módulos:
El primer módulo desarrolla los contenidos de la parte computacional o de procesamiento de Big Data. Por tanto, se enfoca al desarrollo de la infraestructura, almacenamiento y procesamiento de información.
El segundo módulo tiene como objetivo el desarrollo del estudiante en la parte analítica de la ciencia de datos, enfocándose a la parte de tratado, limpieza y entendimiento de datos, aplicación algorítmica y visualización.
El tercer módulo se desarrolla alrededor del concepto de Business Intelligence, enfatizando en la recepción y aplicación práctica de la información.
El cuarto módulo se completa con la elección de una de las asignaturas optativas propuestas para el desarrollo de las competencias específicas en gestión de proyectos de Big Data, Cloud Computing o Deep Learning.
Al finalizar el Master con éxito, el alumno obtendrá el titulo oficial como Master Universitario en Big Data y Data Science
Se requiere que los alumnos estén en posesión de un título universitario (grado, diplomatura, licenciatura, ingeniería, ingeniería técnica) en alguna de las titulaciones que se detallan a continuación:
Grado en Ciencia de Datos, Grado en Data Science o equivalente.
Grado/Ingeniería/Ingeniería Técnica en Informática
Grado/Ingeniería/Ingeniería Técnica en Telecomunicaciones.
Adicionalmente, se aceptarán alumnos de las siguientes titulaciones, condicionado a la superación de diferentes complementos formativos.
Grado/Licenciatura/diplomatura del área de matemáticas o física (o equivalente).
Grado/Ingeniería Superior del área de la Ingeniería no vinculada a las TIC
Información Adicional
Salidas profesionales
Data Engineer. Experto en infraestructura tecnológica.
Gestor de proyectos en Big Data y Data Science.
Data Manager. Administrador de datos.
Arquitecto de Data Solutions.
Data Scientis.
Analista de negocio.
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