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Máster en Big Data (Formación Permanente)

Presentación

Este Máster en Big Data tiene como objetivo formar a todos aquellos profesionales que deseen especializarse en esta área empresarial. Aprenderá, tanto a nivel teórico como práctico, el almacenamiento, análisis y procesamiento de datos a gran escala.

El principal objetivo es que el alumnado aprenda los conceptos básicos, las principales diferentes del Big Data frente al Business Intelligence. Así como los beneficios de los mecanismos inteligentes sobre los tradicionales, conocer en profundidad el proceso de este tipo de sistemas, la utilidad diferencial en cada uno de los sectores que conforman el mercado, etc.

En definitiva, con este máster los profesionales podrán adquirir una serie de competencias teóricas y prácticas para poder llevar a cabo diferentes proyectos en los ecosistemas inteligentes del Big Data y en esta era actual que trae nuevos cambios en los sistemas de trabajo.

Dirigido a

Los perfiles que podrán acceder al máster son los titulados en carreras de informática, estadística o ingenierías, tales como graduados en ciencias de la informática, telecomunicaciones, ciencias industriales, matemáticas, física, estadística, entre otras. Así como, aquellos profesionales que ya cuenten con experiencia en el sector y necesiten ampliar sus conocimientos y competencias en este ámbito.

Objetivos

  • Comprender las oportunidades del Big Data a través de entender su entorno y la gestión de información.
  • Aprender los conceptos técnicos, conocer a fondo la arquitectura y herramientas necesarias para su utilización.
  • Conocer las tecnologías utilizadas como MapReduce y Hadoop.
  • Aprenda a analizar de forma óptima los grandes volúmenes de datos.
  • Estudiar los lenguajes y paradigmas de programación y entornos virtuales.
  • Ver los sistemas de protección de redes y el impacto de las tecnologías Big Data en la protección de datos.
  • Profundizar los diferentes tipos, características y fundamentos de las distintas bases de datos.
  • Aprender a gestionar y tratar los datos con MongoDB, desde sus arquitecturas hasta sus diferentes soluciones.
  • Aplicar métodos estadísticos para incorporarlos al Big Data.
  • Aprender a clasificar la información de forma adecuada.
  • Utilizar diferentes tipos de lenguajes, como lenguaje Python, Milk o los paquetes de lenguaje R.
  • Estudiar los diferentes tipos de aplicación del Big Data en diferentes sectores y el beneficio que conlleva para cada uno de ellos.
  • Aprender a emprender un proyecto Big Data y ejemplos prácticos que pueden ayudar a aplicar el suyo propio.
  • Conocer las técnicas de Inteligencia Artificial (Machine Learning) y como implementarla para aplicarlas a los sistemas Big Data.
  • Ver diferentes casos de éxito de empresas que ya trabajan con sistemas Big Data y sus diferentes beneficios en los resultados.
En colaboración con

Este Máster en Big Data tiene como objetivo formar a todos aquellos profesionales que deseen especializarse en esta área empresarial. Aprenderá, tanto a nivel teórico como práctico, el almacenamiento, análisis y procesamiento de datos a gran escala.

El principal objetivo es que el alumnado aprenda los conceptos básicos, las principales diferentes del Big Data frente al Business Intelligence. Así como los beneficios de los mecanismos inteligentes sobre los tradicionales, conocer en profundidad el proceso de este tipo de sistemas, la utilidad diferencial en cada uno de los sectores que conforman el mercado, etc.

En definitiva, con este máster los profesionales podrán adquirir una serie de competencias teóricas y prácticas para poder llevar a cabo diferentes proyectos en los ecosistemas inteligentes del Big Data y en esta era actual que trae nuevos cambios en los sistemas de trabajo.

Dirigido a

Los perfiles que podrán acceder al máster son los titulados en carreras de informática, estadística o ingenierías, tales como graduados en ciencias de la informática, telecomunicaciones, ciencias industriales, matemáticas, física, estadística, entre otras. Así como, aquellos profesionales que ya cuenten con experiencia en el sector y necesiten ampliar sus conocimientos y competencias en este ámbito.

Objetivos

  • Comprender las oportunidades del Big Data a través de entender su entorno y la gestión de información.
  • Aprender los conceptos técnicos, conocer a fondo la arquitectura y herramientas necesarias para su utilización.
  • Conocer las tecnologías utilizadas como MapReduce y Hadoop.
  • Aprenda a analizar de forma óptima los grandes volúmenes de datos.
  • Estudiar los lenguajes y paradigmas de programación y entornos virtuales.
  • Ver los sistemas de protección de redes y el impacto de las tecnologías Big Data en la protección de datos.
  • Profundizar los diferentes tipos, características y fundamentos de las distintas bases de datos.
  • Aprender a gestionar y tratar los datos con MongoDB, desde sus arquitecturas hasta sus diferentes soluciones.
  • Aplicar métodos estadísticos para incorporarlos al Big Data.
  • Aprender a clasificar la información de forma adecuada.
  • Utilizar diferentes tipos de lenguajes, como lenguaje Python, Milk o los paquetes de lenguaje R.
  • Estudiar los diferentes tipos de aplicación del Big Data en diferentes sectores y el beneficio que conlleva para cada uno de ellos.
  • Aprender a emprender un proyecto Big Data y ejemplos prácticos que pueden ayudar a aplicar el suyo propio.
  • Conocer las técnicas de Inteligencia Artificial (Machine Learning) y como implementarla para aplicarlas a los sistemas Big Data.
  • Ver diferentes casos de éxito de empresas que ya trabajan con sistemas Big Data y sus diferentes beneficios en los resultados.
  • Programa

    Programa

    Asignatura 1. Introducción al Big Data.

    Asignatura 2. Entendiendo Big Data: estructura, técnica y aplicación.

    Asignatura 3. Métodos estadísticos y Data Science.

    Asignatura 4. Modelamiento de datos y diseño de base de datos.

    Asignatura 5. Data Warehouse y gestión documental.

    Asignatura 6. Virtualización y Cloud Computing.

    Asignatura 7. Big Data para diferentes sectores.

    Asignatura 8. Emprender su proyecto en Big Data.

    Asignatura 9. Entornos virtuales de trabajo colaborativo y lenguajes y paradigmas de programación.

    Asignatura 10. Técnicas y herramientas de protección de redes.

    Asignatura 11. Técnicas de inteligencia artificial.

    Asignatura 12. Trabajo fin de máster.

    Profesores

    Contamos con una extensa plantilla de profesores especializados en las distintas áreas formativas que le ayudarán a adquirir los conocimientos necesarios de forma efectiva y satisfactoria.

  • Metodología y materiales

    Sistema de enseñanza y metodología de estudio

    La modalidad en la que se imparte el máster es online, desarrollándose a través de nuestro campus virtual. Para aprovechar al máximo esta formación, se requiere que el participante tenga un rol activo-participativo, de modo que sea protagonista de su aprendizaje.

    En dicho campus podrá acceder al material del programa, así como el resto de documentación complementaria que se incluirá conforme el curso avance. El profesor informará al participante del plan de trabajo a desarrollar durante el curso, de modo que el participante obtenga, desde el inicio, una visión global de la dinámica a seguir.

    Material didáctico

    El alumnado tiene a disposición diferentes materiales didácticos adicionales en cada asignatura que le ayudarán a una mejor comprensión y adquisición de conocimientos.

  • Calendario y precios

    Duración, plazos de matrícula y fechas de inicio

    1 año académico.
    Mayo-Noviembre.
    Según calendario previsto para cada convocatoria.

    Precios y formas de pago

    Para información acerca de precios y formas de pago puede rellenar el formulario de Solicitud de Información o ponerse directamente en contacto con la empresa.