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5 Meses / 240 Horas
Septiembre 2026
La Ingeniería de Datos es fundamental para cualquier compañía que sitúe los datos en el centro de su estrategia empresarial, lo que convierte al Data Engineer en una pieza clave dentro de las empresas.
En el Máster en Data & Cloud Engineering te enseñamos todo lo que necesitas saber sobre el tratamiento de los datos desde su obtención hasta su explotación y las nuevas arquitecturas Cloud que facilitan el acceso y análisis de los datos.
Aprenderás a diseñar, poner en marcha y mantener los sistemas de procesamiento de datos en los principales Clouds -AWS, Azure, Google- combinando tecnologías de Big Data, DevOps, contenedores.
¿Por qué Data & Cloud Engineer?
- El salario anual del Cloud y Data Engineer está en 40.000€.
Fuente: Glassdoor
- Se estiman en más de 90.000 la cantidad de profesionales expertos en estas salidas profesionales que se requerirán en los próximos años.
Fuente: Randstad
Algunas de las salidas profesionales que estarán a tu alcance:
- Machine Learning Engineer
- Cloud Architect
- Chief Data Officer
- Data Engineer
- Cloud Engineer
- Data Architect
Módulo 1: Máster en Data & Cloud Engineering
- Cloud Fundamentals: Repasar los conceptos fundamentales del Cloud Computing.
- Azure Fundamentals: Conocer las características, beneficios y funcionamiento de Azure como plataforma para crear, ejecutar y administrar aplicaciones en Clouds.
- Azure Data Factory: Aprender a utilizar la herramienta de Azure Data Factory de manera práctica y efectiva, generar pipelines en Data Factory y utilizar los recursos necesarios de Azure para escalar los mismos.
- Azure Databricks: Desarrollar las competencias necesarias para la utilización de los datos y la creación de soluciones de Inteligencia Artificial (IA) con Azure Databricks.
- AWS Fundamentals: Repasar los conceptos fundamentales del conjunto de herramientas y servicios de cloud computing de Amazon.
- AWS Storage: Conocer los distintos servicios de almacenamiento de AWS.
- AWS EC2: Conocer las características y formas de uso de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2).
- Google Cloud Platform Fundamentals: Conocer las herramientas de Google disponibles en Cloud (Saas, Paas e Iaas) y su funcionamiento.
- Arquitecturas de Datos: Diseñar la arquitectura de aplicaciones seguras y robustas así como para su implementación en las tecnologías de GCP.
- Bases de Datos Relacionales: Aprender a desarrollar modelos de datos e implementarlos en distintas bases de datos relacionales.
- Bases de Datos No Relacionales: Aprender a desarrollar modelos de datos e implementarlos en distintas bases de datos no relacionales.
- SQL: Conocer el lenguaje SQL, aprendizaje de las últimas técnicas de almacenaje, manipulación y extracción de datos en bases de datos.
- Big Data: Obtener una visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Repaso de las arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
- Advanced Data Processing: Aprender a procesar correctamente los datos. Aplicación de filtros, anonimación de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
- DevOps: Aprender la metodología de Azure DevOps para mejorar todo el proceso de gestión dentro de los proyectos de tu organización.
- Contenedores: Aprender el sistema de despliegue y manejo de distintos contenedores (Kubernetes, docker...). Conocer sus principales aplicaciones. Ser capaz de adaptar y desplegar una aplicación en producción con contenedores.
- Data Governance: Conocer la estructura organizativa para dar soporte a la gestión de datos y manejar herramientas lgunas de las herramientas referentes a data governance.
- Cloud Security: Conocer las tecnologías, controles, procesos y políticas que se combinan para proteger los sistemas, datos e infraestructura basados en Cloud.
- Programación en Python: Procesar datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, SQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
- Proyecto Final: Crear tu proyecto en grupo aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras.
¡Impulsa tu carrera con nuestro máster de Data Science, Big Data y Data Analytics! Disfruta de clases online en directo, prácticas en empresas líderes y adéntrate en las últimas tecnologías del mercado. Aprovecha la gran demanda de especialistas y abre las puertas a innumerables oportunidades laborales. ¡Inscríbete ahora y transforma tu futuro!
¿Por qué es importante?
- Obtendrás una certificación reconocida internacionalmente...
GRUPO ATRIUM
El Global Master en Business Analytics & Data Strategy que presenta EAE Business School en su nueva modalidad Híbrida, se imparte desde una óptica que engloba tanto la tecnología como la gestión, con el objetivo de enseñarte a diseñar y gestionar proyectos de Big Data y a sacar la máxima rentabilidad al tratamiento de datos masivos...
En nuestro mundo digital en constate evolución, los datos se han convertido en el activo más valioso para cualquier organización, independientemente de su sector. La capacidad de recopilar, procesar y analizar información de manera efectiva es clave para la competitividad empresarial, la innovación científica y la mejora de los servicios públicos...
Big Data es mucho más que un concepto de moda, es una necesidad. Actualmente, todas las industrias que generan y consumen datos de múltiples tipos y fuentes, necesitan profesionales y expertos en Big Data. Por ello, estos empleos se encuentran entre los más demandados a nivel mundial. Por ejemplo, según LinkedIn, cerca del 79% de las ofertas publicadas en portales de empleo están relacionadas con trabajos de Big Data y/o Ciencia de Datos...
Este máster está diseñado para profesionales que desean mejorar sus habilidades en análisis de datos y estrategias de datos a nivel de negocios, combinando teoría y práctica en un formato flexible.
¿Por qué estudiar el Máster en Business Analytics & Data Strategy en EAE Madrid?
1. Transformación profesional
Consigue una visión global de la arquitectura y el ciclo de vida de los datos, así como las características de las distintas herramientas y tendencias del sector...
La gestión inteligente de datos se hace cada vez más necesaria sobretodo actualmente, en el que los conceptos tradicionales han ido evolucionando a estructuras más complejas y diversas y por lo tanto necesitan de fuentes de mayor calidad y consistencia.
