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Máster Universitario en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data

Máster Universitario en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data

por ESCUELA DE NEGOCIOS Y DIRECCIÓN

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  • Online
  • Octubre 2018
  • 3200 EUR

Pago aplazado sin intereses: 200€ 10 mensualidades
5% de descuento en pago único


¿Que Salidas Profesionales tiene el Máster?

Data Scientist

BIG DATA Analyst

Digital Analyst.

Open Data Specialist.

IoT Specialist.

Analistas de Datos.

Business Intelligent Director.

Data Manager

Descripción

Estudios recientes indican que en los últimos años se han generado el 90% de los datos a nivel mundial, además, se estima que crecerán 44 veces durante la siguiente década. Sin embargo, según una encuesta de IBM, más de la mitad de las empresas líderes reconocieron que no tienen acceso a información relevante para realizar su trabajo. En este sentido, podemos llegar a la conclusión de que el análisis de datos se ha convertido en el nuevo recurso a explotar para las organizaciones que quieran mejorar sus estrategias de negocio pero, pero ¿Qué perfiles profesionales serán capaces de atender a esta necesidad?

Los expertos en extraer información útil de grades datos se conocen como Analistas de datos o Científicos de datos, este perfil comienza a tener gran demanda en el mercado laboral y una alta remuneración dado que son perfiles profesionales multidisciplinares muy técnicos con grandes conocimientos en bases de datos, arquitectura, machine learning, estadística, programación,etc...

Para responder a las demandas del mercado laboral y formar a líderes competentes en el manejo de datos surge el Máster Oficial en Big Data, en el cuál, el alumno adquirirá 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.

TALLERES PRESENCIALES EN MADRID - OPCIONAL

Podrás asistir de forma voluntaria a los talleres que organizamos en la sede de la Escuela de Negocios y Dirección en Madrid.

Se trata de talleres voluntarios donde tendrás la oportunidad de conocer personalmente a profesores y compañeros, además de trabajar de forma presencial habilidades y contenidos complementarios a tu formación de

Máster.

La asistencia a estos talleres no tiene ningún coste añadido.

Metodología

La metodología online del máster es muy práctica, utilizando casos prácticos y aprendizaje basado en proyectos. Este programa incorpora ventajas tales
como la flexibilidad de acceso desde distintos dispositivos y horarios propios de su formato. Así mismo, ofrece más oportunidades de interacción con profesores y tutores de forma sencillay rápida, así como, el desarrollo de habilidades en entornos virtuales tan habituales en la era digital.

Requisitos

Los alumnos a los que va dirigido el máster son titulados en carreras técnicas, licenciados y graduados en informática, telecomunicaciones e industriales y, licenciados/graduados en matemáticas, física y estadística.

Temario

El programa Máster está estructurado en 2 semestres.

Cada semestre se organiza en 2 bloques de asignaturas con periodos de evaluación final independientes.

PRIMER SEMESTRE

Fundamentos del estudio y análisis de datos

Métodos de análisis de datos

Técnicas avanzadas de análisis de datos

Técnicas de programación

Tecnologías de almacenamiento de datos

SEGUNDO SEMESTRE

Diseño y programación de herramientas analíticas

Técnicas de programación avanzadas

Plataformas avanzadas de desarrollo

Soporte de aprovisionamiento

Exploración, visualización y comunicación de datos

Aplicaciones de análisis

Trabajo Fin de Máster

Prácticas externas GARANTIZADAS

Los alumnos que posean experiencia profesional relacionada podrán solicitar el reconocimiento de los créditos correspondientes a la asignatura de Prácticas Externas, siempre que presenten la documentación que acredite que desarrollan funciones relacionadas con los resultados del aprendizaje y competencias del máster.

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