Modalidad: A Distancia
1 año / 60 ECTS
Octubre 2025
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.
Según Randstad Research 2021, los profesionales que completan un máster en Big Data y Ciencia de Datos experimentan un aumento salarial promedio del 30% al 40%.
Definición del programa
Este Máster en Big Data y Ciencia de Datos te ofrece la formación que necesitas para convertirte en ese perfil demandado. Para ello, cuenta con un elevado componente técnico/práctico y se estructura en tres módulos:
- Procesamiento de Big Data, se profundiza en qué es un proyecto Big Data y los componentes técnicos necesarios para el almacenamiento y procesamiento.
- Analítica de la ciencia de datos, enfocándose a la parte de preparación, limpieza y entendimiento de datos, modelado y visualización.
- Business Intelligence, enfatizando en la recepción y aplicación práctica de la información.
¿Qué hace a este Máster único?
- Metodología 100% online. Clases, exámenes, trabajos de fin de título y prácticas online.
- Exámenes online sin desplazamientos. Obtén tu título oficial de forma 100% online gracias a la seguridad y rigor del sistema de acreditación biométrica y antifraude, mediante reconocimiento facial y monitorización de la actividad de la pantalla y verificación del entorno mediante una segunda cámara.
- Clases bidireccionales en directo que te permitirán interactuar con tu profesor y compañeros, rompiendo cualquier barrera de presencialidad.
- Las clases quedan grabadas y disponibles para que las puedas consultar y revisar tantas veces como quieras.
- Prácticas en empresa optativas, presencial u online, a tu elección. Para que puedas acceder al mercado laboral solo si lo necesitas.
- Optatividad en Cloud Computing, Deep Learning o Metodologías de Gestión de Proyectos que te permitirán empezar tu especialización.
- Uso de las nuevas tecnologías relacionadas con el Big Data y herramientas tecnológicas más utilizadas en el mercado laboral.
- Practicarás con bases de datos reales para la realización de casos prácticos. Gracias a la colaboración con DRIVENDATA, podrás inscribirte en una plataforma repleta de necesidades reales que presentan las empresas, repercutiendo en alta empleabilidad para los futuros egresados.
Un programa eminentemente práctico
Máster Universitario en Big Data y Ciencia de Datos online
Dentro del Área de Ciencia y Tecnología de la Universidad Internacional de Valencia una herramienta de aprendizaje clave son los Laboratorios Virtuales. Estos espacios online, basados en diferentes tipos de tecnologías virtualizadas y escritorio remoto, impulsan una dimensión práctica en tu adquisición de los conocimientos, dándote acceso al software necesario para la realización de las actividades prácticas
Utilizarás herramientas y software de primer nivel como:
- Programación en R para métodos estadísticos.
- Programación en Python para procesamiento de datos, Machine Learning, visualización, ...
- Uso de sistemas gestores de Bases de Datos Relacionales y NoSQL para la gestión y recuperación de información como MongoDB o Cassandra
- Aplicación de los modelos MapReduce y Spark en Big Data
- Configuración del frameworks como hadoop mediante contenedores para el desarrollo de prácticas
- Uso de plataformas tecnológicas como AWS, BigML, Tableau, Hadoop o Mongo DB.
Partners
- Docker
- Hadoop
- Spark
- R
- QLIK
- Pentaho
- Mongo DB
- BigML
- elastic
- SolidQ
- Telefónica Tech
- Green Urban Data
- Kenmei Technologies
El egresado de esta Maestría podrá optar a puestos de trabajo relacionados con los aspectos tecnológicos de Big Data:
- 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 Scientist.
- Analista de negocio.
¿Cómo se estudia en VIU?
Soporte técnico a tu disposición
Ofrecemos apoyo ante cualquier incidencia informática o en la propia configuración de nuestros sistemas.
Clases online multidispositivos
Clases online en directo que quedan grabadas para que puedas visionarlas cuando desees.
Tutorías personalizadas
Siempre tendrás contacto directo con tus profesores. Podrás concertar tutorías privadas para resolver tus dudas.
Orientación académica
Un orientador académico te acompañará con la misión de conocerte, guiarte y motivarte para que consigas tus objetivos.
Innovación tecnológica al servicio de tu progreso
Nuestro Campus Virtual ha recibido por cuatro años consecutivos (2020, 2021, 2022 y 2023) el prestigioso premio internacional Catalyst, siendo reconocido como el mejor campus virtual de España y uno de los mejores del mundo en experiencia de usuario, tanto en su versión desktop como en mobile. Una distinción que es fruto de nuestra filosofía de mejora constante con el fin último de ofrecerte siempre la mejor experiencia formativa posible.
Para cursar esta maestría 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.
Se requiere que los estudiantes estén en posesión de un título universitario (pregrado, 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/ Ingeniería Técnica no vinculada a las TIC
- Dominar fundamentos y herramientas para el modelado, gestión, análisis y procesamiento de datos masivos en entornos distribuidos.
- Aplicar técnicas avanzadas de programación, estadística, minería de datos y aprendizaje automático para extraer información útil y tomar decisiones estratégicas.
- Comprender y respetar las implicaciones éticas, legales y sociales del uso de datos personales.
- Diseñar visualizaciones y modelos de negocio que optimicen la comunicación de resultados y la implementación de soluciones.
- Desarrollar soluciones de inteligencia de negocio eficaces y adaptadas a las necesidades del usuario final, asegurando eficiencia y relevancia en la toma de decisiones.
- Fundamentos de la tecnología Big Data
- Sistemas de almacenamiento y gestión Big Data
- Procesamiento de datos masivos
- Riesgo, seguridad y legislación en sistemas de información
- Estadística avanzada
- Minería de datos
- Machine Learning
- Visualización de Datos
- Soluciones de Inteligencia de Negocio
- Ciencia de datos para la toma de decisiones estratégicas
- Metodologías de Gestión y diseño de proyectos Big Data
- Redes Neuronales y Deep learning
- Cloud computing
- Prácticas en Empresa
- Trabajo Fin de Máster
Complementos Formativos
- Herramientas de Programación
- Herramientas de BBDD
- Herramientas de Estadística
Más allá del plan de estudios
Como estudiante de la Maestría Oficial en Big Data podrás ampliar tu formación a través de:
- Acceso a Ágora, un aula donde desde donde podrás acceder a seminarios y masterclass, de expertos profesionales del sector, relacionados con todos los programas de maestría de Ciencia y Tecnología, desde el momento de tu matriculación.
- Acceso al Aula de Refuerzo, donde podrás repasar y adquirir conocimientos básicos antes de empezar. Entre ellos, un curso de programación con Python y fundamentos matemáticos y estadísticos.
- También tendrás la posibilidad de participar en el Cajamar UniversityHack, la competición analítica de datos más grande de España y aplicar los conceptos vistos en la Maestría. En las últimas dos ediciones nuestros estudiantes han conseguido clasificarse como finalistas y ganadores de esta competición.
Cursos y certificaciones adicionales
Por ser estudiante dl Máster en Big Data Online tienes acceso exclusivo, y sin ningún coste adicional, a tres cursos de 18 horas de duración cada uno de ellos. Estos cursos son totalmente optativos y para disfrutarlos, solo tienes que inscribirte previamente a su inicio, una vez hayas comenzado la Maestría. Se trata de una formación especializante, con la que podrás profundizar en algunos de los temas más empleados y demandados por los especialistas en ciencia de datos y certificada por Nvidia.
Programación de GPU's con CUDA
Programación de GPU's con CUDA: El objetivo del curso es aprender las principales técnicas y herramientas para acelerar aplicaciones escritas en lenguaje C de forma que se ejecuten sobre millones de hilos en la GPU utilizando CUDA. A la conclusión del curso, adquirirás las siguientes competencias:
- Escribir código para que sea ejecutado en la GPU.
- Exponer y expresar paralelismo de datos con CUDA en aplicaciones escritas en C.
- Analizar cuándo merece la pena portar un código a la GPU.
- Gestionar la memoria en la GPU y optimizar la transferencia de datos utilizando prebúsqueda asíncrona.
- Utilizar los profilers para optimizar las aplicaciones paralelas.
- Emplear streams para combinar paralelismo de tareas y paralelismo de datos.
Fundamentos de Deep Learning sobre plataformas Nvidia
El objetivo del curso es aprender a manejar las herramientas más vanguardistas para la implementación de proyectos de Deep Learning de la forma más rápida y eficiente sobre un computador de última generación aprovechando la aceleración en GPU y los recursos de supercomputación existentes en las arquitecturas de Nvidia, fabricante del 75 % de las GPUs del mercado. Para ello, se pondrá a tu disposición de forma gratuita el curso Fundamentals of Deep Learning perteneciente al Deep Learning Institute de Nvidia (DLI), donde podrás poner en práctica todas las técnicas estudiadas sobre GPUs de última generación disponibles en la nube a través de Amazon Web Services. A la conclusión de este curso, tendrás la oportunidad de evaluarte dentro del DLI para lograr la certificación en Deep Learning avalada por la empresa Nvidia, lo que acreditará tus conocimientos para afianzar tu carrera profesional y méritos curriculares en esta área.
Introducción a la computación cuántica
Este curso sirve de introducción a la computación cuántica y se orienta a ingenieros informáticos u otras ingenierías con conocimientos de computación y una mínima base de álgebra lineal compleja. El curso se inicia con una sesión de refresco de los conocimientos matemáticos básicos necesarios para comprender los que son y cómo se miden los cúbits y sus estados. A partir de aquí, se presentan los conceptos básicos, desde la esfera de Bloch y las principales puertas cuánticas, se describen los principales algoritmos que muestran las ventajas que proporciona la computación cuántica sobre la clásica y termina con una introducción de algoritmos prácticos que se utilizan en sistemas cuánticos reales.
CONDICIONES ECONÓMICAS
En VIU creemos en tus ganas de crecer, sabemos que eres capaz de crear el cambio que quieres y queremos ayudarte a alcanzar tus metas.
Cómo tú, entendemos que el valor de la ciencia y la tecnología está en el uso que hagamos de ella. Por eso queremos ayudarte a poner tu talento al servicio de la innovación con propósito, para construir juntos un futuro mejor.
Porque juntos somos más y podemos convertir las ideas en realidades capaces de cambiar el mañana, queremos apoyarte en tu propósito de progresar junto a nosotros. Por ello ponemos a tu disposición los siguientes apoyos y ayudas económicas.
AYUDAS AL ESTUDIO
- Apertura de expediente gratuita hasta el 16/05/2025
- 30% de descuento en docencia hasta el 16/05/2025
DESCUENTO POR FORMA DE PAGO
- 10% adicional por pago al contado
- 5% adicional por pago en dos plazos
BECAS DEL MEC
- Convocatoria General Becas curso 2025-2026