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Máster Universitario en Big Data y Data Science

Máster Universitario en Big Data y Data Science

por UNIVERSIDAD INTERNACIONAL VALENCIANA (VIU)
  • Lugar/Modalidad:

    Modalidad: Online

  • Fechas:

    Marzo 2022


Descripción

✓El Máster Universitario en Big Data y Data Science te capacitará para volverte un experto en la parte computacional de Big Data, la parte analítica o predictiva de Data Science.

El aumento 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. Es por esto que actualmente empresas de muchos países requieren de talentos Big Data en todos sus niveles, desde puestos técnicos hasta altos mandos, para formar equipos multidisciplinares de directivos, consultores, data scientists e ingenieros y arquitectos de datos.

Atendiendo a estas necesidades y tendencias, la Universidad Internacional de Valencia implanta un programa de Máster Universitario en Big Data y Data Science, que tiene como objetivo dotar al estudiante de un amplio y completo conjunto de habilidades en tres dimensiones clave: Big Data, Data Science y Business Intelligence.

La variedad de materias que integran el plan de estudios permitirá alcanzar una comprensión más global y profunda de la complejidad del análisis y explotación de grandes masas de datos y ofrecerá una formación específica en aspectos relevantes del negocio y la estrategia empresarial que capacitarán al titulado, no sólo para el trabajo de investigación o la realización de una tesis doctoral, sino también para la incorporación a la división estratégica de cualquier organización, aportando desde el inicio una visión integral del proceso de toma de decisiones y de las claves para maximizar el valor añadido.

🏅Acreditaciones que tiene el Master


Bolsa de Empleo y Salidas profesionales

El egresado de este Máster 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 Scientis.

  • Analista de negocio.

  • Este máster cuenta con elevado componente técnico, centrado en tres aspectos: el tecnológico (configuración de entornos Big Data de explotación), el matemático (entender datos y problemas y proponer soluciones) y la aplicabilidad en los procesos de negocio y estudios de investigación. A lo largo del programa se desarrollan sistemas para el almacenamiento y procesamiento de datos masivos, se hace uso de las técnicas y herramientas existentes de minería de datos, estadísticas, de aprendizaje automático y visualización de información.

    ¿Qué tipo de actividades vas a desarrollar?

  • 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.

  • ¿Qué hace a este máster único?

  • Metodología flexible, con clases online en directo.

  • Exámenes y trabajos de fin de título online.
  • Te formarás con un plan de estudios vanguardista. Con una actualización anual del contenido por la evolución constante de las tecnologías emergentes.

  • Adquirirás un perfil profesional que responde a las necesidades reales del mercado de una de las profesiones con mayor proyección.

  • Practicarás el uso de las nuevas tecnologías relacionadas con el Big Data y herramientas tecnológicas más utilizadas en el mercado laboral.

  • Trabajarás proyectos de desarrollo e implementación de soluciones Big Data en casos reales.

  • Tendrás una oferta de seminarios de la mano de empresas especialistas en el sector, como complemento formativo: BigML, SolidQ, Carto, Elastic.

  • Podrás optar por asignaturas de formación en Cloud Computing, Deep Learning, Metodologías de Proyectos en Big Data o Prácticas en Empresa.

  • AYUDAS AL ESTUDIO

    - 50% de descuento en apertura de expediente hasta el 28 de enero de 2022

    - 6% de descuento en docencia hasta el 28 de enero de 2022

    DESCUENTO POR FORMA DE PAGO

    - 10% adicional por pago al contado

    - 5% adicional por pago en dos plazos

    ✔ Requisitos

    Para cursar este máster 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 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.

  • 🏁 Objetivos

    El Máster Universitario en Big Data y Data Science, tiene como objetivo dotar al estudiante de un amplio y completo conjunto de habilidades en tres dimensiones clave:

    - La parte de Big Data Computacional o de Procesamiento, enfocada en el desarrollo de la infraestructura, almacenamiento, procesamiento y manipulación de la información (Hadoop, Spark, MongoDB, Impala).

    - La parte analítica o predictiva de Data Science, relacionada con el tratado, limpieza y entendimiento de datos, aplicación algorítmica y aprovechamiento de la información. Incluye los procesos de Machine Learning, Data Mining, Web Mining, Cleaning y Visualización.

    - La parte de negocio, que implica la recepción de la información y aplicación de la misma en un entorno creativo para la resolución de problemas o el desarrollo de oportunidades. Es la parte entendida como Business Intelligence.

    Diseno de Bases de Datos, Minería de Datos, Analisis Estadisticos, Gestor de Bases de Datos

    Temario

  • 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, Deep learning y Cloud computing.

  • Prácticas en Empresa.

  • Trabajo Fin de Máster.

  • Plan de impulso al talento innovador: Creemos en tu capacidad de cambiar el mundo.

    En la Universidad Internacional de Valencia-VIU siempre hemos apostado por la ciencia y la tecnología y su capacidad para cambiar el mundo. Por eso, hoy más que nunca, queremos reafirmar nuestro compromiso con todos quienes quieren dar forma al mañana a través de la investigación, el desarrollo y la innovación. Con este fin hemos creado el Programa de Impulso al Talento Innovador, un conjunto de apoyos y ayudas económicas orientadas a todos quienes buscan formarse en nuestros programas de la Escuela Superior de Ingeniería, Ciencia y Tecnología.

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