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Máster Universitario en Big Data y Data Science

Máster Universitario en Big Data y Data Science
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Duración

Duración del Máster Universitario en Big Data y Data Science: 1 año académico, 60 ECTS
Fechas de inicio del master: Abril 2019

Titulaciones

La titulación está en proceso de validación

¿Que Salidas Profesionales tiene el curso?


  • Analista de Negocio
  • Arquitecto de Data Solutions
  • Consultor Analista
  • Data Scientist
  • Gestor de Análisis de Big Data

Las salidas profesionales son muy diversas debido a la naturaleza y heterogeneidad de los temas en los que se especializan los alumnos.

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.

Los flujos de información que circulan por el mundo son mayoritariamente de orden digital. Debido al crecimiento exponencial de las capacidades informáticas, desde hace pocos años, el análisis y explotación de los datos que las empresas y los estados generan se ha convertido en algo imperativo si se aspira a ser competitivo en un mundo globalizado.

Los esfuerzos que realizan las empresas por atraer profesionales con formación en este campo son constantes. Los perfiles demandados se corresponden con profesionales que ofrezcan un perfil multidisciplinar (formado en tecnología e informática, estadística, inteligencia artificial, investigación operativa, gestión y marketing) y que sean capaces, no únicamente de gestionar grandes volúmenes de datos, sino de tratarlos adecuadamente y extraer de ellos un flujo de conocimiento directamente aplicable a la toma de decisiones estratégicas.

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.

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.

Temario

    MÓDULO 1. BIG DATA

  • M1. Sistemas y tecnologías para la gestión de la información en entornos Big Data

  • M2. Métodos para extracción, procesamiento y almacenamiento de datos masivos desde Internet

  • M3. Riesgo, Seguridad y Legislación en Sistemas de Información

    MÓDULO 2. DATA SCIENCE

  • M4. Métodos Estadísticos para el Análisis e Interpretación de Datos Masivos

  • M5. Aprendizaje estadístico y Minería de Datos

  • M6. Machine Learning

  • M7. Visualización de Datos

    MÓDULO 3. BUSINESS INTELLIGENCE

  • M8. Diseño e implantación de soluciones de Inteligencia de Negocio

  • M9. Aplicación de la ciencia de datos a los negocios y a la toma de decisiones

    MÓDULO 4. PRÁCTICAS

  • M10. Práctica de análisis de datos

    MÓDULO 4. TRABAJO FIN DE MÁSTER

  • M11. Trabajo Fin de Máster

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