Máster Universitario en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data
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Información del curso
Descripción
El propósito principal de este máster especializado en gestión y análisis de big data es poder dar al estudiante 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. La metodología del máster es 100% práctica, utilizando casos prácticos y aprendizaje basado en proyectos.
El plan de estudios se centra en los métodos, herramientas y técnicas de ingeniería moderna, incluyendo el análisis de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia de negocios y la minería de datos. También tendrás la oportunidad de aprender lenguajes de programación como Python y R.
Este innovador máster online de Big Data está diseñado para darte una ventaja competitiva en el dominio de negocios de rápido crecimiento. Es una oportunidad para conseguir conocimiento en un área con grandes salidas profesionales y en continuo desarrollo, pudiendo interiorizar y aprender los conceptos gracias a la visión de los profesionales que impartirán las asignaturas.
El equipo docente incluye académicos y profesionales con experiencia en varios aspectos del desarrollo de sistemas de Big Data e Inteligencia Artificial.
Temario
- Fundamentos básicos en el análisis de datos
- Técnicas de análisis de datos
- Tecnologías de almacenamiento de datos
- Técnicas avanzadas de análisis de datos
- Técnicas de programación
- Trabajo fin de máster y prácticas
- Diseño y programación de herramientas analíticas
- Técnicas de programación avanzada
- Plataformas avanzadas de desarrollo
- Soporte de aprovisionamiento
- Exploración, visualización y comunicación de datos
- Aplicaciones de análisis
Destinatarios
Para el acceso al máster oficial el alumno deberá ser titulado en: Ingeniería Informática, Ingeniería en Telecomunicaciones, Ingeniería Industrial, Ingeniería Electrónica, Graduado/Licenciado en Física, Graduado/Licenciado en Estadística o Graduado/Licenciado en Matemáticas.
Podrán acceder otros titulados universitarios si acreditan formación o experiencia en Desarrollo de software, Manejo de sistemas de gestión de datos, Trabajo con sistemas informáticos.
Requisitos
- Titulación universitaria previa que faculte para el acceso a formación.
Metodología
Idiomas en los que se imparte
Duración
Objetivos
La metodología práctica del máster está basada en proyectos reales en los que trabajarás áreas clave como: Aprendizaje automático y sus algoritmos; infraestructuras para Big Data, como Hadoop o Spark; frameworks para el aprendizaje automático; IOT o procesamiento del lenguaje natural, como Deep Learning o Chatbots, inteligencia de los negocios, minería de datos y aprendizaje de lenguajes de programación como Python y R, entre otros.
La formación está diseñada para darte una ventaja competitiva en el dominio de negocios de rápido crecimiento.
Gracias a los métodos, herramientas y técnicas de ingeniería moderna que incluye adquirirás un perfil multidisciplinar que mezcla conocimientos de programación de alto nivel con técnicas estadísticas y matemáticas.
¿A qué esperas para convertirte en un experto capaz de tomar decisiones basadas en datos?
Titulación obtenida
Prácticas
Promociones
- El carácter oficial de este Máster de Big data lo convierte en susceptible de ser becado a través de las ayudas convocadas por organismos oficiales.
- Desde la Escuela de Negocios de la UEMC convocamos periódicamente plazas con ayudas económicas en función del perfil de alumnos y/o por pronta matriculación.
- Consulta con nuestro departamento de Relaciones Corporativas si quieres conocer las opciones de descuentos y precios especiales para empresas y colectivos.
- El Máster oficial en Big Data puede abonarse de forma aplazada sin ningún tipo de recargo: 490 euros iniciales + 10 cuotas mensuales.
- Si necesitas más financiación podemos ponerte en contacto con entidades bancarias con las que tenemos acuerdos de colaboración.