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Máster Universitario en Big Data

5.0
2 opiniones
  • Lo que me ha aportado hacer el máster en Big Data ha sido, principalmente, la oportunidad de convivir con perfiles profesionales muy distintos al mío. Los perfiles de mis compañeros son muy variados. Tengo compañeros que vienen de finanzas, administración de marketing y carreras de ingeniería. Al final, se genera un entorno muy diverso, y creo que eso es muy enriquecedor y es una de las cosas que más me ha aportado. Y bueno, también el profesorado. Los perfiles de los profesores son muy interesantes. Porque son muy variados, son profesionales con mucha experiencia o académicos también con mucha trayectoria, y te proporcionan tanto conocimiento sobre las materias en sí, como sus opiniones y experiencias, lo que enriquece enormemente la metodología o el día a día de los estudios.
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  • Mi recorrido por el Máster en Big Data ha sido un viaje a través del mundo de los datos. Hemos aprendido a almacenarlos, analizarlos, visualizarlos y predecirlos, convirtiéndolos en conocimiento. Ahora estoy lista para afrontar un futuro donde los datos son la clave del éxito.
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Master

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  • Tipología

    Master

  • Idiomas

    Castellano

  • Lugar

    Barcelona

  • Duración

    10 Meses

El crecimiento exponencial del mundo digital ha conducido a una generación ingente de datos. Las infraestructuras y tecnologías para su almacenamiento y procesado han alcanzado sus límites en cuanto a escalabilidad y rendimiento. Esto supone un gran reto para el Big Data, una disciplina que se centra en el estudio de métodos para el almacenamiento y procesado eficientes de grandes cantidades de datos.

Con el Máster Universitario en Ingeniería de Datos Masivos (Big Data), que se incluye disponible en el catálogo de Emagister, te formarás tanto desde el punto de vista tecnológico como analítico y te capacitarás en tecnologías de última generación para la gestión de grandes volúmenes de datos. Aprenderás sobre aspectos cruciales tales como diseño de infraestructuras escalables para centros de datos (data-centers), almacenamiento y de información, tecnologías para el Business Intelligence, minería de datos, analítica y visualización de grandes volúmenes de información.

Esta especialización, impartida por la prestigiosa Universidad Ramon Llull - La Salle, busca perfiles profesionales con grandes proyecciones de futuro. Y es que, ya hoy, cualquier sistema o dispositivo (redes sociales, aplicaciones para móviles, etc.) recopila continuamente una gran cantidad de datos que se deben procesar para hacerlos útiles.
Por último, el máster universitario en Ingeniería de Datos Masivos (Big Data) ha sido galardonado con 4 estrellas en el prestigioso Programa Internacional QS STARS. Este reconocimiento prueba la calidad docente y la competitividad de La Salle Campus Barcelona y consolida nuestro prestigio a nivel internacional.

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Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.

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Barcelona
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A tener en cuenta

Formar expertos en el tratamiento de grandes volúmenes de datos, tanto desde el punto de vista tecnológico como el de análisis de datos.
Aprender a diseñar infraestructuras TIC escalables utilizando datacenters físicos y/o virtuales.
Aprender a utilizar técnicas y algoritmos avanzados de minería de datos.
Capacitar para el uso de herramientas software para Business Intelligence y Business Analytics.
Aprender a administrar software para el almacenamiento y procesado de grandes volúmenes de datos.
Entender el paradigma de la programación/computación paralela y distribuida con Map/Reduce y Spark.
Adquirir las competencias necesarias para aportar valor en cualquier punto del ciclo del Big Data.

Para cursar este Máster es necesario tener conocimientos previos de programación, bases de datos, cálculo y álgebra. Los perfiles requeridos son:

Ingenieros y graduados de cualquier especialidad relacionada con las TIC.
Profesionales y universitarios que tengan interés por el tratamiento de grandes volúmenes de datos.

Para cursar este Máster es necesario tener conocimientos previos de programación, bases de datos, cálculo y álgebra. Los perfiles requeridos son:

- Profesionales y universitarios que tengan interés por el tratamiento de grandes volúmenes de datos.

MÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA DE DATOS MASIVOS (BIG DATA)

El Máster Universitario en Ingeniería de Datos Masivos (Big Data) se basa en una metodología práctica, y finaliza con la realización de un Trabajo Final de Máster. Estos son los detalles:

- Recibirás la formación de este máster con un enfoque eminentemente tecnológico.

- Los contenidos se te impartirán combinando clases magistrales con sesiones prácticas.

- Avanzarás en tus conocimientos con la metodología docente de Learning by Doing siempre que sea posible.

- Se potenciará el trabajo en equipo.

Te formarás profesionalmente y estarás plenamente capacitado para incorporarte al mercado laboral aportando valor en cualquier punto del ciclo de vida del Big Data. Podrás desarrollar tus habilidades como:

- Big Data Engineer
- Data Center Architect.
- Consultor en Big Data.
- Consultor en Business Intelligence.
- Administrador de Aplicaciones en la Nube.
- Administrador de Sistemas de Almacenamiento Altamente Escalables.

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Opiniones

5.0
  • Lo que me ha aportado hacer el máster en Big Data ha sido, principalmente, la oportunidad de convivir con perfiles profesionales muy distintos al mío. Los perfiles de mis compañeros son muy variados. Tengo compañeros que vienen de finanzas, administración de marketing y carreras de ingeniería. Al final, se genera un entorno muy diverso, y creo que eso es muy enriquecedor y es una de las cosas que más me ha aportado. Y bueno, también el profesorado. Los perfiles de los profesores son muy interesantes. Porque son muy variados, son profesionales con mucha experiencia o académicos también con mucha trayectoria, y te proporcionan tanto conocimiento sobre las materias en sí, como sus opiniones y experiencias, lo que enriquece enormemente la metodología o el día a día de los estudios.
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  • Mi recorrido por el Máster en Big Data ha sido un viaje a través del mundo de los datos. Hemos aprendido a almacenarlos, analizarlos, visualizarlos y predecirlos, convirtiéndolos en conocimiento. Ahora estoy lista para afrontar un futuro donde los datos son la clave del éxito.
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100%
5.0
excelente

Valoración del curso

Lo recomiendan

Valoración del Centro

Samantha C.

5.0
15/06/2025
Sobre el curso: Lo que me ha aportado hacer el máster en Big Data ha sido, principalmente, la oportunidad de convivir con perfiles profesionales muy distintos al mío. Los perfiles de mis compañeros son muy variados. Tengo compañeros que vienen de finanzas, administración de marketing y carreras de ingeniería. Al final, se genera un entorno muy diverso, y creo que eso es muy enriquecedor y es una de las cosas que más me ha aportado. Y bueno, también el profesorado. Los perfiles de los profesores son muy interesantes. Porque son muy variados, son profesionales con mucha experiencia o académicos también con mucha trayectoria, y te proporcionan tanto conocimiento sobre las materias en sí, como sus opiniones y experiencias, lo que enriquece enormemente la metodología o el día a día de los estudios.
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Bernat C.

5.0
13/06/2025
Sobre el curso: Mi recorrido por el Máster en Big Data ha sido un viaje a través del mundo de los datos. Hemos aprendido a almacenarlos, analizarlos, visualizarlos y predecirlos, convirtiéndolos en conocimiento. Ahora estoy lista para afrontar un futuro donde los datos son la clave del éxito.
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2025

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Materias

  • Big Data
  • Informática
  • Comunicación
  • Comunicación en masa
  • Data centers
  • Arquitectura de sistemas
  • Cloud computing
  • E-business
  • Redes sociales
  • Infraestructuras
  • Minería
  • Visualización de la información
  • Perfiles profesionales
  • Tecnologías de la información

Profesores

Francesc Miralles Torner

Francesc Miralles Torner

Decano de política y ordenación académica

Joan Navarro Martín

Joan Navarro Martín

Profesor

Temario

Semestre 1:

Big Data en la Industria (4)
Tecnologías para Business Intelligence (4)
Introducción al Business Intelligence (2)
Estadística (6)
Tecnologías para datacenters (6)
Minería de datos (6)

Semestre 2:

Tecnologías de almacenamiento II (7)
Tecnologías de almacenamiento I (8)
Analítica de datos (4)
Tecnologías para la visualización de información (3)


Ambos semestres: Trabajo de Final de Grado

Información adicional

HORARIO: 
de lunes a jueves de 19h a 22h

CRÉDITOS: 60 ECTS

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