Máster Universitario en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data
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El master tiene un buen funcionamiento, se aprende mucho. Los contenidos son amplios y el profesorado es muy competente.
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Master oficial
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Tipología
Master oficial
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Metodología
A distancia
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Duración
2 Semestres
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Inicio
Octubre 2024
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Créditos
60
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Campus online
Sí
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Tutor personal
Sí
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Clases virtuales
Sí
El Big Data se enfrenta a grandes oportunidades pero también a grandes desafíos, entre ellos, la problemática de extraer datos reales y de calidad de un conjunto de datos masivos cambiantes y sin estructurar.
Un científico de datos se encarga de recolectar y extraer datos independientemente de su volumen, limpiando y procesando los datos a través de métodos estadísticos para visualizarlos y representarlos de manera gráfica. Así, se trata de un perfil eminentemente técnico, que debe tener habilidades avanzadas en programación, estadística, arquitectura de datos, informática y aprendizaje automático, alineadas con una visión estratégica de negocio.
Según los últimos informes de Randstad, una de las mejores oportunidades que ofrece el universo Big Data es la del empleo, ya que se prevé que la digitalización genere en torno a 1.250.000 empleos en los próximos 5 años. En este sentido, profesionales especializados en Business Intelligence y en Big Data serán cada vez más demandados.
Información importante
Precio a usuarios Emagister: Precio especial para la convocatoria de octubre 2024: Ahora por ser usuario de emagister precio de 3.468 €
Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Grado, Licenciatura, Diplomatura..., Máster, Posgrado, Doctorado o en último curso
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
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A tener en cuenta
Uno de los principales objetivos es que los alumnos adquieran una visión multidisplicinar del rol del científico de datos; que domine técnicas avanzadas de estadística, de programación, informática y conocimiento de arquitectura de datos.
Este Máster va dirigido a personas que quieran desarrollarse profesionalmente como Científicos de Datos y que posean una carrera universitaria en Ingeniería de Telecomunicaciones, Ingeniería Informática, Ingeniería de la Organización Industrial o Estadística.
Acceso directo para los titulados en:
- Ingeniería Informática
- Ingeniería en Telecomunicaciones
- Ingeniería Industrial
- Ingeniería Electrónica
- Graduado/Licenciado en Física
- Graduado/Licenciado en Estadística
- 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.
Máster universitario en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos, Máster Oficial Universitario emitido por la Universidad Europea Miguel de Cervantes.
Título Oficial Universitario.
Dispone de un sistema de reconocimiento facial que permite al alumno examinarse desde casa.
Dispone de una metodología 100% práctica. El alumno trabajará con bases de datos y sobre proyectos empresariales reales.
Flexibilidad para conciliar vida laboral y académica. El programa está divido en bloques temporales que posibilitan reducir la carga lectiva de asignaturas simultáneas.
Prácticas Garantizadas.
Bolsa de empleo.
Contamos con acuerdos con cientos de empresas, no solo para el desarrollo de prácticas empresariales, sino también para la participación en procesos de selección para puestos con contrato laboral.
El programa se puede abonar a plazos sin intereses.
Opiniones
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El master tiene un buen funcionamiento, se aprende mucho. Los contenidos son amplios y el profesorado es muy competente.
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
Marta Usandizaga Martínez
Opinión verificadaLogros de este Centro
Materias
- E-business
- Estadística
- Herramientas de programación
- Toma de decisiones
- Apache
- Análisis estadístico
- Análisis de datos
- Redes neuronales
- Algoritmos
- Desarrollo de aplicaciones
- Aprovisionamiento
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- Big Data
- Internet of things
- Deep learning
- Sentiment Analysis
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Temario
- FUNDAMENTOS BÁSICOS EN EL ANÁLISIS DE DATOS
- Introducción: Introducción a la ciencia de datos y al aprendizaje automático.
- Aprendizaje supervisado y no supervisado.
- La función de costes.
- Problemas de clasificación: Descripción de los modelos de clasificación.
- Evaluación de modelos: Herramientas de evaluación y valoración de modelos.
- Problemas de gran tamaño.
- TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS
- Combinatoria.
- Probabilidad.
- Variable aleatoria discreta.
- Variable aleatoria continua.
- Estadística descriptiva.
- Muestreo e inferencia estadística.
- Contraste de hipótesis.
- TÉCNICAS AVANZADAS DE ANÁLISIS DE DATOS
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- Regularización.
- Selección de características.
- Extracción de características.
- Árboles de clasificación y regresión.
- Métodos de ensembles.
- Máquinas de vectores soporte.
- Métodos kernel.
- TÉCNICAS DE PROGRAMACIÓN
- Introducción a los lenguajes de programación aplicados al análisis de datos
- Métodos de almacenamiento y toma adquisición de datos
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- Python para análisis de datos
- R para análisis de datos
- TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO DE DATOS
- Introducción a la tecnología de almacenamiento de datos.
- MongoDB.
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- Apache Spark: Fundamentos y Spark SQL.
- Apache Spark: SparkStreaming
- TECNICAS DE DESARROLLO AVANZADO DE APLICACIONES BIG DATA
- Flujo de datos.
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- Exploración y limpieza de datos.
- Redes neuronales.
- Redes neuronales convolucionales.
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- Desarrollo de herramientas de análisis de datos.
- EXPLORACIÓN, VISUALIZACIÓN Y COMUNICACIÓN DE DATOS
- Herramientas de visualización de datos
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- Diseño y programación de cuadros de mando
- PLATAFORMAS AVANZADAS DE DESARROLLO
- Introducción a la computación en la nube. Azure.
- Almacenamiento de datos. Data Lake.
- Azure Machine Learning Studio.
- Servicios cognitivos de Azure.
- Integración de datos. Data Factory.
- Procesamiento de datos. Databricks.
- MLOps.
- GESTIÓN DE PROYECTOS
- Introducción a la gestión de proyectos
- Fases genéricas de un proyecto
- Planificación y programación de proyectos
- Formulación y solución del problema
- Definición de la misión, los objetivos y alcance del proyecto
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- Estimación y programación de recursos materiales y humanos
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- Planificación de las adquisiciones
- Cuaderno de notas, Seguimiento y Control del proyecto
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- TRABAJO FIN DE MÁSTER
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