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Máster en Big Data Science

Método: Presencial
Lugar:
Tipo: Master
Precio: 14.500 euros
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Universidad de Navarra

Máster en Big Data Science - Madrid - España

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Analisis de Educaedu

Nadia Bacco
Máster en Big Data Science
  • Modalidad de impartición

    El Máster en Big Data Science se cursa en forma presencial, en Madrid.


  • Número de horas

    La formación se desarrolla en diez meses.

  • Titulación oficial

    Quienes egresan reciben el Máster en Big Data Science.

  • Valoración del Programa

    El programa prepara a los estudiantes para llevar a cabo proyectos de Big Data en entornos reales, desde la recopilación hasta el análisis y presentación al sector empresarial que lo requiera.

    Durante la cursada, los alumnos aprenderán entre otras cosas, conceptos sobre: estadística, validación de hipótesis e interpretación de datos, elaboración de reportes, machine learning y programas aplicados al data science.

  • Dirigido a

    La Universidad de Navarra dirige esta formación a profesionales titulados con interés en adquirir habilidades para la gestión de grandes cantidades de datos de todo tipo.

  • Empleabilidad

    Los egresados de esta formación podrán trabajar en áreas de recopilación, análisis y elaboración de informes en ciencia de datos.

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Contenido:
Máster en Big Data Science

  • Formato: Executive
  • Modalidad de enseñanza: Presencial, en Madrid
  • Fecha de comienzo: 4 de octubre de 2019
  • Duración: 10 meses
  • Clases: Viernes (16-21 h.) y Sábados (9-14 h.)
  • Número de créditos: 60 ECTS
  • Idioma: Español
  • Título propio: En proceso de verificación
  • Plazas: 30

Por qué con Nosotros

Especialízate en uno de los perfiles profesionales del entorno STEM más demandados en el mercado laboral por empresas de todos los sectores.

Presentación.

La revolución digital que se desprende del Big Data implica apasionantes retos y oportunidades para las empresas y organizaciones. En consecuencia, el mercado laboral demanda cada vez más profesionales especializados en este campo.

El Máster Executive en Big Data Science (MEBDS) nace como respuesta a esta nueva realidad: ofrece un programa técnico y, a la vez, muy práctico: cuenta con un claustro multidisciplinar de profesores y académicos de la Universidad de Navarra, a los que se suman expertos en el área de Big Data de grandes compañías multinacionales de alto prestigio. El propósito es buscar el rigor científico propio de la Universidad, enriqueciéndolo con la experiencia de los profesionales y los casos reales de empresa en diversos campos.

El formato Executive del título, con sesiones presenciales los viernes por la tarde y sábados por la mañana, facilita compaginar el desempeño profesional con la asistencia a clase, y fomentar el Networking entre profesionales y empresas.

El MEBDS está coordinado por la Unidad de Ciencia de Datos del Instituto Cultura y Sociedad, el centro de investigación en Humanidades y Ciencias Sociales de la Universidad de Navarra.

Campus Madrid.

El MEBDS se imparte en el Campus de la Universidad de Navarra en Madrid. Inaugurado en otoño de 2018, es una zona verde compuesta por la Clínica Universidad de Navarra y la sede de posgrado.

Con 13.500 metros cuadrados distribuidos en 5 plantas, la sede consta con el equipamiento tecnológico más vanguardista, instalada en espacios idóneos para la docencia y el desarrollo profesional de los alumnos. Aulas, seminarios de libre reserva, biblioteca, anfiteatro, restaurante y parking propio dan servicio al impulso profesional de los alumnos durante su paso por el Máster.

Objetivos.

El Máster Executive en Big Data Science busca acercar la estadística empresarial a la realidad tecnológica de las compañías, dotando a los profesionales de herramientas para hacer recogida, preparación, análisis e interpretación y presentación de los resultados. Además, los alumnos serán capaces de liderar la puesta en marcha de proyectos novedosos de Big Data en entornos reales, aplicando los conceptos al sector empresarial de interés.

Tanto si el objetivo es crecer profesionalmente, emprender y crear una empresa, o reorientar una carrera profesional, este Máster pretende dar respuesta a esas motivaciones.

Plan de Estudios.

El plan académico se reparte en cuatro bloques.

Módulos

1. Análisis de datos

Se abordan métodos estadísticos tradicionales como modelos de regresión, árboles de decisión o reducción de la dimensionalidad, de demostrada aplicación en prácticamente todos los campos, donde el alumno sea capaz de reconocer un problema, verificar las hipótesis, proponer, efectuar, validar e interpretar un modelo estadístico para solventarlo.

También se estudian metodologías más recientes y novedosas más relacionadas con el aprendizaje automático o “machine learning”. Entre otros, se estudian RandomForest, K-Means y redes neuronales.

2. Programación y computación

Partiendo de un nivel básico, se pretende que el alumno adquiera conocimientos medios-avanzados y sea capaz de seguir el resto de materias, así como desarrollar cierta autonomía para la fase de aprendizaje personal que precede al máster. Los lenguajes de programación impartidos son R y Python, por ser los más populares y demandados el ámbito profesional.

En este módulo se incluye la fase de extracción de datos, donde el alumno adquiere la capacitación de desenvolverse con bases de datos tradicionales, que por ahora son las más habituales en empresas. También se incluye el manejo de entornos propiamente entendidos como Big Data, como es Hadoop o Spark, y técnicas de recogida de datos en redes sociales como Twitter o Facebook, escrapeo de web o recogida de imágenes.

Por último, se abordarán las técnicas de visualización con las herramientas más demandadas actualmente por el entorno empresarial.

3. Proyectos

El Máster pretende dar una formación sólida en cuanto a conocimientos técnicos, pero busca también dotar de una visión de negocio y transmisión verbal, de modo que el graduado pueda convertirse en un puente entre la capa ejecutiva y la capa técnica en un proyecto. A lo largo de las sesiones se mostrará a los alumnos cómo utilizar las técnicas aprendidas en situaciones reales y a aplicarlas en diversos sectores.

Este apartado incluye los Talleres con empresas, en los que intervendrán profesionales de compañías e instituciones de prestigio, con amplia experiencia en la materia. En sus sesiones presentarán casos reales de uso, así como ejemplos prácticos.

El objetivo es acercar la realidad tecnológica a los alumnos para que conozcan de primera mano qué se está haciendo en las empresas más punteras y prestigiosas a nivel internacional.

4. Trabajo Fin de Máster, TFM

Tiene un peso destacado en el programa. Al ser codirigido tanto por la Universidad de Navarra como por profesionales de empresas, supone una excelente oportunidad para que el alumno lidere la puesta en marcha de proyectos de impacto en su entorno profesional.

Asignaturas.

  • El plan de estudios consta de 60 créditos ECTS, de un curso académico de duración, distribuidos del modo siguiente:
  • Estadística (10 ECTS)
  • Machine Learning (9 ECTS)
  • Preparación y recogida de datos (7 ECTS)
  • Programación (7 ECTS)
  • Proyectos (9 ECTS)
  • Trabajo Fin de Máster (18 ECTS)

Proyección profesional.

La Universidad de Navarra se sitúa como número 1 de España y 61 del mundo en el ranking de empleabilidad QS 2019

Las profesiones relacionadas a Big Data presentan los más altos índices de inserción laboral en el mercado laboral internacional.Algunas de las salidas profesionales de este Máster son:

· Data Scientist
· Data Analyst
· Big Data Consultant
· Chief Data Officer (CDO)
· Machine Learning Engineer
· Natural Language Processing Engineer
· Computer Vision Engineer
· Big Data Developer
· Big Data Architect
· Big Data Engineer
· Business Analyst
· Business Intelligence Consultant

Acuerdos con empresas

Desde el Servicio de Carreras Profesionales queremos acompañar al alumno de Máster en el diseño de su carrera profesional, orientándole, no sólo en su futuro más inmediato, sino a lo largo de lo que será su trayectoria profesional.

Si bien el MEBDS no contempla prácticas curriculares dentro de su Plan De Estudios, el carácter Executive del programa, con clases los viernes por la tarde y sábados por la mañana, facilita que aquellos alumnos interesados puedan conseguir prácticas no curriculares. La Universidad facilitará los convenios pertinentes con empresas y alumnos dentro del marco legal.

Por otra parte, el Trabajo Final de Máster podrá ser desarrollado en la empresa actual del alumno o en otras instituciones con las que la Universidad firme acuerdos.

Admisión

Para solicitar la admisión, es necesario que el candidato realice los siguientes pasos:

  • Registro online en miUNAV, a través de la web.
  • Cumplimentación del formulario de solicitud de admisión, adjuntando la documentación académica y de identidad del alumno que se solicita escaneada.
  • Debe realizarse un pago de 100 euros en concepto de gastos de tramitación.

Formas de pago de los gastos de tramitación:

Via Internet, a través del portal miUNAV.

Mediante transferencia bancaria. En el comprobante del pago debe adjuntarse junto con el resto de la documentación a través del portal miUNAV y en él debe figurar el nombre completo del solicitante y la palabra "ADMISIÓN".

Una vez recibida la solicitud de admisión, la Junta del Máster Executive en Big Data evalúa y emite el informe definitivo sobre la admisión. El Servicio de Admisión de la Universidad comunica la resolución de la solicitud de admisión.

Bonificaciones

Existen exenciones o bonificaciones establecidas que deben acreditarse necesariamente en el momento de formalizar la matrícula:

· Familias numerosas: 8% (categoría general) o 16% (especial). Al formalizar la matrícula, debe de subirse al portal miUNAV una fotocopia del título vigente. Los no residentes en España pueden obtener la reducción, aportando el certificado de nacimiento de todos sus hermanos.

· Los antiguos alumnos de grado o posgrado de la Universidad de Navarra obtendrán un descuento del 12% aproximadamente en el importe de la matrícula de los Programas Máster impartidos en Pamplona, San Sebastián o Madrid 

Facilidades de pago.

Existen distintas formas de formalizar el pago de la matrícula:

1. Abono de una sola vez: Los alumnos que utilicen esta forma de pago, abonan los derechos de inscripción mediante cargo en cuenta, para lo que tienen que indicar (al realizar la automatrícula) el número completo (20 dígitos) de la cuenta corriente o libreta de ahorro. El cargo se realizará en los días posteriores a la formalización de la matrícula.

También es posible abonar la matrícula mediante cheque extendido nominativamente A FAVOR DE LA UNIVERSIDAD DE NAVARRA, que se envía a las Oficinas Generales de la Universidad; Transferencia bancaria, realizada previamente a cualquiera de las cuentas de la Universidad o a tarjeta de crédito a través de internet. 

2. Pago aplazado: Los alumnos pueden abonar la matrícula en cuatro plazos mediante tarjeta de crédito, sin coste añadido. El importe se divide en cuatro partes iguales y en el momento de matriculación se abonará una de esas partes mediante cargo en la tarjeta de crédito/débito. También se puede pagar una mayor cantidad en el primer pago si así se desea. 

El resto se abonará también mediante cargo en la tarjeta en tres plazos, que vencerán (fechas exactas por confirmar) el 10 de noviembre de 2019, 10 de enero y 10 de marzo de 2020. El sistema le recordará al propio alumno en esas fechas que deberá hacer la operación de cargo.

3. Pago fraccionado: Los alumnos con residencia legal en España podrán acogerse a este sistema de pago que permite fraccionar el importe de la matrícula en 10 mensualidades iguales, mediante la utilización de la fórmula de financiación convenida con los principales Bancos y Cajas de Ahorros.

4. Préstamos y créditos bancarios: Consulta las condiciones más ventajosas de financiación

FUNDAE / Formación bonificada

Las empresas españolas disponen de un crédito destinado a la formación, que pueden hacer efectivo mediante la aplicación de bonificaciones en sus cuotas de la Seguridad Social. El objetivo que se persigue es que las compañías puedan desarrollar las cualificaciones de sus empleados, y mejorar su competitividad y productividad.

Consulta los detalles con el Departamento de RRHH o Departamento de Formación de tu empresa
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