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Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) Madrid.
Con el Máster en Big Data, aprenderás a manejarte con soltura en minería de datos, para análisis inteligente, almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de información.
Máster en Big Data online (oficial)
El Máster oficial online en Análisis de Datos Masivos (big data) está diseñado para científicos, ingenieros, estadísticos y matemáticos con vocación en el ámbito de las TIC, que buscan obtener unos conocimientos sólidos en técnicas clave de captura y almacenamiento de información, análisis y visualización de grandes cantidades de datos e identificación de limitaciones en los sistemas de información actual.
Aprenderás a aplicar tecnologías vanguardistas de la ciencia de datos y machine learning, convirtiéndote en un experto en gestión de datos e infraestructuras, aprendizaje automático y gestión de empresas tecnológicas.
Tendrás acceso a la AWS Academy para preparar el AWS Certified Cloud Practitioner durante el módulo en arquitecturas cloud computing y al AWS Certified Machine Learning Specialty durante el módulo de procesamiento de datos y aprendizaje automático.
Estudiarás con total flexibilidad, porque nuestro máster es 100 % online, tanto la docencia, como TFM y exámenes. Tú decides cómo vivir la experiencia: 100% online u Online & On Campus, donde podrás participar en talleres presenciales.
Título oficial emitido por Universidad Europea de Madrid
Modalidad: Online con clases en directo (exámenes y TFM online)
Idioma: Clases en Español
Duración: 10 meses, 60 ECTS
Escuela de Arquitectura, Ingeniería, Ciencia y Computación - STEAM
¿Por qué estudiar el Máster oficial en Big Data online?
El Máster en Big Data a distancia, es el único que te ofrece una formación técnica integral en big data y herramientas para la dirección de empresas tecnológicas y emprendimiento.
Adquirirás una visión general del proceso de mapeo, aprenderás a diseñar sistemas de apoyo y aplicar técnicas de almacenamiento noSQL.
Formación integral.
Autonomía y flexibilidad. Las clases magistrales síncronas de cada módulo se realizan en tiempo real y se graban, lo que permite a los estudiantes verlas en diferido. El estudiante puede intervenir en las lecciones, complementando, preguntando o dando feedback a la exposición del profesor.
Enfoque eminentemente práctico que cubre todo el ciclo de vida del dato: desde su generación, recopilación y análisis hasta su visualización y obtención de información de negocio.
Te formarás con un claustro de profesionales en activo de Deloitte, Cryptoeconomic o Telefónica.
Accede a la última tecnología.
Trabajarás con las principales tecnologías y plataformas del mercado: Apache Hadoop, Spark, Scala, Python, PySpark, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, MapReduce, Anaconda y MongoDB.
Trabajarás con herramientas en la nube de los principales fabricantes para construir data lakes y analizarlos.
Gracias a simulaciones y role playing, te prepararás para ser un profesional global en big data.
Te formarás como data architect, data engineer o data scientist con gran capacidad de innovación y pensamiento creativo.
La Universidad Europea Online es un sí.
Sí a la mejor calidad académica
Aprende en grupos reducidos, donde tus profesores saben quién eres y las clases son dinámicas con casos reales. Trabaja como en el mundo real, con acceso completo a softwares y herramientas de IA.
Experiencia online con lo mejor de la formación presencial.
Sí a una universidad de prestigio internacional
Somos una universidad con más de 30 años de trayectoria, campus en España y Portugal y avalada por los rankings y sellos internacionales más reconocidos, como QS o THE.
Fórmate con la red universitaria nº 1 en España.
Sí a una conexión profesional real
Nuestro equipo de empleabilidad y job hunters te ayuda a impulsar tu carrera y nuestros profesores, profesionales en activo en empresas líderes como Google, Amazon o Pwc, te conectan con la industria profesional.
Adáptate con éxito a un mundo cambiante.
Instalaciones de vanguardia.
Plataformas Cloud y Big Data & Analytics
Sobre esta IAAS se implementan servicios de clúster tipo hadoop y HDFS para permitir la utilización de sistemas y bases de datos distribuidas propias de big data (cassandra y HBASE, y de acceso HIVE/Impala).
A nivel de aplicación se proporcionan herramientas de análisis y aprendizaje (mahout y spark) y librerías de visualización (D3.js y Tableau).
Plataformas comerciales de computación.
En este máster se otras plataformas comerciales de computación basadas en la nube, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure.
Estudia en un centro líder reconocido por su excelencia en IA.
Universidad Europea se encuentra en el Top 5 de Universidades españolas en la integración de Inteligencia Artificial generativa en el ámbito educativo, según Forbes.
Asimismo, ha sido distinguida como el mejor centro de la Palo Alto Networks Cybersecurity Academy por su liderazgo en la incorporación de innovación en la enseñanza, aplicando tecnologías emergentes como la IA. Además, ha recibido el galardón NEXT SPAIN - VOCENTO en la categoría de Inteligencia Artificial.
Herramientas.
Este máster integra herramientas y plataformas avanzadas para el análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos. Utiliza infraestructuras como Amazon EC2, Google Cloud, Microsoft Azure, y el Centro de Computación Avanzada LORCA, con una capacidad de 4 Teraflops y tecnología avanzada como GPUs GeForce RTX 3080Ti. Emplea tecnologías como Apache Spark, Hadoop, Cassandra, y HBase para el procesamiento y almacenamiento distribuidos, además de herramientas de visualización como PowerBI, Tableau, y D3.js.
Los estudiantes aprenderán a gestionar servicios de supercomputación y aplicar técnicas avanzadas de análisis y aprendizaje automático, preparándose para abordar retos complejos en el manejo de datos en diversos sectores.
Plan de estudios
Al finalizar este programa, el alumno recibe el título oficial de Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) expedido por la Universidad Europea de Madrid.
Estructura del plan de estudios
Plan de estudios nuevo para el curso 2024-2025.
PRIMER CURSO
Materia ECTS Tipo Idioma de impartición
Arquitecturas Cloud Computing 6 OBLIGATORIA Español (es)
Procesamiento de Datos 6 OBLIGATORIA Español (es)
Aprendizaje Automático 6 OBLIGATORIA Español (es)
Computación en Sistemas Distribuidos 6 OBLIGATORIA Español (es)
Bases de Datos de Nueva Generación 6 OBLIGATORIA Español (es)
Modelos de Servicio 6 OBLIGATORIA Español (es)
Visualización de Datos 6 OBLIGATORIA Español (es)
Gestión de Proyectos 3 OBLIGATORIA Español (es)
Trabajo Fin de Máster 6 OBLIGATORIA Español (es)
Investigación 9 OPTATIVA Español (es)
Prácticas Académicas Externas 9 OPTATIVA Español (es)
Complementos formativos
Dispondrás de las asignaturas complementarias para empezar tu máster en el campus virtual.
Para los estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Ciencia de datos; Informática y Computación y afines; o Ingeniería de Telecomunicación u otras titulaciones afines:
No hay complementos formativos.
Para los estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Matemáticas, Estadística, Física y afines; u otras titulaciones oficiales del ámbito de Ingeniería, Arquitectura y afines:
Diseño y uso de bases de datos analíticas (3 créditos ECTS).
Programación para la ciencia de datos (3 créditos ECTS).
Calendario de implantación del título
El Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) de la Europea de Madrid se implantó por primera vez el curso 2015/2016 y el nuevo plan de estudios en 2021.
Exámenes y TFM online
Este máster es 100% online. Podrás realizar los exámenes y el TFM de forma virtual.
Plazas de nuevo ingreso.
Competencias del título
Conocimientos
CON01. Comprender los fundamentos de la gestión de proyectos y cómo estos se aplican en el contexto de proyectos de Big Data.
CON02. Explicar cómo las arquitecturas y técnicas propias de Big Data se aplican en el análisis de datos estáticos y dinámicos, estructurados y no estructurados.
CON03. Comprender la función del dato en la empresa para apoyar la toma de decisiones estratégicas, considerando la gestión de calidad de datos, políticas de privacidad y seguridad de los datos, y de marcos de cumplimiento normativo.
CON04. Comprender los fundamentos de procesamiento y almacenamiento distribuido de grandes volúmenes de datos.
CON-OPT-01. Conocer los recursos bibliográficos y computacionales además de los planteamientos metodológicos y estructurales de un proyecto de investigación en Big data.
CON-OPT-02. Comprender el funcionamiento de la toma de decisiones en un entorno real a partir de grandes volúmenes de datos.
Habilidades.
HAB01. Aplicar los conocimientos adquiridos sobre sistemas distribuidos/cloud en el desarrollo e implantación de sistemas de análisis de datos.
HAB02. Aplicar los fundamentos técnicos del funcionamiento de sistemas distribuidos de alto rendimiento, así como sus entornos de desarrollo y bases de datos tanto SQL como NoSQL.
HAB03. Evaluar modelos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado para la resolución de un problema.
HAB04. Aplicar las diferentes metáforas de visualización, analíticas visuales y tecnología necesaria para la interpretación de los datos.
HAB05. Diseñar un proceso de extracción, transformación y carga de datos haciendo uso de procesamiento paralelo y recursos escalables.
HAB06. Utilizar técnicas efectivas de visualización de datos para facilitar la comprensión al exponer conclusiones respaldadas por el análisis de datos tanto ante audiencias especializadas como no especializadas.
HAB07. Aplicar la gobernanza y el ciclo de vida de los datos, así como el análisis de negocio, optimizando el uso de los recursos y el tiempo.
HAB08. Evaluar de forma crítica y meticulosa los resultados obtenidos mediante el uso de técnicas de análisis de grandes volúmenes de datos.
HAB09. Comunicar de forma efectiva y ejecutiva tanto el progreso de los proyectos tecnológicos como los resultados obtenidos.
HAB10. Utilizar técnicas de gestión de proyectos para optimizar procesos y recursos.
HAB-OPT-01. Evaluar críticamente la literatura existente, formular preguntas de investigación relevantes y desarrollar hipótesis sólidas para desarrollar nuevas ideas en el campo del análisis de datos masivos.
HAB-OPT-02. Colaborar activamente en el desarrollo de proyectos o tareas que le sean asignados dentro de un departamento concreto.
Competencias.
CP01. Analizar y argumentar los agentes del mercado, empresas y tecnologías que participan en el sector del análisis de grandes volúmenes de datos en infraestructuras distribuidas.
CP02. Seleccionar y configurar servicios de computación en la nube adecuados para satisfacer los requisitos de análisis de grandes volúmenes de datos
CP03. Diseñar e implantar infraestructuras físicas para el tratamiento de grandes volúmenes de datos distribuidos
CP04. Diseñar y ejecutar un proceso completo de descubrimiento de conocimiento, incluyendo las fases de almacenamiento, procesamiento y visualización de los datos.
CP05. Aplicar técnicas de análisis de datos, modelos de aprendizaje automático, supervisado y no supervisado, incluso cuando la información disponible sea incompleta o limitada.
CP06. Diseñar e implementar estrategias de gobernanza de datos que aseguren la calidad, integridad, confidencialidad y disponibilidad de la información, desde su captura y almacenamiento hasta su eliminación o archivo, asegurando su trazabilidad y cumplimiento de requisitos legales y regulatorios.
CP07. Evaluar las posibilidades del análisis de datos en el desarrollo del negocio en los diferentes sectores de aplicación.
CP08. Investigar tendencias técnicas en tecnologías y procesos de descubrimiento de información y generación de conocimiento a partir de los datos.
CP09. Evaluar los recursos necesarios, planificar y organizar las actividades, sin olvidar la revisión del propio progreso y desempeño del proyecto.
CP10. Elaborar, exponer y defender un trabajo/proyecto profesional o de investigación en el ámbito del análisis de datos masivos, de manera pública e individual, ante un tribunal universitario, síntesis de las competencias adquiridas en el título.
CP-OPT-01. Elaborar y presentarresultados de investigación de manera efectiva a audiencias académicas y profesionales, incluyendo la preparación de artículos para publicación científica.
CP-OPT-02. Aplicar de forma práctica e integradora los conocimientos, habilidades y competencias adquiridos en entornos profesionales relacionados con el análisis de datos masivos.
Salidas profesionales del big data.
En España se pronostica que en 2022 se crearán 1,25 millones de empleos para profesionales en big data, software o ciberseguridad.
Fórmate en uno de los sectores más en auge y prepárate para trabajar como:
Experto en dirección de proyectos big data.
Big data architect.
Data quality engineer.
IT manager, IT arquitect.
Data scientist.
Chief data officer.
Audit analyst.
Más allá del aula.
Impulsamos tu empleabilidad y espíritu emprendedor desde el primer día. Conoce todos los recursos que ponemos a tu alcance para ayudarte a crecer, dentro y fuera de clase.
Jobhunter
Recibe orientación personalizada de un coach profesional que te guiará en tu camino laboral. Define tus metas, fortalece tu perfil y prepárate para destacar en cada proceso de selección.
Jobdays
Participa en ferias de empleo, mesas redondas y actividades de networking con empresas de primer nivel. Crea contactos reales con profesionales del sector desde tu etapa universitaria.
UEmprende
Da forma a tus ideas con el respaldo de expertos en emprendimiento universitario. Desde la validación inicial hasta el lanzamiento de tu proyecto, contarás con el acompañamiento que necesitas.
School of Life
Accede a cursos de nivelación de STEAM como programación, álgebra o matemáticas diseñados para reforzar tus competencias desde el inicio.
Metodología online.
Flexible
Clases virtuales en directo a las que te puedes conectar desde cualquier sitio y dispositivo.
Cercana
Contarás con el apoyo de nuestros profesores expertos que facilitarán tu aprendizaje, así como de un tutor de acompañamiento que te orientará y te ayudará a que logres tus objetivos.
Funcional
El campus virtual será tu plataforma de aprendizaje en la que encontrarás las materias que vas a cursar. Además, tendrás acceso a la biblioteca, a una zona de comunidad para poder contactar con otros estudiantes y asistencia 24 horas.
Online & On Campus.
Si eliges Online & On Campus, seguirás la misma metodología flexible de la modalidad online y, además, vivirás una experiencia presencial única: una semana intensiva o cuatro fines de semana de talleres en Madrid, dirigida por empresas y referentes del sector.
Robots móviles e industriales
Logística
Big data & inteligencia artificial
Ciberseguridad industrial
Durante ese tiempo, podrás interactuar directamente con tus profesores, compartir experiencias con otros estudiantes y participar en actividades prácticas. Al finalizar, junto a tu máster. Al finalizar, junto a tu máster, obtendrás tu certificado en Proyectos de Industria 4.0.
Nuestro modelo educativo.
Desde Universidad Europea, apostamos por un aprendizaje que te prepare para las necesidades del mundo profesional. Gracias a nuestra metodología podrás adquirir los conocimientos, destrezas, habilidades y competencias que faciliten la máxima empleabilidad en mundo global.
Espacio de laboratorio con personas reunidas.
Aprendizaje experiencial
El estudiante aprende haciendo, sin acción no hay aprendizaje.
Máster Universitario en Dirección y Gestión de Tecnologías de la Información. MBA TI - online
Aprendizaje significativo
El docente relaciona los conocimientos, habilidades y experiencias previas, con los intereses, expectativas y características cognitivas de los estudiantes.El docente relaciona los conocimientos, habilidades y experiencias previas, con los intereses, expectativas y características cognitivas de los estudiantes.
Máster Universitario en Dirección y Gestión de Tecnologías de la Información. MBA TI - online
Aprendizaje colaborativo
El estudiante experimenta la sensación de “aprender juntos”, ya que se ve motivado para lograr su propio aprendizaje y acrecentar también los logros de los demás.
Aprendizaje profesional para el grado online en diseño gráfico
El docente actúa como orientador y guía del aprendizaje hacia una aplicación profesional.
Aprendizaje constructivo y por descubrimiento
El estudiante explora para acceder a los conceptos. Esto le permite construir estructuras cognitivas a partir de la comparación, relación y reordenación de los nuevos conceptos.
Aprendizaje autonomo
El docente fomenta que los estudiantes aprendan por sí mismos. El estudiante se concibe como un agente activo y cooperativo, protagonista de su propio aprendizaje.
Aprendizaje individualizado
El docente atiende a la diversidad y a los diferentes estilos de aprendizaje de los estudiantes, ajustando las actividades formativas a las necesidades de los estudiantes.
Aprendizaje creativo
El desarrollo de la creatividad y la manifestación de la propia iniciativa hacen percibir el conocimiento como algo abierto que siempre es posible comprender desde otros ángulos.
Proceso de admisión.
El proceso de admisión para cursar un grado o postgrado online en Universidad Europea puede llevarse a cabo durante todo el año, si bien la inscripción en cualquiera de nuestros programas está supeditada a la existencia de plazas vacantes. Para completar el proceso deberás seguir estos sencillos pasos:
1 Documentación
Envía esta documentación a tu asesor personal:
Formulario de admisión.
Documento legal de acceso a la titulación elegida.
Fotocopia de tu DNI.
Curriculum vitae.
Plan de estudios de tu grado o carrera de acceso.
2 Prueba de acceso
Realiza las pruebas de admisión, que consisten en:
Test de evaluación competencial.
Entrevista personal.
Prueba de evaluación de idioma (si procede).
3 Reserva de plaza
Formaliza la reserva de plaza por:
Domiciliación bancaria.
Tarjeta de crédito.
Pago virtual.
