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Máster Universitario en Big Data y Data Science - Online

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Analisis de educaedu

Luciana Consiglio

Luciana Consiglio

Máster Universitario en Big Data y Data Science

  • Modalidad de impartición
    La formación se ofrece en modalidad online.
  • Número de horas
    Ponerse en contacto con la institución para conocer la duración del programa.
  • Titulación oficial
    La Universidad Internacional de Valencia extiende un certificado a los participantes que finalicen el máster.
  • Valoración del programa
    El manejo de la información en los últimos años ha realizado un recorrido amplio y variado de la mano del desarrollo tecnológico, tomando este último el protagonismo en el mundo empresarial. Es por eso que la Big Data se ha vuelto una profesión altamente demandada y tiene una gran proyección para los próximos años. Tomando consciencia de la importancia de que haya profesionales capacitados en esta materia, la Universidad Internacional de Valencia surge con la Maestría Universitaria en Big Data y Data Science, un programa destinado a formar a los próximos especialistas en el área. Realizando distintos abordajes de la disciplina a través de tres ejes: tecnológico, matemático y aplicabilidad en los procesos de negocio y estudios de investigación, el objetivo principal es preparar a los estudiantes para afrontar todo desafío que se pueda presentar.
  • Dirigido a
    El programa se dirige a licenciados de áreas afines a las Ciencias Exactas, Ingeniería y Tecnología.
  • Empleabilidad
    El máster capacita al profesional para abrir su horizonte profesional, pudiendo ejercer puestos como Data Engineer, Experto en infraestructura tecnológica, Gestor de proyectos en Big Data y Data Science, Data Manager, Administrador de datos, Arquitecto de Data Solutions, Data Scientist y Analista de negocio, entre otros.
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Comentarios sobre Máster Universitario en Big Data y Data Science - Online

  • Contenido
    Maestría en Big Data y Data Science.

    TÍTULO PROPIO - MODALIDAD ONLINE

    5ª Edición

    Maestría innovadora que proporciona capacidades analíticas y tecnológicas para explotar repositorios de datos y optimizar el rendimiento organizacional.

    Castellano
    Modalidad: Online
    Créditos: 60 ECTS

    La inmensa cantidad de datos informáticos que se generan a diario suponen un campo de información muy valioso para las empresas e instituciones. Saber manejar, entender y aplicar esos datos, tanto a la productividad como a la gestión, supone un cambio de paradigma. Por ello, el Big Data es una de las profesiones más demandas y con mejor proyección para los próximos años.


    Definición del programa:

    Un programa con elevado componente técnico, centrado en tres aspectos: el tecnológico (configuración de entornos Big Data de explotación), el matemático (entender datos y problemas y proponer soluciones) y la aplicabilidad en los procesos de negocio y estudios de investigación. Los estudiantes serán capaces de gestionar, analizar y explotar grandes conjuntos de datos, realizar proyectos de desarrollo y diseñar estrategias. 

     
    ¿Qué hace a ésta maestría única?

    • Aprendizaje de herramientas para el procesamiento y tratamiento de datos con Python y R.
    • Gestión de grandes conjuntos de datos mediante los últimos sistemas en el mercado.
    • Proyectos de desarrollo e implementación de soluciones Big Data en casos reales.
    • Diseño de estrategias de inteligencia de negocio e integrar el Big Data con el Data Warehouse.
    • Resolución de problemas reales en la clasificación, modelización e interpretación de un conjunto de datos mediante métodos estadísticos, algoritmos y técnicas de Machine Learning.
    • Maestría innovadora en un sector de enorme potencial.

    ¿Cómo puedes compaginarlo?

    Sabemos que a veces puede ser complicado compaginar tu trabajo con el estudio de un máster, que te pueden surgir dudas sobre si podrás dedicarle suficiente tiempo a tu formación sin descuidar tus obligaciones laborales. Por eso queremos ayudarte a eliminar estas dudas y demostrarte nuestro compromiso con tu progreso, ofreciéndote la posibilidad de cursar un máster con la matrícula aplazada sin coste. Esta modalidad significa que su duración se extiende a 18 meses, permitiéndote espaciar más las asignaturas y tener una carga lectiva reducida y ajustado a tus necesidades y circunstancias. Todo ello, sin sacrificar la coherencia formativa y calidad de la modalidad tradicional. 


    Tecnologías emergentes: comprometidos con la innovación

    Lidera el mañana. Fórmate hoy.

    Perteneciente al área de Ciencias y Tecnología de la Universidad Internacional de Valencia, la subárea de Tecnologías Emergentes nace del proceso constante de actualización e innovación que caracteriza a la universidad en su búsqueda por dar respuesta a las necesidades sociales y laborales surgidas de la sociedad líquida en que vivimos. Nuestro entorno de cambio permanente plantea desafíos que requieren de soluciones nuevas que sean capaces de convertir estos retos en oportunidades, y el conjunto de programas de tecnologías emergentes desarrolladas por la universidad consiguen exactamente eso. Combinando un saber hacer obtenido a través de un largo e intenso proceso de diseño, implementación, iteración, y perfeccionamiento; con una constante búsqueda de excelencia académica, la subárea de Tecnologías Emergentes ha conseguido establecerse como un referente en la enseñanza de nuevas tecnologías online, distinguiéndose por su marcado carácter innovador y enfoque de aplicabilidad a los entornos reales de sus programas. Compuesto por un núcleo de grados y postgrados centrados en campos como la Inteligencia Artificial, el Big Data, Internet de las Cosas, o Ciberseguridad, entre otros, se trata de una subárea en permanente crecimiento, revisión, y actualización.


    Pensum de estudios:

    Primer semestre:

    • Sistemas y tecnologías para la gestión de la información en entornos Big Data
    • Métodos para extracción, procesamiento y almacenamiento de datos masivos desde Internet
    • Riesgo, Seguridad y Legislación en Sistemas de Información
    • Métodos Estadísticos para el Análisis e Interpretación de Datos Masivos
    • Aprendizaje estadístico y Minería de Datos

    Segundo semestre:

    • Machine Learning
    • Visualización de Datos
    • Diseño e implantación de soluciones de Inteligencia de Negocio
    • Aplicación de la ciencia de datos a los negocios y a la toma de decisiones
    • Prácticas en empresa
    • Metodologías de Gestión y diseño de proyectos Big Data
    • Tesis de Maestría

    Salidas profesionales:

    El egresado de esta Maestría podrá optar a puestos de trabajo relacionados con los aspectos tecnológicos de Big Data:

    •     Data Engineer. Experto en infraestructura tecnológica.
    •     Gestor de proyectos en Big Data y Data Science.
    •     Data Manager. Administrador de datos.
    •     Arquitecto de Data Solutions.
    •     Data Scientis.
    •     Analista de negocio.

    Perfil de ingreso:

    Estudiantes de Matemáticas, Físicas, Telecomunicaciones o con estudios superiores de Informática y aquellos con experiencia laboral en Big Data, cumplen con los perfiles requeridos para esta Maestría Oficial, ya que podrán profundizar en los aspectos tecnológicos y metodológicos.

    A esta maestría se puede acceder desde:

    •     Ingeniería en Informática
    •     Grado en Ingeniería en Informática
    •     Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas
    •     Ingeniería Técnica en Informática de Gestión
    •     Licenciatura o Grado en Matemáticas
    •     Licenciatura o Grado en Estadística
    •     Licenciatura o Grado en Física
    •     Ingeniería de Telecomunicaciones
    •     Grado en Ingeniería de Telecomunicaciones
    •     Ingeniería Técnica en Telecomunicaciones.

    Desde el momento de inscripción hasta el inicio de las clases, tendrás acceso a nuestra Aula Cero, un espacio sin coste adicional donde podrás repasar o adquirir conceptos básicos de informática y matemáticas. El propósito de este aula virtual es poder acompañarte desde el primer momento y que puedas ir preparando o reforzando tus conocimientos.

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