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Especialízate en el análisis de datos masivos. La profesión más cotizada del 2018

  • Rama: Ingeniería y Arquitectura
  • Duración: 1 año
  • Créditos ECTS: 60
  • Centro: Escuela Politécnica Superior
El principal objetivo del Máster es poder dar al estudiante una visión global y completa del análisis de datos, comenzando con la recolección, y siguiendo con el almacenamiento, el procesamiento, el análisis y la visualización, formándose también en la infraestructura de Big Data necesaria para todo ello. La metodología del máster es muy práctica, utilizando casos reales y aprendizaje basado en proyectos. Esta formación es una gran oportunidad para conseguir conocimiento en un área con grandes salidas profesionales y en continuo desarrollo, pudiendo interiorizar y aprender los conceptos gracias a la visión de los profesionales que impartirán las asignaturas.

En los últimos años, las empresas se han dedicado a recolectar grandes cantidades de datos de diversas fuentes con el objetivo de utilizarlos para mejorar su estrategia de negocio. Desde bancos y empresas de seguros hasta compañías eléctricas almacenan cientos de datos con el objetivo de conocer el comportamiento y los hábitos de compra de sus consumidores.

Dentro del concepto “Big Data” se han desarrollado herramientas para ayudar a almacenar esta información provenientes de fuentes heterogéneas, y la siguiente evolución tecnológica es conseguir tratar esos datos de forma que realmente puedan utilizarse desde un punto de vista de negocio.

Este conjunto de tecnologías y herramientas se conoce como Análisis de Datos o Data Science, y los expertos en ellas (analistas de datos o científicos de datos) serán, según los analistas, uno de los perfiles profesionales más demandados por las empresas en los próximos años. Estos profesionales necesitan un perfil multidisciplinar que mezcla conocimientos de programación de alto nivel, con técnicas estadísticas y matemáticas.

Éstas son algunas de las áreas clave que se trabajarán a lo largo del Máster:  aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje automático; infraestructura para Big Data, como Hadoop o Spark; frameworks para el aprendizaje automático; IOT o procesamiento del lenguaje natural, como Deep Learning o Chatbots, entre otras.
 
  • Tipo de Enseñanza: Semipresencial
  • Número de Plazas: 80
  • Idiomas:

    Español