Maestría en Big Data

Tipo	Máster
Área	Informatica
Modalidad	Online

Alta Calidad
Educativa

Títulos convalidables
en su país

Becas y
Financiamiento

Flexibilidad
Horaria

Nº RVOE (202224MBD)

A través de esta Maestría en Big Data, el alumno podrá convertirse en un profesional de la gestión y el análisis de datos. La transformación digital ha supuesto que la demanda de estos perfiles haya aumentado exponencialmente. A causa de esto, su progresión en el futuro es muy alta.

Un perfil profesional con grandes expectativas. Las empresas necesitan adaptarse a los nuevos paradigmas. Por ello, el área de la informática se sitúa a la cabeza de los puestos más necesarios en las organizaciones.

Nuestra Maestría en Big Data cuenta con un amplio programa académico que repasa los conceptos necesarios para convertirse en un experto en esta disciplina. Esta formación está dividida en cuatro semestres y finaliza con un trabajo de investigación.

El alumno puede elegir siete líneas de investigación para realizar su trabajo final de maestría. Minería de datos, tratamiento virtual de los datos o Big Data e inteligencia artificial, entre otras.

Conviértete en experto en Big Data

La Universidad Americana de Europa (UNADE) propone un postgrado totalmente en línea. Nuestra universidad apuesta por esta modalidad para que los alumnos puedan gestionar su tiempo según sus propias necesidades.

Nosotros nos adaptamos al estudiante, para que este pueda conciliar su vida personal, profesional y académica. Además, permite fomentar la autonomía e independencia.

El aula virtual está enmarcada dentro de una plataforma e-learning que incorpora las últimas tecnologías. Esto ayuda a mejorar la experiencia del usuario y facilitar el estudio del alumno.

Además, nuestra maestría cuenta con docentes de gran prestigio en su claustro. Los alumnos tendrán asignado un tutor personal que les guiará y orientará durante toda la formación.

¿Qué es Big Data y por qué surge?

El término Big Data hace referencia al gran volumen de datos estructurados o no. Sin embargo, la importancia de este concepto reside en qué se hace con estos datos complejos y cómo pueden sacarle partido las empresas.

En este sentido, esta formación será de utilidad para que el alumno comprenda el valor de los datos y el proceso de transformación hacia la información. De esta misma forma, podrá aprender a analizar y gestionar el Big Data en las organizaciones donde desarrolle su trabajo.

Por otra parte, este concepto nace en las décadas de los 60 y 70. Cuando comienzan a crearse grandes conjuntos de datos y surgen las bases de datos relacionales.

Sin embargo, la verdadera explosión del Big Data sucede en el cambio de siglo. Cuando la gente comienza a darse cuenta de la gran cantidad de datos que crean las personas cuando usan servicios online.

Este sería el punto de no retorno en la cuestión de los datos. Desde entonces, se hizo imprescindible implementar técnicas y herramientas que resolvieran los nuevos retos que se planteaban en ese momento.

Actualmente, es aún más importante para las empresas. Ya que estas han comprendido el valor de los datos. Por lo que, de este modo, pueden obtener información valiosa y utilizarla a su favor para mejorar.

Por esta razón, la demanda de profesionales del Big Data no cesa de crecer. Además, los expertos en esta materia se tienen en alta estima en el mundo empresarial, porque son capaces de revalorizar los negocios.

Las tres V del Big Data

Al hablar de Big Data aparecen tres características principales: volumen, velocidad y variedad. Estás tres palabras definen la esencia de este concepto tan presente en nuestra realidad.

Volumen: la cantidad de datos se multiplica a diario, esto hace que las empresas se enfrente a cantidades muy grandes de estos. Como implica su definición, Big Data va de la mano de un elevado número de datos.
Velocidad: en la red todo pasa muy deprisa, la recepción de datos también. Esto sucede a tiempo real, lo que implica que haya una persona dedicada a gestionar y analizar de forma continua.
Variedad: los datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados. Además, provienen de distintas fuentes. Esto hace que se requieran diferentes procedimientos para poder usarlos y almacenarlos.

Dos V extra. En los últimos años, debido a los avances de la tecnología de la información han aparecido dos características que debemos mencionar para completar este concepto.

La primera es el valor. Como hemos mencionado al comienzo, las empresas ahora valoran más que nunca el Big Data. Por ello, cobran importancia estudios como esta Maestría en Big Data. Por esta misma razón, se requieren analistas, consultores o desarrolladores expertos en esta materia.

Mientras que la segunda V hace referencia a la veracidad. En una realidad que genera tal volumen de datos, muchos de ellos pueden ser falsos. Y esto, indudablemente es perjudicial para la sociedad y las empresas, en concreto.

Diferencias entre Data Science y Big Data

Dentro de la formación en Big Data que ofrece UNADE a sus alumnos, se aborda la Data Science. Esta ciencia se dedica al estudio de los datos, es decir, es la encargada de extraer la información de estos.

Para capacitarse en este ámbito, es necesario tener conocimientos en estadísticas, matemáticas e informática. De este modo, el experto podrá interpretar los datos y, en función de esto, tomar decisiones.

Cuando el alumno tome sus lecciones podrá entender que Big Data no es lo mismo que Data Science. Ya que el primero intenta resolver las dificultades para el almacenaje o la gestión de las grandes cantidades de datos. Mientras que el segundo concepto hace referencia a las herramientas que se ocupan de transformar los datos en información.

Técnicas y herramientas de protección de redes

Contar con un elevado volumen datos supone una responsabilidad para la empresa. Ya que la pérdida o extravío puede suponer incurrir en un delito. Así como la ruina de la organización, entre otros inconvenientes.

Dado que en UNADE comprendemos la importancia de esto, en esta Maestría en Big Data incluimos nociones sobre la protección de redes. Con el fin de que los profesionales que se están formando estén preparados ante cualquier situación que pueda suceder.

En este sentido, el alumno podrá aprender sobre la protección a nivel de red, los ataques e intrusiones o el impacto de las tecnologías de Big Data en la seguridad de los datos.

Una formación para el presente y el futuro

Si tiene una fuerte vocación por el área de la informática, le animamos a cursar con nuestra universidad esta Maestría en Big Data. Decidirse por estos estudios puede cambiar el rumbo de su carrera profesional.

Consúltenos sus dudas sin compromiso. Nuestros asesores de formación se encargarán de orientarle para que alcance sus objetivos profesionales y académicos.

Capacítese hoy para ser un profesional con futuro. La generación de datos no cesa, su crecimiento es imparable. Las empresas necesitan personas como usted para resolver los nuevos retos que se plantean.

¡Le estamos esperando!

Identificar los cinco sectores más beneficiados por el Big Data.

Reconocer los beneficios y preocupaciones del Big Data en las empresas.

Estudiar las distintas metodologías del Big Data y analizar sus fuentes de información.

Conocer la arquitectura del Big Data: elementos y definición del arquitecto Big Data.

Conocer las infraestructuras necesarias para la aplicación de Big Data y cómo se lleva a cabo su implementación.

Desarrollar la función Map y la función Reduce.

Definir en qué consiste la tecnología Hadoop, sus conceptos básicos y los conceptos básicos de arquitectura.

Dominar las técnicas de clasificación en inteligencia artificial y adquirir conocimientos sobre la definición y elementos del Data Science. Conocimiento de las diferencias entre BD y BI. Dominio de la estadística aplicada al BD y el modelo de visualización de datos.

Conocer en qué consiste el lenguaje phyton, el lenguaje milk y el lenguaje iOS.

Conocer los distintos tipos de bases de datos: jerárquicas, en red, relacionales, orientadas a objetivos etc. Además de analizar el Sistema de gestión de base de datos: arquitectura, objetivos y componentes.

Conocer el modelo entidad - relación: entidades, relaciones, atributos y pasos generales para su creación.

Conocer las fases del descubrimiento de conocimiento de bases de datos y la importancia de las mismas en el éxito del proceso (en especial las de limpieza y selección de datos).

Estudiar los elementos y características del VMWARE HORIZON 7 y sus componentes clave que repercuten en la virtualización de escritorios, además de adquirir conocimientos acerca del IT como servicio y la seguridad del Cloud Computing.

Analizar la utilidad del Big Data en el sector de los medios de comunicación y marketing.

Identificar las metodologías y fases metodológicas que existen para llevar a cabo los proyectos en Big Data.

Adquirir conocimientos en conceptos para el trabajo compartido en entornos virtuales (interacción entre personas, colaboración, cooperación..).

Profundizar en los ataques e intrusiones de personal no autorizado en la red.

Conocer el clustering como uno de los métodos de aprendizaje no supervisado más importante y estudiar las medidas de conectividad o linkage measures utilizadas por los algoritmos de clustering.

Interpretar y analizar los datos recogidos de la muestra de investigación.

Aprender a utilizar de forma correcta la normativa APA en la elaboración de trabajos universitarios, proyectos y textos de diversa índole.

La especialización del área de interés de la maestría, aplicando lo aprendido y las habilidades adquiridas durante el transcurso del programa.

Todas aquellas personas interesadas en comprender el funcionamiento, la interpretación y tratamiento de la información, especialmente de grandes volúmenes de datos y la generación desde los mismos de modelos analíticos que permitan abordar áreas estratégicas de cualquier naturaleza para poder agilizar el proceso de toma de decisiones de la empresa.

Todas aquellos profesionales con interés por orientarse al mercado y el análisis de tendencias con un claro objetivo de liderar y gestionar equipos multidisciplinares y tomar decisiones, como en forma efectiva lo hace un líder refutado y consolidado.

Asignatura 1. Introducción al Big Data.

¿Qué es el Big Data?
Conceptos y oportunidades del Big Data.
Gestión de la información en entornos Big Data.
Sectores para la aplicación del Big Data.

Asignatura 2. Entendiendo el Big Data: estructura, técnica y aplicación.

Contexto, aplicación y funcionamiento del Big Data.
Arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
Creación y desarrollo de aplicaciones útiles.
Tecnologías utilizadas. Mapreduce, Hadoop.
Diseño de experimentos con visualizaciones y modelo estadístico.
Otras herramientas útiles.
Ejemplos de aplicación exitosa con Big Data.
Analítica y optimización de resultados.

Asignatura 3. Métodos Estadísticos Y Data Science.

Clasificación de la información adecuada.
Estadística aplicada al Big Data.
Lenguaje phyton y lenguaje milk.
Paquetes con lenguaje R.
Comparativas de paquetes de datos.
Data Science: concepto y características.
Posición de un Data Scientist.
Tipo de organización. Orientación al dato.
Estructura de un proyecto Big Data.

Asignatura 4. Modelamiento De Datos Y Diseño De Bases De Datos.

Métodos de captura y almacenamiento de información. Tipos de bases de datos.
Bases de datos relacionales y orientadas a objetos.
Bases de datos en Big Data. NOSQL.
Big Data con mongoDB. Tratamiento de datos en mongoDB.
Gestión de mongoDB. Arquitectura de una solución mongoDB.

Asignatura 5. Data Warehouse Y Gestión Documental.

Paradigmas, proyectos y procesos del software.
De los datos a la información. Fundamentos del Data Warehousing.
Data warehouse: herramientas de verificación y técnicas de descubrimiento de información.
Acceso y recuperación de la información textual y gestión de documentos.

Asignatura 6. Virtualización Y Cloud Computing.

Introducción a la virtualización.
Componentes HIPER-V. Infraestructura con VMWARE.
Virtualización de escritorio.
Gestión de un data center.
Características de VCENTER.
Introducción al cloud computing.
Cloud computing aplicado a la gestión empresarial.
Suite de producto VMWARE VSPHERE.
Virtualización de servidores en la nube.
Virtualización de aplicaciones.

Asignatura 7. Big Data Para Diferentes Sectores.

Medios de comunicación y marketing.
Deportes, cultura y espectáculos.
Hostelería, turismo y restauración.
Banca digital, derecho y RR.HH.

Asignatura 8. Emprender su proyecto en Big Data.

Introducción del proyecto en Big Data.
Objetivos de la investigación y teoría.
Metodología del proyecto.
Resultados y conclusiones.

Asignatura 9. Entornos virtuales de trabajo colaborativo y lenguajes y paradigmas de programación.

Conceptos para el trabajo compartido en entornos virtuales.
Tecnologías para el trabajo compartido en entornos virtuales.
Contexto de la gestión y dirección con y sin distancias.
Modalidades y fases de gestión y dirección para salvar distancias.
Sistemas y áreas telemáticos para gestión y dirección sin distancias.

Asignatura 10. Técnicas y herramientas de protección de redes.

Protección en nivel de red.
Ataques a redes e intrusiones.
Protección de sistemas.
Servidores Big Data y datos streaming.
Impacto tecnologías Big Data en protección de datos.

Asignatura 11. Técnicas de Inteligencia Artificial.

Inteligencia artificial, aprendizaje automático y minería de datos.
Búsqueda en inteligencia artificial.
Sistemas expertos basados en reglas.
Incertidumbre e imprecisión en sistemas expertos basados en reglas.
Árboles para la toma de decisiones.
Algoritmos de aprendizaje de reglas.
Clasificación no supervisada.
Sistemas recomendadores.
Sistemas neuronales.
Algoritmos genéticos.
Casos de estudio.

Asignatura 12. Preparación para la investigación.

La investigación científica.
Tipos de investigación y diseños de investigación.
Métodos de investigación.
Técnicas de investigación.
Planteamiento del problema y elaboración del marco teórico.
Formulación de hipótesis y selección de la muestra.
Recolección de datos. Análisis de datos.
Elaboración de un proyecto de investigación.
Aspectos formales y estructurales de una tesis doctoral.
Programas estadísticos. SPSS.

Asignatura 13.Investigación: Normas APA.

Introducción.
Formato general del trabajo.
Citas.
Referencias.

Asignatura 14. Trabajo Fin De Maestría.

Trabajos tutelados de Investigación para la Tesis.

Líneas de investigación:

Línea 1. Minería de datos. Tratamiento computacional de grandes volúmenes de datos. Optimización de procesos.
Línea 2. Técnicas de análisis de datos y métodos estadísticos aplicados al procesamiento de la información.
Línea 3. Modelado, tratamiento y visualización de datos. Diseño de bases de datos y almacenamiento.
Línea 4. Tratamiento virtual de los datos. Virtualización y cloud computing.
Línea 5. Aplicación del Big Data en diferentes sectores.
Línea 6. Lenguajes de programación y de gestión de datos. Protección de redes.
Línea 7: Big Data e inteligencia artificial.

Semestre 1