MÁSTER EN BIG DATA

Área Informatica
Modalidad Online
Alta calidad educativa

Alta Calidad
Educativa

Titulos convalidables

Títulos convalidables
en su país

Becas y financiamiento

Becas y
Financiamiento

Flexibilidad horaria

Flexibilidad
Horaria

La finalidad de este máster en Big Data es ofrecer a los alumnos una especialización de alta calidad. Trataremos aspectos como el almacenamiento, el análisis o el procesamiento de datos a gran escala. Todo el temario será tratado desde una perspectiva teórica y práctica.

Nuestra intención es que los egresados conozcan todos los entresijos y las diferencias entre el Big Data y el Business Intelligence. También trataremos todos los ventajas que ofrecen los sistemas Big Data frente a los tradicionales. Es necesario conocer todos los sectores que se pueden beneficiar de estos sistemas.

Gracias a esta formación en Big Data, los expertos desarrollaran habilidades y capacidades para elaborar proyectos en ecosistemas inteligentes del Big Data. Actualmente aportan muchos cambios novedosos en los sistemas de trabajo.

El programa de Big Data es de modalidad online. Por tanto, es una gran oportunidad para poder formarse cómodamente. Proporciona a los egresados la libertad de poder organizar su tiempo de estudio. Así como de poder compaginarlo con el trabajo u otras actividades.

Contamos con un cuerpo docente muy especializado y con amplia experiencia. Son expertos en Big Data con un mucho bagaje profesional. Ayudarán a los alumnos durante todo el proceso del aprendizaje.

Consiga su título en Big Data online

Hoy en día los ciudadanos y las organizaciones viven inmersos en la Sociedad de la Información que ha crecido debido a las nuevas tecnologías. Dentro de este proceso Internet ha tenido un papel protagonista. Uno de las principales características de esta sociedad son los datos digitalizados. Por este motivo, los sistemas inteligentes son tan importantes.

En este máster en Big Data mostraremos que las fuentes de información tienen datos estructurados y no estructurados. Por ejemplo, imágenes, videos, inteligencia artificial u otros son datos no estructurados.

Este tipo de datos son más complejos que los estructurados. Los alumnos comprenderán que esto se debe a que su naturaleza es más subjetiva. En el postgrado de Big Data veremos que pueden identificar patrones complicados en multitud de datos. A este proceso se le conoce como Machine Learning. Lo trataremos en profundidad por su gran relevancia.

No hay día en el que se generen millones de datos sin pensarlo. Las empresas necesitan profesionales con conocimientos sobre la era de la información en la que vivimos. Por este motivo surge este máster en Big Data.

Qué son los sistemas Big Data

A lo largo de este experto en Big Data mostraremos que los sistemas Big Data son validos para cualquier tipo de organización. Incluso pueden ser muy ventajosos para los departamentos de una empresa.

Mostraremos que cada departamento pueden encontrar un modulo especifico. De esta forma, podrán optimizar el trabajo del día a día y los procesos. En concreto, conseguirán resultados más concretos.

Los sectores que tienen gran experiencia con los sistemas Big Data son los financieros y económicos. Este tipo de sistemas son  una clara ventaja competitiva que toda organización desea. Además, las empresas pueden encontrar nuevos clientes y fidelizar los que ya tienen.

Durante este máster en Big Data abordaremos temas muy relevantes de una forma teoría y práctica. Algunos de ellos son los siguientes:

  • El ecosistema tecnológico en campo del Big Data.
  • La recogida de información en un servidor de una organización.
  • La transformación y exportación de manera ordenada y secuencia de la información.

El máster en Big Data dota a los alumnos con conocimientos sobre los sistemas inteligentes. Serán capaces de mejorar los sistemas de búsqueda de datos de su organización. Gracias a esta formación, mejoraran y optimizarán la realización de las tareas de una organización. Por ejemplo, la producción o la distribución en el área de logística.

Los sistemas Big Data se han convertido en un elemento esencial en cualquier organización. Para la empresa son fundamentales a la hora de obtener diferentes tipos de información. Además, estos sistemas proporcionan informes en multitud de formatos. Proporcionan soluciones técnicas con el objetivo de optimizar los procesos internos y externos de una organización.

La importancia de implementar un sistema Big Data

Otro tema que abordaremos en este máster en Big Data es la importancia de implementar estos sistemas. Cuando una empresa implanta una plataforma inteligente cuenta con muchas ventajas. Especialmente en lo que se refiere a los procesos técnicos.

Mostraremos las diferencias que encontramos entre una empresa que cuenta con este sistema y otra que no. Adelantamos que la gran diferencia es la capacidad de analizar un gran volumen de información. Por tanto, las empresas que cuentan con un sistema Big Data pueden analizar mucha información sin importar el formato o la fuente.

Los alumnos aprenderán que cualquier dato puede ser conocimiento útil para una organización. Los técnicos de análisis y procesos son capaces de trabajar con varias solicitudes de datos a la vez. Estos son solicitados para analizar, investigar y trabajar sobre un tema concreto.

Por otro lado, nos adentraremos en la cultura Data Driven. Ha supuesto un gran furor en las organizaciones en cuanto al análisis de información. Esta cultura se basa en la segmentación de usuarios, análisis de comportamiento, realizar predicciones, etc. Por tanto, ayuda a dirigir  las estrategias adecuadamente hacia el consumidor.

Otra ventaja que podemos destacar es que se acaban las jerarquías verticales. Es decir, cualquier trabajador puede tomar decisiones basándose en datos actualizados. Antes de estos sistemas de Big Data, las decisiones se tomaban teniendo en cuenta hechos históricos.

En este postgrado de Big Data analizaremos todos los aspectos de la implementación Big Data. Los alumnos aprenderán que se incluye una cultura analítica en todos los departamentos de la empresa. Esto puede ser de gran interés a la hora de analizar un mercado, una empresa, un proyecto, etc. de cualquier sector. Por tanto, podrán surgir más oportunidades de negocio a menor coste.

Cuáles son las ventajas de los sistemas Big Data

También estudiaremos todas las ventajas que proporcionan los sistemas Big Data a una empresa. Los egresados quieren formarse con este máster en Big Data para aminorar el riesgo estratégico financiero de su empresa.

Estudiaremos todas las utilidades que nos proporcionan los sistemas Big Data. Concretamente, nos centraremos en los procesos de optimización. Por ejemplo, a la hora de analizar datos o generar informes a tiempo real.

Los expertos en Big Data son capaces de conseguir resultados solicitados en tiempo real. Estos sistemas proporcionan la información de forma sintética y entendible para los usuarios. Esto facilita que todos los trabajadores puedan comprender los datos.

En este sentido, otra ventaja destacable de estos sistemas inteligentes es la optimización de tiempo. Los datos y la información se consiguen rápidamente. Las empresas que los tienen implementado estos sistemas consiguen tener una ventaja frente a la competencia. Podrán lograr una buena posición en el mercado a través de sus buenos resultaos.

También veremos en este máster en Big Data cómo optimizar el proceso de la ejecución de los datos. Estos sistemas ayudan a organizar la información que una empresa tiene almacenada. Por tanto, es una gran diferencia respecto a los procedimientos anteriores.

Finalmente, destaca la manera de mostrar los datos finales. La visualización de los datos puede ser de diferentes formas. Por ejemplo, numérica, porcentual, gráfica, etc. En los sistemas anteriores predominaba la forma numérica.

Este máster en Big Data supone una gran oportunidad para los profesionales que trabajen con multitud de datos.

  • Comprender las oportunidades del Big Data a través de entender su entorno y la gestión de información.
  • Aprender los conceptos técnicos, conocer a fondo la arquitectura y herramientas necesarias para su utilización.
  • Conocer las tecnologías utilizadas como MapReduce y Hadoop.
  • Aprenda a analizar de forma óptima los grandes volúmenes de datos.
  • Estudiar los lenguajes y paradigmas de programación y entornos virtuales.
  • Ver los sistemas de protección de redes y el impacto de las tecnologías Big Data en la protección de datos.
  • Profundizar los diferentes tipos, características y fundamentos de las distintas bases de datos.
  • Aprender a gestionar y tratar los datos con MongoDB, desde sus arquitecturas hasta sus diferentes soluciones.
  • Aplicar métodos estadísticos para incorporarlos al Big Data.
  • Aprender a clasificar la información de forma adecuada.
  • Utilizar diferentes tipos de lenguajes, como lenguaje Python, Milk o los paquetes de lenguaje R.
  • Estudiar los diferentes tipos de aplicación del Big Data en diferentes sectores y el beneficio que conlleva para cada uno de ellos.
  • Aprender a emprender un proyecto Big Data y ejemplos prácticos que pueden ayudar a aplicar el suyo propio.
  • Conocer las técnicas de Inteligencia Artificial (Machine Learning) y como implementarla para aplicarlas a los sistemas Big Data.
  • Ver diferentes casos de éxito de empresas que ya trabajan con sistemas Big Data y sus diferentes beneficios en los resultados.

 

El Máster en Big Data está orientado a profesionales que quieran situarse y acceder al mundo de la data a nivel empresa.

Los perfiles que podrán acceder al Máster son: titulados en carreras de informática, estadística o ingenierías, tales como graduados en Ciencias de la Informática, Telecomunicaciones, Ciencias Industriales, Matemáticas, Física, Estadística etc.

Así como, otros perfiles que también pueden acceder al Máster son aquellos profesionales del TIC, que ya cuenten con experiencia en el sector de máximo 2 años y que necesiten ampliar campos en su carrera profesional.

Dependiendo del perfil y experiencia profesional del alumno, podrá optar a diferentes puestos de trabajo.

Para perfiles con menos experiencia y que son de tipo más junior:

  • Analista de datos o Big Data Analyst.
  • Científico de Datos o Data Scientist.
  • Ingeniero en Big Data o Data Engineer.
  • Arquitecto de los sistemas Big Data: Creador, desarrollador y ejecución del mantenimiento del sistema.
  • Expertos y técnicos en Business Intelligence.
  • Profesional del Data Mining y sus sistemas.
  • Desarrollador y programador de middleware para Big Data.
  • Desarrollador de sistemas de Inteligencia Artificial.
  • Ingeniero de Visualización de Datos o Visual Analyst.
  • Profesional del Machine Learning Researcher.

Para el caso de los alumnos que cuentan con perfiles más senior, ya con bagaje profesional, con experiencia previa en los puestos directivos y en la dirección y coordinación de equipos de trabajo, las salidas profesionales son diferentes debido a que uno de los pilares más importantes en estos puestos, es la responsabilidad en la toma de decisiones.

Por lo que, este puesto requiere no sólo el conocimiento del sistema, si no también, una parte cualitativa en la gestión personal.

  • Director en la gestión de Datos o Chief Data Officer.
  • Directores de Transformación Digital.
  • Directores de Proyectos BI / Big Data.
  • Directores del área IT o directores de los Sistemas de Información.
  • Directores del área de I+D+i.
  • Directores de departamento en la empresa.
  • Director del área de Ingeniería de datos o Data Engineer.
  • Responsables de Desarrollo de Negocio.
  • Profesor de Universidad.

 

*Incluye supuestos prácticos en la plataforma para analítica y gestión de datos Qlik (software específico para Business Intelligence)

 

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 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.
  • Otras herramientas útiles.
  • Ejemplos de aplicación exitosa con Big Data.
  • Analítica y optimización de resultados.

Asignatura 3. Métodos estadísticos y Data Science.

  • Clasificación de información adecuada.
  • Estadística aplicada al Big Data.
  • Lenguaje Python y Lenguaje Milk.
  • Paquetes con lenguaje R.
  • Comparativas de paquetes de datos.
  • Data Science.
  • Posición del Data Scientist.
  • Tipos de organización. Orientación al dato.
  • Estructura de un proyecto de Big Data.

Asignatura 4. Modelamiento de datos y diseño de base 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 y 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.

  • Conceptos y características esenciales de un proceso de software
  • 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 (Microsoft Hyper-V, infraestructura con VMWARE).
  • Virtualización de escritorio.
  • Gestión de un Datacenter.
  • vCenter.
  • Introducción al Cloud Computing.
  • Cloud Computing aplicado a la gestión empresarial.
  • 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
  • Objetivos de la investigación y teoría
  • Metodología
  • 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.
  • Lenguajes de programación.
  • Programación funcional.
  • Programación imperativa y orientada a objetos.

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.
  • Impacto de las tecnologías Big Data en protección de datos.

Asignatura 11. Técnicas de inteligencia artificial.

  • Inteligencia artificial, aprendizaje autonómico y minería de datos.
  • Búsqueda de 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. Trabajo fin de máster.