Presentación

El Máster Universitario en Ingeniería de Datos Masivos (Big Data) aparece en el Ranking Eduniversal 2019 como 5º mejor máster de España en su categoría y en el TOP50 a nivel mundial.

Este Máster tiene como finalidad formar al alumno en el tratamiento de grandes volúmenes de datos, tanto desde el punto de vista tecnológico como desde el punto de vista del análisis de datos.

Hoy en día, el concepto Big Data requiere de profesionales que dominen las tecnologías de última generación centradas en el almacenamiento de información, con especial hincapié en infraestructuras de centros de datos (datacenters) y el uso de las nuevas tecnologías integradas en la empresa.

Desde el punto de vista de procesamiento de la información, cada día más se requieren profesionales capaces de analizar toda esta información y obtener aquella que sea más relevante para las empresas. Este tipo de perfil es uno de los que más van a ser solicitados en el futuro, sobre todo teniendo en cuenta que vivimos en un mundo donde cualquier sistema o dispositivo (redes sociales, aplicaciones para móviles, entre otros) recopila continuamente una ingente cantidad de datos que se deben analizar.

Si quieres hacer un viaje fantástico hacia este nuevo sector y ser uno de los profesionales mejor preparados en el mundo del Big Data, ¡este es tu Máster!

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  • El Máster forma profesionales capaces de incorporarse al mercado laboral con las competencias necesarias para aportar valor en cualquier punto del ciclo del Big Data.
  • Te formarás en las tecnologías de última generación para el almacenado, procesamiento, análisis y explotación de grandes volúmenes de datos.
  • Te aportará una visión transversal de todo el ciclo de Big Data: desde el diseño de datacenters escalables, hasta el análisis de datos en plataformas web y móviles, incluyendo los principios del “BusinessIntelligence” y “Business Analytics”, así como las herramientas de software para el almacenamiento y procesamiento escalable de información incluidas en el ecosistema Hadoop.
  • Serás capaz de identificar las limitaciones de los sistemas de información actuales, así como de proponer nuevas soluciones, de acuerdo con los principios del Big Data.
  • Este tipo de perfil profesional tiene una gran proyección de futuro y la empleabilidad está asegurada como: “Data Engineer”, “Data Architect”, “Consultor en Business Intelligence” y/o “Big Data”, Administrador de aplicaciones en la nube y de sistemas de almacenamiento altamente escalables.
  • El equipo docente trabaja en empresas punteras del sector de los datos como MediaCloud, NDT Global, LIDL International Hub y Oracle, entre otras.

 

 

¿Para qué te preparan?

- El Máster Universitario en Ingeniería de Datos Masivos Big Data (MUBD) aporta una formación sólida que da respuesta a la real y creciente demanda de nuevos profesionales capaces de identificar las limitaciones de los sistemas de información actuales y proponer soluciones de acuerdo con los principios del Big Data.
- El programa de estudios presenta una visión transversal de todo el  ciclo  del  Big  Data:  desde el  diseño  de  datacenters  escalables, incluyendo  los  principios  del  Business  Intelligence  y  Business Analytics así como las herramientas software para almacenamiento y procesado escalable de información incluidas en el ecosistema Hadoop.

¿A quién va dirigido?

Perfil de entrada:

  • Licenciados, graduados o Ingenieros en Informática, en cualquier especialidad.
  • Licenciados graduados o ingenieros en Telecomunicaciones, en cualquier especialidad.                         
  • Graduados en Ingeniería Telemática, en Ingeniería Multimedia o en Organización de las TIC. 

Perfil de salida:

Profesionales capaces de incorporarse al mercado laboral para aportar valor en cualquier punto del ciclo de vida del Big Data:

  • Data Center Architect
  • Consultor en Big Data
  • Consultor en Business Intelligence
  • Administrador de aplicaciones en la nube
  • Administrador de sistemas de almacenamiento altamente escalable 

 

Programa

El máster está formado por 2 semestres con las siguientes materias:

SEMESTRE 1

  • Tecnologías para datacenters

Diseño de datacenters de nueva generación, normativas, SDDC, cloud computing.

6 ECTS

  • Big Data en la Industria

Caso de estudio de Big Data basado en la industria.

4 ECTS

  • Introducción al Business Intelligence

Extracción de información de grandes volúmenes de datos, SAP Hana.

2 ECTS

  • Tecnologías Business Intelligence

Uso de las herramientas para BI/BA en Big Data de Oracle.

4 ECTS

  • Estadística

Inferencia estadística, R. modelos de regresión, modelos de clustering, reducción de dimensionalidad.

6 ECTS

  • Minería de datos

Modelos de aprendizaje automático, clustering, deep learning, CNNs, Ensemble learning.

6 ECTS

 

SEMESTRE 2

  • Tecnologías de almacenamiento I

Almacenamiento escalable, instalación y administración de las herramientas del ecosistema Hadoop.

8 ECTS

  • Tecnologías de almacenamiento II

Bases de datos NoSQL, Map/Reduce, Apache Spark.

7 ECTS

  • Analítica de datos

Fundamentos de analítica y casos de analítica.

4 ECTS

  • Tecnologías para la visualización de información

Visualización de grandes volúmenes de datos y comunicación de resultados.

3 ECTS

  • Trabajo Final de Máster

Realización del Trabajo Final de Máster, tutorizado por empresas del sector, donde se aplican todos losconocimientos adquiridos en el Máster.

10 ECTS

 

Admisión

Uno de los factores clave para el desarrollo del Programa de Másters en La Salle son las personas que se incorporan al programa: personas seleccionadas respondiendo a criterios de currículum, según las dimensiones académicas, funcionales, sectoriales y geográficas, que propiciarán el enriquecimiento del colectivo.

El proceso de admisión en La Salle tiene como objetivo seleccionar a los candidatos más adecuados para cada programa y que aseguren el nivel y calidad de la convivencia y comunicación entre los participantes, lo que constituye un rasgo distintivo del estilo de La Salle.

El proceso de admisión para el curso académico ya está abierto y se recomienda a los candidatos que inicien su proceso lo antes posible dado que el período de admisiones se mantiene abierto hasta completar el límite de plazas establecido para cada programa académico.

Coste y Financiación: Solicita información y te enviaremos un completo dossier con información sobre los recursos, entidades bancarias y entidades colaboradoras.

Becas y Ayudas: Solicita Información y recibirás los Programas de Becas y Ayudas.

Si quieres más información del programa, plan de ayudas, financiación y proceso de admisión haz clic en el botón de "Solicita información".

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¿Para qué te prepara?

- El Máster Universitario en Ingeniería de Datos Masivos Big Data (MUBD) aporta una formación sólida que da respuesta a la real y creciente demanda de nuevos profesionales capaces de identificar las limitaciones de los sistemas de información actuales y proponer soluciones de acuerdo con los principios del Big Data.
- El programa de estudios presenta una visión transversal de todo el  ciclo  del  Big  Data:  desde el  diseño  de  datacenters  escalables, incluyendo  los  principios  del  Business  Intelligence  y  Business Analytics así como las herramientas software para almacenamiento y procesado escalable de información incluidas en el ecosistema Hadoop.

Programa

El máster está formado por 2 semestres con las siguientes materias:

SEMESTRE 1

  • Tecnologías para datacenters

Diseño de datacenters de nueva generación, normativas, SDDC, cloud computing.

6 ECTS

  • Big Data en la Industria

Caso de estudio de Big Data basado en la industria.

4 ECTS

  • Introducción al Business Intelligence

Extracción de información de grandes volúmenes de datos, SAP Hana.

2 ECTS

  • Tecnologías Business Intelligence

Uso de las herramientas para BI/BA en Big Data de Oracle.

4 ECTS

  • Estadística

Inferencia estadística, R. modelos de regresión, modelos de clustering, reducción de dimensionalidad.

6 ECTS

  • Minería de datos

Modelos de aprendizaje automático, clustering, deep learning, CNNs, Ensemble learning.

6 ECTS

 

SEMESTRE 2

  • Tecnologías de almacenamiento I

Almacenamiento escalable, instalación y administración de las herramientas del ecosistema Hadoop.

8 ECTS

  • Tecnologías de almacenamiento II

Bases de datos NoSQL, Map/Reduce, Apache Spark.

7 ECTS

  • Analítica de datos

Fundamentos de analítica y casos de analítica.

4 ECTS

  • Tecnologías para la visualización de información

Visualización de grandes volúmenes de datos y comunicación de resultados.

3 ECTS

  • Trabajo Final de Máster

Realización del Trabajo Final de Máster, tutorizado por empresas del sector, donde se aplican todos losconocimientos adquiridos en el Máster.

10 ECTS

 

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