MÁSTER PROPIO EN
Big Data y Business Analytics
  • Campus. Almagro
  • Modalidad. Presencial
  • Duración. 1 año
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Máster en Big Data y Business Analytics

Big Data, el modelo de negocio que analiza los datos y la capacidad de capturar el valor que supone su tratamiento. Conviértete en el experto en Big Data y Business Analytics con este máster. Consigue mejorar la eficiencia gracias al análisis de los datos mediante nuevos modelos de negocio que supongan un motor de crecimiento. La forma de dar valor a los datos es la clave del éxito para crear nuevos modelos de negocio o mejorar los existentes.

El Máster propio en Big Data y Business Analytics proporciona una formación integral en Big Data y Business Analytics que te permite diseñar proyectos basados en datos y realizar procesos analíticos de los mismos para poder identificar los beneficios empresariales que el tratamiento del Big Data puede aportar. Adquiere los conocimientos técnicos y domina las herramientas fundamentales en ese tipo de procesos, y también los elementos de

Estudios

Máster Propio

Idioma

Español

Modalidad

Presencial

Duración

1 año
Septiembre - Julio

Horario

De lunes a jueves de 18.00 h a 21.00 h

Créditos

60 ECTS

Dirigido a

Este Máster en Big Data y Business Analytics está dirigido a profesionales con un perfil técnico que deseen formarse de manera integral en el procesamiento de datos a gran escala. Se dirige a perfiles de ingenieros y profesionales de TI que quieren especializarse en las herramientas de big data, business analytics, visualización y data science. A profesionales de diferentes áreas de negocio (marketing, administración de empresas, medicina, etc.) que quieren obtener unas bases técnicas sólidas para llevar a cabo las tareas de analista de negocio o especialista en big data. Para este último perfil, existe un módulo inicial de nivelación para adquirir los conocimientos tecnológicos básicos que le permitan realizar el máster con todas las garantías de éxito.

Objetivos

  • Entender el business case de Big Data y saber aplicarlos.
  • Manejar entornos de business intelligence y aplicar librerías de minería de datos a problemas de negocio.
  • Diseñar cuadros de mando, métricas e indicadores útiles para el negocio basados en datos y aplicarlos a diferentes áreas de la empresa.
  • Conocer y aplicar herramientas de visualización avanzada para diferentes contextos de toma
    de decisión o analítica visual, aplicando los fundamentos teóricos de la visualización.
  • Aplicar técnicas de machine learning y deep learning a problemas concretos mediante el uso de las principales bibliotecas y tecnologías, aplicando los procesos y técnicas del data scientist.
  • Comprender las diferentes tecnologías de almacenamiento, desde data warehousing y las bases de datos analíticas a los nuevos modelos escalables NoSQL.
  • Utilizar frameworks de gestión y paralelización de datos como Hadoop o Spark, e integrarlos con las aplicaciones de visualización y los cuadros de mando.
  • Comprender y utilizar tecnologías de procesamiento de flujos (streams) de datos.

Todo con la finalidad de dar una salida al mundo del big data y el business analytics, después de acabar este máster totalmente presencial.

Metodología

El Máster en Big Data y Business Analytics tiene un enfoque totalmente práctico y la evaluación de las distintas asignaturas se realizará siguiendo el método de evaluación por portafolio. El portafolio del estudiante es una serie de trabajos prácticos que el estudiante realiza como parte de las Pruebas de Evaluación Continua (PEC) de cada asignatura.

Requisitos materiales

El Máster en Big Data y Business Analytics requiere que los alumnos puedan disponer de ordenador portátil propio para el desarrollo de las sesiones.

Para poder trabajar de forma adecuada se recomienda un equipo con un procesador Intel i5 o equivalente y 8 GB de memoria RAM.

Salidas profesionales

El máster proporciona la formación base para orientarse a diferentes profesiones dentro del área del Big Data, Data Science y Business Analytics, por ejemplo:

  • Analista de Datos
  • Big Data Architect
  • Big Data Engineer
  • Big Data Developer
  • Business Analyst
  • Data Scientist

 

Horarios y Sedes

De Septiembre a Julio

Modalidad Presencial: De lunes a jueves de 18.00 h a 21.00 h

QS STARS University Ratings

La Universidad ha sido incorporada al prestigioso sistema de puntuación internacional QS Stars University Ratings, con una puntación media de 3 sobre 5. En las áreas de empleabilidad e instalaciones nos han otorgado la máxima puntuación 5 estrellas sobre 5 y 4 sobre 5 en internacionalización e integración.

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El UCJC Campus Almagro sirve de enlace entre el mundo universitario y el profesional. Ubicado en un edificio histórico de 1920, cuenta con una situación muy próxima al núcleo socioeconómico, empresarial y cultural de Madrid. Se convierte en hub y catalizador de la actividad intelectual y corporativa de la Universidad y de la ciudad, donde profesores, investigadores y profesionales comparten un objetivo común: la excelencia académica.

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Matrícula

La UCJC se reserva el derecho a modificar las condiciones establecidas descritas debido a cualesquiera circunstancias no previstas en el momento de la formalización de la inscripción / matriculación del alumno, manteniéndose en todo caso las condiciones esenciales del mismo. Del mismo modo, las estancias en los países señalados están sujetas a posibles variaciones buscando siempre lo mejor para el desarrollo curricular y experiencial del alumno.

Plan de estudios del Máster en Big Data y Business Analytics



Total créditos: 60 ECTS

TU EXPERIENCIA

Tu opinión es importante. Colabora con nosotros en la mejora de tu Universidad a través de los siguientes enlaces:

  • El business case de Big Data
  • Introducción a la programación
  • Bases de datos relacionales y SQL
  • Introducción a Linux
  • Uso de máquina virtuales y contenedores
  • Big Data: Conceptos, retos y oportunidades
  • Entornos de data science (Python, R), manejo de matrices, arrays y estructuras de datos tabulares indexadas
  • Gráficos estáticos y estadísticos
  • Tratamiento de datos en diferentes formatos y de diferentes fuentes
  • Limpieza y preparación de datos
  • Estudios exploratorios
  • Inferencia estadística y análisis de correlación
  • Modelos lineales y su aplicación a series temporales
  • Técnicas de Aprendizaje Automático: ingeniería decaracterísticas, evaluación de modelos, AutoML
  • Modelos no supervisados, técnicas de descubrimiento de asociaciones y recomendadores
  • Modelos de novelty y anomaly detection

 

  • Modelos Conexionistas y Deep Learning
  • Procesamiento del lenguaje natural: técnicas clásicas y basadas en Deep Learning
  • Redes convolucionales y arquitecturas para problemas específicos
  • Redes recurrentes, técnicas clásicas para series temporales y basadas en Deep Learning
  • Aprendizaje por refuerzo
  • Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark)
  • Herramientas de ingesta y pipelining de datos
  • Streaming y datos en tiempo real
  • Servicios escalables de paralelización
  • Modelos de base de datos NoSQL, tipología, y requisitos
  • Consultas y definición de datos en diferentes lenguajes
  • Bases de datos analíticas y almacenes de datos
  • Herramientas de inteligencia de negocio
  • Ingesta de datos y procesos de ETL
  • Consultas y definición de datos para el BI
  • Herramientas de integración
  • Obtención e integración de datos externos

 

  • Fundamentos y arquitecturas Cloud
  • Proveedores Cloud: Servicios y configuración
  • Servicios para el tratamiento y análisis de datos:
    • Amazon Web Services, Google Cloud Platform y Azure
  • Presentaciones a la dirección
  • Storytelling de datos
  • Herramientas de visualización
  • Conceptos y técnicas de visualización

 

  • Gestión del ciclo de vida y modelos ágiles de gestión
  • Automatización de despliegues y escalado de procesos de datos
  • Herramientas para el gobierno y tratamiento de la calidad del dato
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Precios del Máster en Big Data y Business Analytics



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