Máster Big Data
Abierto plazo de matriculación. Edición Noviembre/20
Conviértete en un experto en Big Data con el máster 100% online más práctico y actual.
COMIENZO
16 de Noviembre 2020.
60 ECTS
METODOLOGÍA
Online
Learn by Doing
PRECIO
3.900 €
Introducción
El objetivo del máster en big data es realizar un completo estudio de las tecnologías Big Data, caracterizadas por el tratamiento de grandes volúmenes de datos heterogéneos que no pueden ser adquiridos, gestionados o procesados mediante técnicas tradicionales.
Para ello, se estudiarán en detalle tecnologías como Cloud Computing, Almacenamiento masivo, Arquitecturas de análisis Big Data, Tecnologías open source (Hadoop), y se analizarán las cuatro fases de la cadena de valor de Big Data: generación, adquisición, almacenamiento y análisis de datos.
Asimismo, se estudiarán los campos habituales de aplicación y se revisarán aplicaciones representativas y, finalmente, se abordarán aspectos de seguridad y privacidad.
Los objetivos de aprendizaje son:
- Obtener un conocimiento básico sobre el paradigma de bigdata y su proyección en el mercado laboral
- Conocer y utilizar las diversas tecnologías relacionadas con el paradigma de bigdata
- Conocer y aplicar las diferentes arquitecturas que se pueden usar para crear sistemas de big data
- Tener capacidad para analizar escenarios de bigdata, diseñarlo usando las tecnologías mas adecuadas y aplicarlos al puesto de trabajo
Qué te Ofrecemos
Formación
Un máster online LÍDER EN EL SECTOR, valorado entre los mejores másteres en Big Data.
Titulación
Un máster oficial de una de las MEJORES UNIVERSIDADES DE ESPAÑA.
Temario
Un SYLLABUS ACTUALIZADO que se revisa en cada edición para que el alumno reciba una formación alineada con las tendencias del sector.
Claustro
Un CLAUSTRO DOCENTE formado por académicos y profesionales en activo, dotando al máster de un marcado carácter aplicado.
Especialización
Un máster que te formará en las principales áreas del Big Data con el mayor crecimiento de empleabilidad y de desarrollo, con un programa que cubre de manera completa las necesidades de los nuevos profesionales del área del tratamiento masivo de datos.
Metodología
Una METODOLOGÍA que combina las principales herramientas tecnológicas, con la utilización de casos de estudio y trabajos en grupo, y que otorga a nuestros alumnos una visión de 360º a la hora de abordar cualquier problemática.
A quién va dirigido
El máster en big data está dirigido a estudiantes tanto universitarios, como de formación profesional, que necesiten una visión práctica de las arquitecturas y tecnologías big data y tengan reconocida la titulación adecuada o experiencia profesional.
Este máster va dirigido a todos los interesados en adquirir o mejorar sus conocimientos en tecnologías y análisis Big Data.
Para el seguimiento de este máster no se requiere una titulación académica previa. Sin embargo, resulta conveniente que el estudiante tenga ciertos conocimientos previos sobre tecnologías software y/o gestión de la información.
Recomendable conocimientos de inglés a nivel de lectura y comprensión.
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Temario
Metodología
El Máster en Big Data se realiza utilizando una metodología online y usando una plataforma e-learning que da soporte al alumno en todo el proceso formativo.
El programa se ha diseñado de acuerdo a los siguientes principios:
- Flexibilidad: Permitir una adaptación del esfuerzo dedicado por el estudiante a sus circunstancias profesionales o personales, mediante la metodología on-line.
- Autonomía: La metodología se basa en el aprendizaje activo y autónomo del estudiante, de modo que el profesor-tutor tiene como funciones básicas la organización de las actividades de aprendizaje y la tutorización.
La evaluación sigue 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.
El portafolio es un registro global que muestra el progreso, y que está personalizado al estudiante, dado que las pruebas contienen elementos abiertos que permiten adaptarlas en cierto grado a los intereses temáticos de los estudiantes, siempre que demuestren las habilidades y competencias requeridas.
El estudiante se enfrenta a las PEC de acuerdo con la secuencia de contenidos propuesta y las entrega según su plan personal de trabajo, que puede actualizar para acomodarse a imprevistos o circunstancias personales o profesionales. Los tutores-evaluadores examinan los resultados de las pruebas entregadas y añadidas al portafolio y determinan si el resultado es apto (en cuyo caso proceden a calificarlo) o si no lo es, pasando a un ciclo de mejora donde los estudiantes deben realizar trabajos adicionales para suplir las carencias anteriores. Este ciclo solo se produce una vez, de manera que el estudiante puede planificar el tiempo de acuerdo con el trabajo adicional requerido
Profesores
Pedro Pavón
Director Área Analítica
Pedro J. Ramírez
Arquitecto Big Data In2AI
Santiago Martín
Business Data Analyst
Juan Ramón Velasco
Data Engineer
Jose Antonio López
Chief Data Officer (CDO)
Jesús González
Data Scientist
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