Objetivos del Máster
El máster te capacitará en:
- Conceptos fundamentales de la estadística y cómo se aplican en el análisis de datos.
- Aspectos básicos y avanzados de los lenguajes más utilizados por los Analistas de datos: R y Python.
- Arquitecturas Cloud, la plataforma Spark, entre otras.
- Deep learning y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
- Las mejores prácticas para el procesamiento de datos en la nube y en entornos distribuidos.
- Las últimas tendencias y avances en la ciencia de datos y aplicarlos en proyectos prácticos.
- Una comprensión integral del ciclo de vida del análisis de datos.
Programa del Máster
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Introducción al lenguaje R, RStudio y RStudio Cloud
- Tratamiento de conjuntos de datos mediante DataFrames
- Estadística Descriptiva Univariable
- Estadística Descriptiva Bivariable
- Representación Gráfica
- Regresión Lineal Simple
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Introducción a Cloud Computing
- Arquitectura y diseño de soluciones en la nube
- Proveedores de servicios en la nube
- Gestión y monitoreo de la nube
- Casos de uso y aplicaciones en la nube
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Introducción al tratamiento de datos
- Herramientas para el Manejo y Tratamiento de datos con Python
- Manejo de datos, Formato, Orden, Selección, Enriquecimiento, Agrupación y Visualización
- Tratamiento de datos, Limpieza de datos, Normalización, Transformación y Ordenación.
- Desarrollo de software aplicado a datos
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Introducción a Machine Learning
- Mi primer modelo: La regresión lineal
- Aprendizaje Supervisado
- Aprendizaje No Supervisado
- Validación cruzada
- Optimización de hiperparámetros
- Reducción de Dimensionalidad
- Ingeniería de variables
- Ensamblado de Modelos
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Introducción a las series temporales: definición, componentes, tipos y aplicaciones
- Análisis de series temporales: suavizado, descomposición, modelos ARIMA y modelos de suavización exponencial
- Introducción a los sistemas de recomendación: definición, tipos y aplicaciones
- Técnicas de filtrado colaborativo y contenido en sistemas de recomendación
- Evaluación de sistemas de recomendación: métricas y técnicas de validación
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Introducción a Apache Spark
- Arquitectura y funcionamiento de Apache Spark
- Programación con Spark
- Trabajando con RDDs, DataFrames y SQL en Spark
- Spark Streaming
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Introducción a las redes neuronales: contexto e historia
- Arquitectura de una red neuronal
- Tipos de redes neuronales
- Entrenamiento y evaluación de una red neuronal
- Deep Learning aplicado: Computer Vision
- Deep Learning aplicado: Natural Language Processing
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Introducción a la Teoría de la Visualización
- Visualización de datos con herramientas comerciales – Looker Studio
- Introducción a la Inteligencia de Negocio o Business Intelligence
- Creación de Informer y Reportes con Power BI
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Data Science Competition
- Metodología de Modelado
- Despliegue de la Ciencia de Datos en las compañías
- Metodología de selección de Casos de Uso
[6 ECTS / 150 HORAS]
- Introducción a la realización de Proyectos Cloud Big Data Science
- Pautas esenciales para la organización del proyecto
- Realización del Proyecto Fin de Máster
- Presentación
Adquirirás conocimientos en las herramientas y lenguajes más poderosas, desarrollando habilidades altamente solicitadas por el mercado laboral.
Claustro
Anahí Martín
Senior Data Analyst of Web3, Metaverse & Network Tokenization at Chief Metaverse Office
LinkedInDoble titulación
Todos los alumnos del Big Data International Campus al finalizar su formación reciben doble titulación: Un título de la Universidad Católica de Murcia (UCAM) y un certificado del Big Data International Campus.
Salidas profesionales
Al finalizar el máster los alumnos contarán con el potencial suficiente para cubrir algunos de los puestos más demandados de este campo como...
- Arquitecto y Programador Big Data.
- Administrador de sistemas híbridos.
- Científico de Datos (Data Scientist).
- Arquitecto de sistemas Cloud.
- Ingeniero de software.
- Chief Data Officer (CDO).
- Administrador de sistemas Cloud.
- Programador Python.
- Ingeniero de datos.
- Consultor / ingeniero / arquitecto de integración de soluciones cloud.
- Ingeniero de datos.
Prepárate para trabajar como Data Scientist o Business Analyst, aprovechando toda la potencia de la Inteligencia Artificial
El Máster en Big Data & Business Intelligence es un programa diseñado para formar a expertos en el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos. En un mundo cada vez más digitalizado, las empresas y organizaciones necesitan profesionales capaces de extraer conocimiento de sus datos y convertirlo en ventaja competitiva. Y por eso, con el Máster, los alumnos adquirirán las habilidades y herramientas necesarias para abordar los desafíos que plantea el procesamiento y análisis de big data. Desde el manejo de lenguajes estadísticos y técnicas de machine learning, hasta la implementación de arquitecturas cloud y el uso de inteligencia de negocio para la toma de decisiones, los participantes tendrán una formación completa en la materia.
100% comprometidos con la empleabilidad en big data
Todos los años, nuestros estudiantes tienen la oportunidad de participar en el Encuentro Big Data Talent. Un evento que surge como respuesta de la demanda de perfiles y la especifidad de las competencias y destrezas de los mismos. Este encuentro es un espacio donde se genera una reflexión y análisis sobre el Universo del Dato, en contacto con las compañías más importantes del Universo Big Data.
Además, dentro del Encuentro Big Data Talent se habilita un espacio llamado Talent Zone, que es un punto de encuentro para mantener contacto directo con los departamentos de gestión del talento de las principales empresas tecnológicas y también de compañías innovadoras con necesidades de contratación de estos perfiles.
Empresas colaboradoras del Big Data International Campus
