El Máster en Big Data online te formará como un profesional del Data Science una de las profesiones más demandadas en 2018 según el Los + Buscados del Grupo Adecco, capaz de manejar a la perfección las tres técnicas clave: captura y almacenamiento de información, minería de datos para el análisis inteligente y visualización de la información.
Este máster universitario en Visual Analytics and Big Data profundiza en las tecnologías más vanguardistas de la Ciencia de Datos y Machine Learning:
Además incluye asignaturas que permiten contextualizar el Analytics en el ámbito empresarial y seminarios exclusivos con contenidos actualizados sobre las últimas tendencias y casos de éxito aplicables a tu sector.
Con este Máster Oficial en Big Data podrás formarte y especializarte con las herramientas y lenguajes más actuales y utilizados en el mercado, como MongoDB, R, Weka, Spark o Tableau:
Dispondrás de escritorios en la nube de uso completamente individual configurado para desplegar los procesos y las arquitecturas necesarias en procesos de Big Data
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¿Qué estudiarás en el máster?
Estudiantes de UNIR cuentan su experiencia
Máster en Visual Analytics y Big Data
Sandra Cobos: Máster en Visual Analytics y Big Data.
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Clases online en directo
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La recolección, almacenamiento y procesado de datos a gran escala (el llamado BIG DATA) tiene unos requisitos específicos, con lo que las técnicas clásicas de análisis estadístico se complementan con algoritmos de minería de datos específicamente orientados al procesado de este tipo de datasets.
Además, la visualización de la información juega un importante papel a la hora de dar sentido a los datos capturados. Por una parte, la visualización permite una rápida comprensión de los datos; por otra parte, una acertada técnica de visualización puede ayudar a dar un sentido a los datos que difícilmente se podría conseguir de otra manera.
Con el Máster Oficial en Visual Analytics y Big Data te formarás en las siguientes competencias:
Los créditos del programa están repartidos de la siguiente forma:
Créditos ECTS |
Valor |
---|---|
Obligatorias | 42 |
Trabajo Fin de Máster | 12 |
Prácticas | 6 |
Créditos totales | 60 |
Primer cuatrimestre |
ECTS |
Carácter |
---|---|---|
Métodos de captura y almacenamiento de la información | 3 | obligatoria |
Privacidad y Protección de Datos | 3 | obligatoria |
Análisis e Interpretación de Datos | 6 | obligatoria |
Técnicas de Inteligencia Artificial | 6 | obligatoria |
Ingeniería para el Procesado Masivo de Datos | 6 | obligatoria |
Visualización Interactiva de la Información | 6 | obligatoria |
Segundo cuatrimestre |
ECTS |
Carácter |
---|---|---|
Herramientas de Visualización | 6 | obligatoria |
Marketing Estratégico y Análisis del Cliente | 3 | obligatoria |
Business Intelligence para la toma de decisiones | 3 | obligatoria |
Prácticas en empresa | 6 | prácticas |
Trabajo Fin de Máster | 12 | Trabajo Fin de Máster |
Los requisitos de acceso al programa son los siguientes:
Para poder acceder al Máster es necesario contar con titulación universitaria. Este requisito se corresponde con los criterios de acceso establecidos en el artículo 16 del RD 1393/2007 modificado por el RD 861/2010:
Adicionalmente, además de los requisitos de acceso que señala la ley, UNIR ha definido un perfil competencial para todos los alumnos que accedan al Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics and Big Data:
Se considera que un alumno cumple con el perfil competencial si dispone de una titulación afín al área de conocimiento (Graduado en Ingeniería Informática, Licenciado en Informática, Ingeniero o Ingeniero Técnico en Informática, Graduado en Ingeniería Telemática, Ingeniero o Ingeniero Técnico en Telecomunicaciones, Licenciado/Graduado en Matemáticas, Licenciado/Diplomado/Graduado en Estadística, etc.) o cuando dispone de experiencia profesional demostrable, con no menos de dos años de experiencia realizando tareas relacionadas con el ámbito de conocimiento. Se podrá solicitar certificado de empresa que acredite el perfil competencial descrito.
Para matricularte en UNIR sólo tienes que seguir esta serie de pasos:
Si lo necesitas puedes consultar las tasas y becas o llamar a un asesor 941 281 803.
Si tienes estudios universitarios previos o experiencia profesional susceptible de ser reconocida, puedes solicitar un estudio de reconocimiento de ECTS**. El Departamento de Transferencia y Reconocimiento de Créditos de UNIR realizará un estudio previo de tu caso particular.
El método de estudio de UNIR es flexible, personalizado y eficaz. La metodología se basa en clases online en directo y tutor personal para ofrecer la mejor formación.
El modelo pedagógico de UNIR es efectivo porque se basa en una metodología totalmente online para que cada alumno pueda estudiar a su ritmo:
Puedes consultar el apartado Cómo se estudia en UNIR para acceder a más información.
Además UNIR cuenta con dos departamentos específicos para apoyar a los estudiantes en sus estudios:
El Servicio de Orientación Académica (SOA)* trabaja para ayudar a los alumnos en sus estudios, teniendo en cuenta sus circunstancias laborales y familiares. Se busca conseguir la conciliación entre trabajo-familia‐estudio y se ayuda, a cada alumno, a adquirir un ritmo de trabajo y estudio adaptado a sus necesidades personales.
El Servicio de Atención a las Necesidades Especiales (SANNEE) para prestar apoyo a los estudiantes en situación de diversidad funcional, temporal o permanente, aportando las soluciones más adecuadas a cada caso.
El alumno recibe su formación de los profesores y profesionales expertos de UNIR, y cuenta con el apoyo del Servicio Técnico de Orientación que resolverá todas sus dudas para seguir con éxito sus clases.
Todos los participantes del programa pueden comunicarse entre sí desde cualquier parte del mundo a través de chats, foros de debate y blogs.
Los contenidos se complementan con fotogramas y material audiovisual.
Nuestra plataforma permite también la descarga de audio y video.
Para conocer el nivel de logro de los objetivos generales y específicos definidos en el máster online es necesario evaluar las competencias adquiridas durante el estudio del mismo.
La evaluación del aprendizaje se efectúa teniendo en cuenta la calificación obtenida en los siguientes puntos:
Para puestos de "Data Scientist" y "Business Intelligence", las empresas e instituciones buscan profesionales dinámicos que combinen conocimientos de Empresa, manejo de tecnologías Big Data y avanzadas aptitudes de análisis. Solo un perfil de estas características puede identificar, recoger, analizar, interpretar y transformar los datos en información relevante.
Algunas salidas profesionales de este máster:
Tras completar el máster, los alumnos serán capaces de:
El claustro de UNIR está compuesto por profesionales con amplia trayectoria académica y laboral capaces de trasladar su experiencia y conocimientos a las aulas.
Director del Máster en Análisis y Visualización de Datos Masivos, y docente en éste y otros títulos de postgrado en UNIR. Doctor en Ingeniería Telemática. Investigador en Tecnologías educativas, más concretamente en Learning Analytics.
Diseñador de Interacción freelance especializado en Visualización de Datos. Es Co-organizador de UX Spain, el evento más importante sobre Experiencia de Usuario en España, y director de la revista digital No Solo Usabilidad.
Doctora en Ingeniería Cartográfica, Geodésica y Fotogrametría por la Universidad de Jaén. Profesora y coordinadora de prácticas de la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología de UNIR. Acreditada como Profesor Contratado Doctor.
Profesor adjunto de la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología de la Universidad Internacional de la Rioja. Miembro del grupo ESIT-02 MUX: Mobility and User Experience. Ha dedicado toda su carrera a la investigación y la enseñanza.
Profesional especializado en seguridad de la información y protección de datos. Lic. en CC Físicas por la Universidad Complutense de Madrid , es Máster en auditoria informática y MBA internacional por la UPM. CISA,CISM y "Gold member" de ISACA
Doctor en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. MBA. Ingeniero en Informática. Graduado en Psicología. Ha asumido diferentes roles en las áreas tecnológicas de compañías como IBM, Orange, Comaware y Accenture, entre otras.
Coordinadora del Máster Universitario en Inteligencia Artificial. Doctora por la Universidad de Granada en Tecnologías de la Información y la Comunicación.
Data Scientist y Data Design en BBVA Data Analytics. Diseñador y desarrollador de productos financieros basados en inteligencia artificial. Previamente trabajó desarrollando sistemas de visión artificial y psicométricos.
Director de Operaciones e Investigador senior en ICE e Ingeniero Informático por la Universidad Politécnica de Valencia. Posee más de 15 años de experiencia en proyectos I+D+i europeos. Máster en Inteligencia de Negocio y Big Data por la UOC.
Ingeniero de Telecomunicaciones por la Universidad Carlos III e Ingeniero técnico en telemática por la Universidad de Valladolid. Máster universitario en Dirección de Proyectos y Máster en professional development.
Doctor en Ingeniería Informática por la Universidad de Salamanca (Cum Laude y Premio Extraordinario de Doctorado). Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad de Valladolid. Emprendedor con amplia experiencia en la gestión de proyectos.
Profesor Asociado del Departamento de Comercialización e Investigación de la Universidad Complutense de Madrid; Profesor Asociado del Departamento de Organización de Empresas de la Universidad Carlos III de Madrid.