Máster en Big Data e Ingeniería de Datos • Málaga

Máster Big Data con la colaboración expertos del mundo del Data Science. Conviértete en un profesional imprescindible con este programa académico de doble titulación propia de UCAV y ESESA

Máster en Big Data Online o Presencial

Convocatoria abierta

Bolsa de empleo

Bolsa de empleo y prácticas

Financiación

Hasta en 24 meses

Modalidad

Presencial

Ventajas

99% Empleabilidad de nuestros alumnos una vez han finalizado los estudios con nosotros.

Convocatoria abierta

Infórmate de nuestras becas antes del 18/04/2025

Máster en Big Data e Ingeniería de Datos en Málaga

Máster en Big Data e Ingeniería de Datos en Málaga. Nuestro programa académico está avalado por expertos. Este postgrado en Big Data se imparte en modalidad presencial en Málaga.

El Máster en Big Data e Ingeniería de Datos ofrece una formación especializada de alto nivel, que les permitirá hacer frente a situaciones reales de empresas en el área de la gestión y obtención de datos, orientado totalmente al negocio.

Nuestros estudiantes del Master en Big Data Analytics conocerán, de la mano de profesional en activo, los cocimientos y herramientas para la toma de decisiones en base a la analítica de datos. Así como, los aspectos técnicos para la implantación de modelos predictivos en cualquier tipo de empresa, y en todos los departamentos de una empresa. 

Además de este programa presencial, el Grupo IMF Smart Education ofrece el Máster en Big Data en modalidad 100% online. Infórmate.

El Master Big Data e Ingeniería de Datos (Málaga) va dirigido a:

  • Titulados de las ramas de informática e ingenieros de diversas especialidades.
  • Para graduados, procedentes de diferentes formaciones universitarias que tengan conocimientos previos de la materia.

El Master Big Data e Ingeniería de Datos (Málaga), en modalidad presencial:

  • Presencial: ESESA Málaga (Consulta calendario)

 

Duración: 60 ECTS / 1.500 horas

Todos los estudiantes que superen el Master Big Data Analytics podrán conseguir una Doble Titulación de:

  • Máster en Big Data e Ingeniería de Datos por la Universidad Católica de Ávila
  • Máster en Big Data e Ingeniería de Datos por ESESA

Podemos destacar los siguientes objetivos del Master en Big Data Analytics e Ingeniería de Datos:

  • Adquirir conceptos de análisis estadístico y predictivo.
  • Aprender los fundamentos de la programación en R para el tratamiento de datos.
  • Aprender las técnicas del aprendizaje automático y los modelos existentes Crear las bases de la programación en Python y su aplicación en el tratamiento de datos.
  • Conocer los fundamentos del aprendizaje profundo, modelos conexionistas y redes neuronales.
  • Conocer y aplicar las técnicas de minería de texto y procesamiento del lenguaje natura.
  • Conocer la inteligencia de negocio usando las herramientas necesarias para el almacenamiento, extracción, carga de datos y visualización.
  • Adquirir los conocimientos necesarios para trabajar con bases de datos no convencionales.
  • Conocer y aplicar la infraestructura de big data, a través de máquinas virtuales, Hadoop, Spark, etc.
  • Estar actualizado en la seguridad y legislación de los datos, además de las técnicas de seguridad.

Para acceder a este Master Big Data & Analytics, los estudiantes han de cumplir los siguientes requisitos:

  • Titulación Universitaria
  • Posibilidad de acceso a master sin carrera aportando experiencia profesional acreditada (Consultar condiciones)

PASO 1: SOLICITUD DE BECA
Una vez solicitada, el Comité de Becas responderá en menos de 48 horas si te fue concedida, a través de tu asesor académico.

PASO 2: SOLICITUD DE ADMISIÓN
Para iniciar el proceso de matriculación en este programa, te enviaremos un correo electrónico con el acceso al Portal de matriculación en el que podrás cumplimentar todos los campos de la solicitud de admisión, incluyendo datos personales, programa, metodología y convocatoria a la que te postulas.

PASO 3: ENVÍO DE DOCUMENTACIÓN
Para completar el expediente, deberás cargar en el Portal de matriculación toda la documentación necesaria, en función de la modalidad de acceso:

  • Documento de identidad (DNI, NIE, Cédula o Pasaporte)
  • Título académico (Universitario, Formación profesional, Bachillerato o equivalentes) o Certificado de Estudios descargado de la app Carpeta Ciudadana (España)
  • Documento de acceso por experiencia (opcional)
  • Currículum vitae e Informe de vida laboral (opcional)

PASO 4: PAGO DE LA RESERVA O PAGO TOTAL DEL PROGRAMA
Según de la modalidad de pago escogida (al contado o financiado), recibirás un correo electrónico adicional para proceder con el pago.

PASO 5: ACCESO AL ESTUDIO
Una vez validada toda la documentación y realizado el pago, te enviaremos una confirmación de tu matriculación en el programa, así como las claves de acceso al Portal del Estudiante.

Asignaturas Master Big Data

Con el  Máster Big Data en Málaga obtendrás una excelente formación en las herramientas software que se aplican en entornos profesionales, adquiriendo competencias en el Business Analytics y Big Data. Nuestro Master Big Data pretende ser un programa académico de referencia para el sector.

El objetivo principal del Máster Big Data (Málaga) es que los alumnos aprendan del conocimiento y experiencia práctica de los mejores profesionales. Profesores que combinan un background técnico sólido y amplios conocimientos de las nuevas tecnologías.

  1. Lenguaje R y tratamiento de datos.
  2. Análisis exploratorio de datos.
  3. Probabilidad e Inferencia estadística.
  4. Modelos lineales y aprendizaje estadístico.
  5. Regresión logística, modelos restringidos de ridge y lasso y gradiente descendiente.
  6. GLMS y series temporales.
  1. Introducción al aprendizaje automático.
  2. Modelos supervisados.
  3. Modelos no supervisados.
  4. Fundamentos de programación con Python.
  5. Compartir datos, código y recursos en repositorios.
  6. Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python.
  7. Ingeniería de características y selección de mode.
  8. Reglas de asociación y market basket analysis.
  1. Introducción al aprendizaje profundo.
  2. Modelos conexionistas.
  3. Redes neuronales multicapa.
  4. Redes neuronales convolucionales.
  5. Redes neuronales recurrentes.
  6. Redes neuronales adversarias.
  1. Introducción histórica y tecnológica.
  2. Herramientas pln I: NLTK.
  3. Herramientas de PLN II: Brat y Gate.
  4. Text mining I: clustering.
  5. Text mining II: sentimiento y temas.
  6. Otras aplicaciones y técnicas de PLN.
  1. Introducción al Business Inteligence.
  2. Fundamentos de bases de datos relacionales.
  3. Almacenes de datos y bases de datos analíticas.
  4. Metología Kimball.
  5. Herramientas de extracción, transformación y carga.
  6. Aplicaciones de Business Inteligence.
  7. Fundamentos de visualización de datos.
  8. Herramientas de visualización.
  1. Bases de datos no convencionales.
  2. Modelos de base de datos basados en documentos.
  3. Modelos de base de datos basados en columnas.
  4. Modelos de base de datos basados en grafos.
  5. Modelos de base de datos basados en clave-valor.
  6. Adquisición de datos.
  1. Manejo de máquinas virtuales y terminal de comandos.
  2. Fundamentos de tecnologías de Internet.
  3. Procesamiento de datos con Hadoop.
  4. Herramientas Hadoop.
  5. Procesamiento de datos con Spark.
  6. Arquitecturas de streaming.
  7. Componentes de arquitecturas de streaming.
  1. El business case de Big Data.
  2. Proyectos de Big Data.
  3. Aplicaciones analíticas por sectores.
  4. Tecnologías emergentes en analítica.
  5. Gestión de equipos y métodos ágiles.
  6. Estándares de gestión de proyectos.
  7. Buenas prácticas en los procesos de Big Data.
  1. Caso de estudio de analítica escalable.
  2. Caso de estudio de analítica en redes sociales.
  3. Caso de estudio en Internet Of Things.
  4. Caso de estudio en analítica financiera (el rating de empresas).
  5. Caso de estudio en analítica de clientes: Location Analytics.
  6. Caso de estudio de técnicas de recuperación de información.
  7. Principios de seguridad de datos.
  8. Legislación en la seguridad de datos.
  9. Auditoría e informática forense.
  10. Fundamentos y técnicas de ciberseguridad.
  1. Introducción a Python
  2. Condicionales en Python
  3. Estructuras repetitivas en Python
  4. Colecciones. Listas
  5. Funciones de cadenas
  6. Colecciones. Diccionarios
  7. Funciones
  8. Manejo de ficheros
  9. Orientación a objetos
  1. Introducción a R
  2. Vectores
  3. Matrices
  4. Listas
  5. Data Frames
  6. Estructuras de control
  7. Funciones
  1. Qué es Scrum y cómo aplicarlo
  2. El marco Scrum
  3. Equipos autoorganizados
  4. El papel de clientes y stakeholder
  5. Gestión ágil de productos y proyectos
  6. Desarrollo e integración continua
  7. Cómo evolucionar hacia una organización ágil

METODOLOGÍA Master Big data MÁLAGA

Modalidad testada y avalada por la satisfacción de más de 150.000 alumnos. El Máster en Ingeniería de ESESA en modalidad Presencial, ofrece metodología flexible.

  • Aprendizaje colaborativo en una innovadora plataforma virtual.
  • Durante tu formación podrás acceder a casos prácticos que te acercarán a la realidad empresarial.
  • Tutorías personales ilimitadas.
  • Tutorías grupales con resolución de dudas, presentaciones de empresas y experiencias de antiguos alumnos.
  • Masterclasses y webinars con expertos.
  • Biblioteca virtual donde podrás conseguir contenido de interés y actualizado.
  • Debates y grupos de discusión.
  • Este programa cuenta con talleres prácticos que permiten a los participantes desarrollar el conocimiento y las competencias propuestas en el máster mediante casos prácticos.

Evaluación

Evaluación continua a medida que se avanza en el estudio del Máster. Cada módulo se evaluará mediante la combinación de examen y desarrollo de casos prácticos.

 La obtención de la doble titulación estará sujeta a la superación de todos los módulos y a la superación del Trabajo Final de Máster.

Evaluación presencial del Master Big Data

  • Pruebas de conocimientos de los distintos módulos: exámenes orales, tipo test, realización de casos prácticas, de forma individual o por equipos.
  • Reporte del cuadro docente de la participación del alumno en las sesiones: se tendrá en cuenta el estudio previo de los materiales y tareas recomendadas por el cuadro docente, la resolución de estas, así como la participación en las sesiones.
  • Trabajo Final del Máster.

 

 

Titulaciones Master Big Data Málaga

Completando este programa académico de Máster en Big Data e Ingeniería de Datos obtendrás una doble titulación de Máster: 

  • Máster en Big Data e Ingeniería de Datos por la Universidad Católica de Ávila (UCAV)
  • Máster en Big Data e Ingeniería de Datos por ESESA

Salidas del master big data Málaga

La realización del programa Máster Big Data e Ingeniería de Datos le dará la oportunidad de optar a distintas salidas profesionales. Dependiendo de su formación y experiencia previa, los graduados podrán conseguir distintos puestos como:

  • Big Data Architect
  • Data Scientist
  • Big Data Developer
  • Machine Learning Engineer
  • NLP Consultant
  • Chief Data Officer (CDO)
  • Big Data Consultant
  • Data Analyst
  • Business Analyst

Acuerdos de cooperación educativa

Indra, en su acuerdo con IMF, ofrece a los alumnos, la posibilidad de realizar prácticas y entrar en su bolsa de empleo. Indra ha recibido la certificación Top Employer 2019 por ofrecer un buen entorno laboral sus trabajadores e incorporar las prácticas de rrhh más actuales. Los sectores que demandan más fuertemente a los profesionales con formación en bigdata son los siguientes: banca y finanzas, seguros, telecomunicaciones, retail, distribución, industria, seguridad, sanidad, utilities, publicidad y marketing y transporte. El análisis de datos es demandado por empresas de todos los perfiles, desde startups a grandes empresas. Organizaciones con las que IMF Smart Education mantiene acuerdos de cooperación educativa para la formación en puestos de trabajo.

Facilidades de pago Master big data malaga

Máster Big Data e Ingeniería de Datos:

  • Al contado (Descuento 5%)
  • Pago fraccionado hasta en 24 meses (consulta condiciones)

Plan de becas

 

 

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