Maestría en Big Data e Ingeniería de Datos

Consigue una Maestría en Big Data con los mejores expertos de INDRA. Doble titulación propia de ESESA & IMF + Certificado por INDRA. 2 de cada 3 alumnos afirman haber mejorado laboralmente en los siguientes 6 meses.

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 13/12/2024

Maestría en Big Data e Ingeniería de Datos

La Maestría en Big Data e Ingeniería de Datos ofrece una formación especializada de alto nivel, que le permitirá hacer frente a situaciones reales de empresas en el área de la gestión y obtención de datos, orientado totalmente al negocio. Nuestro programa de Maestría en Data Science cuenta con el aval académico de la Universidad Católica de Ávila y la multinacional y líder tecnológica Indra Sistemas.

Mediante este Master en Big Data en Málaga (Presencial), conocerá, de la mano de profesionales 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 empresa, y en todos y cada uno de los departamentos funcionales de una empresa. 

En IMF Smart Education contamos con programas académico de Master en Big Data en modalidad presencial, semipresencial y completamente online. Explora nuestro catálogo formativo!

La Maestría en Big Data va dirigida a recién titulados de las ramas de informática, ingenieros de diversas especialidades y para alumnos procedentes de diferentes formaciones universitarias que tengas conocimientos previos de la materia. 

Esta Maestría en Big Data en España se realiza en modalidad presencial en nuestras espléndidas instalaciones de Málaga.

  • Presencial: ESESA Málaga (Consulta calendario)
  • Duración: 60 ECTS / 1.500 horas

Además, también tenemos Maestría en Data Science con modalidad online. Encuéntrala fácilmente con nuestro buscador.

Completando esta Maestría en Big Data en Málaga obtendrás una triple titulación de: 

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

El objetivo principal de la Maestría en Ciencia de Datos es que los alumnos aprendan del conocimiento y experiencia práctica de profesionales que combinan un background técnico y conocimientos profundos de las nuevas tecnologías. Entre los objetivos de esta Maestría, puedes encontrar:

  • 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.

Mediante el uso de estas tecnologías, utilizando las herramientas software que se aplican en entornos profesionales para obtener una formación en el área de Business Analytics y Big Data de manera flexible, conseguirán insertarse en el mercado profesional.

Para acceder a la Maestría en Big Data e Ingeniería de Datos en Málaga (modalidad presencial) cumpliendo los siguientes requisitos:

  • Titulación Universitaria o acceso con Experiencia profesional acreditada (Consultar condiciones)

En la Maestría en Data Science, aprenderán los fundamentos de la ciencia de datos, consiguiendo ser capaces de procesar, analizar e interpretar todo tipo de fuentes de información. Llegando incluso a la analítica avanzada que incluye el uso de técnicas de inteligencia artificial, en especial las que tienen que ver con machine learning y deep learning. 

En la Maestría en Big Data (modalidad presencial en Málaga) se imparten clases sobre las tecnologías y herramientas más relevantes del panorama Big Data actual. Siempre, desde una perspectiva práctica que permita entender su utilidad y cuáles son las principales aplicaciones en el mundo empresarial.

En IMF, contamos con posgrados Big Data para perfiles profesionales y para perfiles de alta dirección en sector. El programa académico del Máster en Big Data e Ingeniería de Datos se compone por los siguientes módulos. 

  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

Modalidad testada y avalada por la satisfacción de más de 150.000 alumnos. La Maestría en Ingeniería de ESESA avalada por Indra, en modalidad Presencial, ofrece una metodología flexible y adaptada a tus necesidades.

  • 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 la Maestría mediante casos prácticos.

Evaluación

Evaluación continua a medida que se avanza en el estudio de la Maestría en Big Data. Cada módulo del Máster 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 Maestría.

Evaluación presencial de la maestría en 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 de la Maestría.

 

 

Realizado y superando con éxito esta Maestría en Big Data (Málaga) obtendrás una Triple titulación de: 

  • Maestría en Big Data e Ingeniería de Datos por la Universidad Católica de Ávila (UCAV)
  • Maestría en Big Data e Ingeniería de Datos por ESESA IMF
  • Certificado por INDRA

Con una Maestría en Data Science, los alumnos podrán optar a una gran variedad de puestos especializados. Entre las salidas profesionales del Master en Big Data e Ingeniería de datos podemos destacar las siguientes: 

  • 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

Maestría en 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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