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COORDINADOR
Carlos García
Socio fundador de Strategy Big Data
Maestría en Big Data En Línea o Presencial
Codesarrollado con Indra (Top Employer 2018 - 2021). Doble título Nebrija - IMF
Bolsa de empleo
Bolsa de empleo y prácticas
Financiación
Cuotas sin interés a 12 meses
Modalidad
Presencial
Online
Ventajas
(QS WORLD UNIVERSITY RANKINGS) MÁXIMA VALORACIÓN EN EMPLEABILIDAD Y ENSEÑANZA ONLINE
Maestría en Big Data Online o Presencial Indra
Becas de hasta el 50%
Infórmate de nuestras becas antes del 28/01/2022
El Máster en Big Data, codesarrollado con la multinacional tecnológica Indra, proporciona una visión global de las tecnologías Big Data y su uso, así como una formación aplicada y práctica en técnicas analíticas para el negocio (Business Analytics).
Este master pretende preparar a sus alumnos en la aplicación de las técnicas de Data Science a problemas de negocio y se imparte en modalidad online o presencial en Madrid o Málaga.
¿Eres ingeniero, matemático, físico, estadístico, economista…?
Este Master Big Data está dirigido a profesionales y recién graduados de diferentes perfiles que quieran orientarse hacia profesiones emergentes relacionadas con el análisis de datos. Los perfiles pueden ser de tres tipos:
- Perfiles TIC: informáticos, o ingenierías afines, o profesionales que hayan desarrollado su carrera en el desarrollo de software o en la administración de sistemas de TI.
- Perfiles cuantitativos: graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias con técnicas de adquisición, almacenamiento y gestión de datos, así como adquirir nuevas capacidades analíticas.
- Perfiles de negocio: graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en la analítica del negocio, adquiriendo un background sólido en el manejo de lenguajes estadísticos y en la comprensión de la tecnología especialmente en cuanto a su aplicación técnica. Cabe señalar, por tanto, que este máster tiene un enfoque fundamentalmente técnico.
Para estudiar el master big data se necesita:
- Titulación Universitaria o Experiencia profesional acreditada (Consultar condiciones)
- Nivel de inglés B2 o superior.
- Necesario tener conocimientos de programación.
- Es especialmente recomendable un conocimiento básico de Python o R.
Si no dispones de estos conocimientos o provienes de otros ámbitos profesionales y estás interesado formarte en la ciencia de datos te recomendamos nuestro nuevo Máster en Data Science y Business Analytics.
- Presencial: Noviembre de 2021 Campus Madrid IMF (Central)
- Online: Inscríbete en cualquier momento y cursa tu master entre 9 y 24 meses. A tu ritmo.
Todos los alumnos que superen con éxito este Máster online conseguirán las siguientes titulaciones:
- Máster en Big Data por la Universidad Nebrija.
- Máster en Big Data y Business Analytics por IMF Smart Education.
Adicionalmente, también podrán conseguir el:
- Título del Curso de Metodologías Ágiles: Scrum Master por IMF Smart Education
El objetivo principal de este master en bigdata es que el alumno aprenda del conocimiento y experiencia práctica de profesionales (autores del programa formativo de IMF) que combinan un background técnico sólido y la aplicabilidad de las tecnologías, mediante el uso de la tecnología, 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.
- Comprender el valor de los datos y su análisis en las organizaciones y ser capaz de idear y concebir soluciones de análisis de datos.
- Conocer y saber enunciar el valor para el negocio de las principales tecnologías de procesamiento paralelo y de almacenamiento de datos escalable, así como saber explicar su uso para propósitos específicos dentro de la organización.
- Ser capaces de aplicar técnicas y métodos de data analytics a problemas de negocio utilizando técnicas de programación estadística.
- Aplicar técnicas de aprendizaje automático y de minería de texto a la extracción de valor de los datos y a la construcción de modelos predictivos.
- Obtener una formación general en las áreas del programa, que permitirán al alumno orientarse a una variedad de salidas profesionales.
- Obtener un conocimiento sólido de técnicas y métodos de Data Science en R y Python, así como de su aplicación a diferentes áreas de negocio.
- Comprender de manera práctica las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming (tiempo real), y conocer cuándo utilizar unas u otras.
- Reorientar o focalizar las competencias en la gestión y extracción de valor del dato, desde diferentes perspectivas y para perfiles diversos que tengan distintos conocimientos de entrada.
- Aprender mediante el uso de casos y ejemplos prácticos y adquirir, por tanto, competencias que son directamente aplicables a la práctica profesional.
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Titulación Universitaria (posibilita la obtención de Doble Titulación Universidad Nebrija IMF)
Posibilidad de acceso con Experiencia profesional acreditada (Consultar condiciones)
- Uso de máquinas virtuales y shell de comandos.
- Fundamentos de programación en Python.
- Fundamentos de bases de datos relacionales.
- Fundamentos de tecnologías de Internet.
- Compartir datos, código y recursos en repositorios.
- Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python..
Importante: este módulo es introductorio o de nivelación, destinado a la adquisición de las competencias esenciales para la programación estadística, el manejo de bases de datos y el uso de la virtualización, además de otras competencias generales que son necesarias en el resto de los módulos.
- Lenguaje R y tratamiento de datos.
- Análisis exploratorio de datos.
- Probabilidad e Inferencia estadística.
- Modelos lineales y aprendizaje estadístico.
- Regresión logística, modelos restringidos de ridge y lasso y gradiente descendiente.
- GLMS y series temporales.
- Introducción al aprendizaje automático.
- Modelos supervisados.
- Modelos no supervisados.
- Ingeniería de características y selección de modelos.
- Modelos conexionistas (Redes neuronales y Deep Learning)
- Reglas de asociación y market basket analysis.
- Introducción histórica y tecnológica.
- Herramientas pln I: NLTK
- Herramientas de PLN II: Brat y Gate.
- Text mining I: clustering.
- Text mining II: sentimiento y temas.
- Otras aplicaciones y técnicas de PLN.
- Introducción a la inteligencia de negocio.
- Almacenes de datos y bases de datos analíticas.
- Herramientas de extracción, transformación y carga.
- Aplicaciones de business intelligence.
- Fundamentos de visualización de datos.
- Herramientas de visualización.
- Procesamiento de datos con Hadoop.
- Herramientas Hadoop.
- Procesamiento de datos con Spark.
- Arquitecturas de streaming.
- Componentes de arquitecturas de streaming.
- Plataformas y Apis en la nube
- Bases de datos no convencionales: Introducción a las herramientas NoSQL
- Modelos de base de datos basados en documentos: Prácticas con MongoDB
- Modelos de base de datos basados en columnas: Prácticas con Casandra
- Modelos de base de datos basados en grafos: Prácticas con Neo4j
- Modelos de base de datos basados en clave-valor: Prácticas con Redis
- Adquisición de datos: Ingesta con Flume con Kafka
- El business case de Big Data.
- Proyectos de Big Data.
- Aplicaciones analíticas por sectores.
- Tecnologías emergentes en analítica.
- Gestión de equipos y métodos ágiles.
- Aspectos regulatorios del tratamiento de datos.
Este módulo se presenta mediante seminarios que pretenden ayudar al estudiante a escoger una especialización profesional. Los temas corresponderán a contenidos centrados en la analítica de datos, aplicada a diferentes dominios y áreas de negocio.
- Introducción a las metodologías ágiles
- Introducción a Scrum
- Roles y responsabilidades
- Eventos de un proyecto Scrum
- Artefactos de Scrum
- Métricas y estimaciones
- Herramientas Colaborativas
- Introducción a Python
- Condicionales en Python
- Estructuras repetitivas en Python
- Colecciones y listas
- Funciones de cadenas
- Colecciones y diccionarios
- Manejo de ficheros
- Orientación a objetos
- Introducción a R.
- Vectores
- Matrices
- Listas
- Data-frames
- Estructuras de control.
- Funciones
- Casos de estudio:
- Analítica financiera
- Analítica de clientes: location analytics
- Analítica escalable
- Analítica en redes sociales
- Pasos necesarios para realizar un EDA (Análisis de Datos Exploratorio)
- Introducción a Pandas
- Presentación de la unidad Gestión de equipos y métodos ágiles
- Introducción a las metodologías ágiles
- Inteligencia artificial y nuevo orden mundial
- El gobierno del dato
Avales
Máster big data codesarrollado con Indra
✔️ El Máster en Big data de IMF en el TOP 5 del Ranking de Masters en Big Data, Business Analytics e Intelligence más valorados por los usuarios de Mundo Posgrado
✔️ IMF BS ocupa el segundo lugar entre los centros más valorados de Madrid para estudiar Ingeniería Informática en Emagister.
✔️ IMF mantiene un acuerdo de colaboración con la Federación Colombiana de la Industria de Software y TI (FEDESOFT).
Metodología
El Master en Big Data de IMF ofrece una metodología online flexible adaptada a tus necesidades, sea cual sea tu ubicación geográfica o disponibilidad de tiempo. Además, si buscas estudiar este máster de manera presencial, te ofrecemos:
- Master Big Data y Business Analytics presencial en Madrid (plazas limitadas).
- Master Big Data y Business Analytics presencial en Málaga (plazas limitadas).
En ambas capitales ponemos a tu disposición nuestras sedes, ubicadas en una de las zonas más interesantes de la ciudad y dotadas de las últimas tecnologías. En la modalidad presencial de este master big data podrás disfrutar de los mejores docentes del área, caracterizados por ser profesionales en activo en compañías punteras. De esta forma, fomentamos, tanto con los profesores, como con los compañeros, el networking que tan importante consideramos.
Todos los contenidos poseen un gran rigor técnico, son fácilmente comprensibles y tienen una clara vocación práctica. Además, IMF pone a tu disposición en su plataforma virtual:
- Tutorías personal e-presencial (vía foros, chat, teléfono, email).
- Webinars (en masters seleccionados).
- Debates y grupos de discusión a través de foros y chats.
- Test de autoevaluación.
- Lecturas, estudio de casos y documentación.
Este programa cuenta con talleres prácticos online con una periodicidad mensual. Estas sesiones permiten a los participantes desarrollar el conocimiento y las competencias propuestas en el máster mediante la resolución de casos prácticos. Se realizan de manera virtual en directo, donde se podrá interactuar con docentes y compañeros potenciando el networking y el aprendizaje colaborativo.
Requisitos del ordenador del alumno:
- Procesador: Mínimo i5 6000 (o superior), recomendable i7
- RAM: Mínimo 12 GB, recomendable 16 GB (o superior)
- Almacenamiento: Mínimo 1 TB entre unidades internas y externas.
- Disco HDD: Mínimo 500 GB (o superior)
- Disco SDD para el software base: No es imprescindible; sin embargo, mejora enormemente el rendimiento al tener el sistema operativo y el software base instalado sobre el mismo.
- Es necesario comprobar que se pueden utilizar cómodamente máquinas virtuales VirtualBox con la última versión estable de Ubuntu Linux.
- Para la realización del módulo 5 Inteligencia de negocio y visualización, se necesitará el entorno Tableau. Los alumnos podrán solicitar en su página web una licencia anual gratuita de Tableau for Students aportando la documentación de matrícula proporcionada por IMF.
- Para la realización del módulo 5 Inteligencia de negocio y visualización, es necesario hacer uso de la herramienta Qlik View (versión 12 Desktop Personal Edition). Los alumnos podrán solicitar una licencia gratuita, previo registro en su página web.
Evaluación
Evaluación online continua a medida que se avanza en el estudio del Máster.Cada módulo se evaluará mediante la combinación de examen online y desarrollo de casos prácticos; la superación de cada uno permitirá liberar materia.Así mismo, la obtención de los títulos de Máster de IMF y Máster por la Universidad Nebrija, estará sujeta a la superación de las pruebas de cada módulo y a la elaboración de un trabajo de fin de máster.
Todos los alumnos que superen con éxito este Máster online conseguirán las siguientes titulaciones:
- Máster en Big Data por la Universidad Nebrija.
- Máster en Big Data y Business Analytics por IMF Smart Education.
Adicionalmente, también podrán conseguir el:
- Título del Curso de Metodologías Ágiles: Scrum Master por IMF Smart Education
Enseñanza no reglada y sin carácter oficial. Los títulos propios de esta formación están también amparados por la Ley Orgánica de Universidades.
El cuadro de tutores, autores y colaboradores del curso está formado esencialmente por expertos en big data, con amplia experiencia en formación online y presencial y con conocimientos muy avanzados sobre el campo de los grandes volúmenes de datos y de las tecnologías relacionadas con ello.
TUTOR
Daniel Rubio
DOCENTE
Manuel Lucania
Experto en diseño de soluciones software de PLN y Fundador de DeepBrain.
DOCENTE
Javier Rodríguez Rodríguez
Responsable del área de Arquitectura e Integración en Gfi España
AUTOR - COLABORADOR
Guillermo González Sánchez
Científico de datos y formador en Strategy Big Data.
DOCENTE
Daniel Rodríguez
Miembro de The Analytics Boutique
AUTOR - COLABORADOR
Alberto Oikawa
CTO y cofundador en Cubenube. Co-creador de Bynse.
AUTOR - COLABORADOR
Pedro Pasquau
Analytics Senior Manager en Hitachi Consulting.
Óscar Sierra
Óscar Sierra - Data Visualization Expert en Strategy Big Data
DOCENTE
Juan Manuel Moreno Lamparero
Programador de aplicaciones web en el sector público
100% Empleabilidad
Sector en auge
Allied Market Research prevé un volumen de negocio de más de 512.400 millones de $ para el año 2026, con un incremento CAGR del 14,8 %. Los sectores del Big Data y del Business Analytics están en auge, en una tendencia al alza que se ha acelerado en los últimos años. La última actualización del informe de la Comisión Europea sobre el mercado de Data estima que la demanda de profesionales de este área ha superado los 5,7 millones y tendrá un crecimiento continuado hacia 2025 habrá un total de 13,1 millones de empleos para profesionales de datos en Europa.
Según el informe Los + Buscados de Spring Professional 2019, el perfil de Big Data Architect es el más cotizado dentro del sector IT por segundo año consecutivo. Asimismo en Linkedin se observa que las ofertas de empleo de Big Data en España tienen un crecimiento anual de más del 49%.
El programa proporciona la formación base para orientarse a diferentes profesiones dentro del área del análisis y la gestión de los datos; concretamente:
- Analista de datos (Big Data Analyst).
- Data Scientist (Científico de Datos).
- Profesionales de Business Intelligence.
En el caso de aquellos perfiles con experiencia previa en dirección y gestión de equipos, el programa les capacitará en los aspectos técnicos para puestos como:
- Chief Data Officer (CDO).
A los profesionales que posean perfiles informáticos les proporcionará las bases analíticas para salidas profesionales tales como:
- Arquitecto en Big Data.
- Data Engineer.
Según la consultora de reclutamiento Robert Walters los desarrolladores de big data y los data scientist se encuentran entre los puestos más valorados: "Con tres años de experiencia los salarios están entre los 40.000 y los 70.000 euros brutos anuales".
Garantizamos oportunidad de prácticas
IMF Smart Education, a través de su portal de Empleo y Prácticas, garantiza a los alumnos de este Master Online en Big Data la oportunidad de realizar prácticas en empresas. Consulta condiciones.
Indra, en su acuerdo con IMF, ofrece a los alumnos, la posibilidad de realizar prácticas y entrar en la bolsa de empleo de Indra. 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.
Entre las organizaciones con las que IMF mantiene acuerdos de cooperación educativa para la formación en puestos de trabajo, destacan empresas tecnológicas como Indra, Telefónica, IBM, Microsoft, Samsung, Atos; grandes consultoras como Deloitte o Ernst&Young (EY), y grandes empresas de sectores como la banca, seguros y energía, entre otras:
Acuerdos de cooperación educativa
Facilidades de pago
- Master en Big Data (Presencial en Madrid): Al contado (Descuento 5%) / Pago fraccionado sin intereses
- Master en Big Data y Business Analytics (Presencial en Málaga): Al contado (Descuento 3%) / Pago fraccionado sin intereses
- Master en Big Data (online): Al contado (Descuento 5%) / Pago fraccionado sin intereses
Plan de becas
Preguntas frecuentes
Analistas de datos. Profesionales de Business Intelligence. Data Scientists.
No, en el sector tecnológico es más valorado el enfoque del programa y el aval del contenido. Actualmente se busca a expertos en big data, preferiblemente con un máster en análisis de datos que demuestre sus competencias tecnológicas.
Sí, el contenido de este máster es para perfiles técnicos, aunque si no cumples con estas condiciones tenemos formación en data science que va enfocada a perfiles de negocio.
No, INDRA ha participado en la elaboración del contenido, pero no expiden certificaciones.
Opiniones
Nuestros alumnos
Manuel Albeza
Master en Big Data y Business Analytics
Director de Consultoría Estratégica en Nexeus Big Data.
Ha sido una satisfacción realizar este Master en Big Data y Business Analytics. Después de finalizarlo, y a falta de más experiencia, considero que estoy capacitado para emprender cualquier proyecto Big Data.
Elegí este Master por su amplio contenido y ha cumplido sobradamente mis expectativas. Los tutores han sido clave en mi progreso ya que las dudas me las han resuelto de forma muy rápida.
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