Pamela Calbete
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Maestría en Big Data

A través de esta Maestría en Big Data, el alumno podrá convertirse en un profesional de la gestión y el análisis de datos. La transformación digital ha supuesto que la demanda de estos perfiles haya aumentado exponencialmente. A causa de esto, su progresión en el futuro es muy alta.

Un perfil profesional con grandes expectativas. Las empresas necesitan adaptarse a los nuevos paradigmas. Por ello, el área de la informática se sitúa a la cabeza de los puestos más necesarios en las organizaciones.

Nuestra Maestría en Big Data cuenta con un amplio programa académico que repasa los conceptos necesarios para convertirse en un experto en esta disciplina. Esta formación está dividida en cuatro semestres y finaliza con un trabajo de investigación.

El alumno puede elegir siete líneas de investigación para realizar su trabajo final de maestría. Minería de datos, tratamiento virtual de los datos o Big Data e inteligencia artificial, entre otras.

Objetivos

  • Identificar los cinco sectores más beneficiados por el Big Data.
  • Reconocer los beneficios y preocupaciones del Big Data en las empresas.
  • Estudiar las distintas metodologías del Big Data y analizar sus fuentes de información.
  • Conocer la arquitectura del Big Data: elementos y definición del arquitecto Big Data.
  • Conocer las infraestructuras necesarias para la aplicación de Big Data y cómo se lleva a cabo su implementación.
  • Desarrollar la función Map y la función Reduce.
  • Definir en qué consiste la tecnología Hadoop, sus conceptos básicos y los conceptos básicos de arquitectura.
  • Dominar las técnicas de clasificación en inteligencia artificial y adquirir conocimientos sobre la definición y elementos del Data Science. Conocimiento de las diferencias entre BD y BI. Dominio de la estadística aplicada al BD y el modelo de visualización de datos.
  • Conocer en qué consiste el lenguaje phyton, el lenguaje milk y el lenguaje iOS.
  • Conocer los distintos tipos de bases de datos: jerárquicas, en red, relacionales, orientadas a objetivos etc. Además de analizar el Sistema de gestión de base de datos: arquitectura, objetivos y componentes.
  • Conocer el modelo entidad – relación: entidades, relaciones, atributos y pasos generales para su creación.
  • Conocer las fases del descubrimiento de conocimiento de bases de datos y la importancia de las mismas en el éxito del proceso (en especial las de limpieza y selección de datos).
  • Estudiar los elementos y características del VMWARE HORIZON 7 y sus componentes clave que repercuten en la virtualización de escritorios, además de adquirir conocimientos acerca del IT como servicio y la seguridad del Cloud Computing.
  • Analizar la utilidad del Big Data en el sector de los medios de comunicación y marketing.
  • Identificar las metodologías y fases metodológicas que existen para llevar a cabo los proyectos en Big Data.
  • Adquirir conocimientos en conceptos para el trabajo compartido en entornos virtuales (interacción entre personas, colaboración, cooperación..).
  • Profundizar en los ataques e intrusiones de personal no autorizado en la red.
  • Conocer el clustering como uno de los métodos de aprendizaje no supervisado más importante y estudiar las medidas de conectividad o linkage measures utilizadas por los algoritmos de clustering.
  • Interpretar y analizar los datos recogidos de la muestra de investigación.
  • Aprender a utilizar de forma correcta la normativa APA en la elaboración de trabajos universitarios, proyectos y textos de diversa índole.
  • La especialización del área de interés de la maestría, aplicando lo aprendido y las habilidades adquiridas durante el transcurso del programa.

Itinerario Académico

1er Semestre

  • ¿Qué es el Big Data?
  • Conceptos y oportunidades del Big Data.
  • Gestión de la información en entornos Big Data.
  • Sectores para la aplicación del Big Data.
  • Contexto, aplicación y funcionamiento del Big Data.
  • Arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
  • Creación y desarrollo de aplicaciones útiles.
  • Tecnologías utilizadas. Mapreduce, Hadoop.
  • Diseño de experimentos con visualizaciones y modelo estadístico.
  • Otras herramientas útiles.
  • Ejemplos de aplicación exitosa con Big Data.
  • Analítica y optimización de resultados.
  • Clasificación de la información adecuada.
  • Estadística aplicada al Big Data.
  • Lenguaje phyton y lenguaje milk.
  • Paquetes con lenguaje R.
  • Comparativas de paquetes de datos.
  • Data Science: concepto y características.
  • Posición de un Data Scientist.
  • Tipo de organización. Orientación al dato.
  • Estructura de un proyecto Big Data.
  • Métodos de captura y almacenamiento de información. Tipos de bases de datos.
  • Bases de datos relacionales y orientadas a objetos.
  • Bases de datos en Big Data. NOSQL.
  • Big Data con mongoDB. Tratamiento de datos en mongoDB.
  • Gestión de mongoDB. Arquitectura de una solución mongoDB.
  • Paradigmas, proyectos y procesos del software.
  • De los datos a la información. Fundamentos del Data Warehousing.
  • Data warehouse: herramientas de verificación y técnicas de descubrimiento de información.
  • Acceso y recuperación de la información textual y gestión de documentos.

2do Semestre

  • Introducción a la virtualización.
  • Componentes HIPER-V. Infraestructura con VMWARE.
  • Virtualización de escritorio.
  • Gestión de un data center.
  • Características de VCENTER.
  • Introducción al cloud computing.
  • Cloud computing aplicado a la gestión empresarial.
  • Suite de producto VMWARE VSPHERE.
  • Virtualización de servidores en la nube.
  • Virtualización de aplicaciones.
  • Medios de comunicación y marketing.
  • Deportes, cultura y espectáculos.
  • Hostelería, turismo y restauración.
  • Banca digital, derecho y RR.HH.
  • Introducción del proyecto en Big Data.
  • Objetivos de la investigación y teoría.
  • Metodología del proyecto.
  • Resultados y conclusiones.
  • Conceptos para el trabajo compartido en entornos virtuales.
  • Tecnologías para el trabajo compartido en entornos virtuales.
  • Contexto de la gestión y dirección con y sin distancias.
  • Modalidades y fases de gestión y dirección para salvar distancias.
  • Sistemas y áreas telemáticos para gestión y dirección sin distancias.
  • Protección en nivel de red.
  • Ataques a redes e intrusiones.
  • Protección de sistemas.
  • Servidores Big Data y datos streaming.
  • Impacto tecnologías Big Data en protección de datos.

3er Semestre

  • Inteligencia artificial, aprendizaje automático y minería de datos.
  • Búsqueda en inteligencia artificial.
  • Sistemas expertos basados en reglas.
  • Incertidumbre e imprecisión en sistemas expertos basados en reglas.
  • Árboles para la toma de decisiones.
  • Algoritmos de aprendizaje de reglas.
  • Clasificación no supervisada.
  • Sistemas recomendadores.
  • Sistemas neuronales.
  • Algoritmos genéticos.
  • Casos de estudio.
  • La investigación científica.
  • Tipos de investigación y diseños de investigación.
  • Métodos de investigación.
  • Técnicas de investigación.
  • Planteamiento del problema y elaboración del marco teórico.
  • Formulación de hipótesis y selección de la muestra.
  • Recolección de datos. Análisis de datos.
  • Elaboración de un proyecto de investigación.
  • Aspectos formales y estructurales de una tesis doctoral.
  • Programas estadísticos. SPSS.
  • Referencias.
  • Citas.
  • Formato general del trabajo.
  • Introducción.

4to Semestre

Trabajos tutelados de Investigación para la Tesis

Líneas de investigación:

  • Línea 1. Minería de datos. Tratamiento computacional de grandes volúmenes de datos. Optimización de procesos.
  • Línea 2. Técnicas de análisis de datos y métodos estadísticos aplicados al procesamiento de la información.
  • Línea 3. Modelado, tratamiento y visualización de datos. Diseño de bases de datos y almacenamiento.
  • Línea 4. Tratamiento virtual de los datos. Virtualización y cloud computing.
  • Línea 5. Aplicación del Big Data en diferentes sectores.
  • Línea 6. Lenguajes de programación y de gestión de datos. Protección de redes.
  • Línea 7: Big Data e inteligencia artificial.
Pamela Calbete
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Modalidades de Cursado

Modalidad 100% online, impartiéndose a través del campus virtual de la Universidad Americana de Europa.

Metodología de Estudio

24

Meses

La Maestría en Big Data de UNADE tiene una duración máxima de 2 años y tiene como objetivo que los alumnos comprendan el valor de los datos y el proceso de transformación hacia la información. De esta misma forma, podrá aprender a analizar y gestionar el Big Data en las organizaciones donde desarrolle su trabajo.

La Universidad Americana de Europa (UNADE) integra la Corporación Educativa Internacional Grupo IOE fundada en 1998.

UNADE es una Universidad que cristaliza la vocación de la internacional IOE. A lo largo de su trayectoria ha ido dando formación en colaboración con prestigiosas universidades. Como por ejemplo, la Universidad Rey Juan Carlos en España, la Universidad de Londres, en Inglaterra, o la UNAM en México, entre otras.

“Los estudios de grado, posgrado y doctorado de UNADE se sustentan en las más avanzadas teorías y metodologías docentes en consonancia con el novedoso espacio global de conocimiento. Han sido diseñados con el objetivo de posibilitar el desarrollo práctico de la docencia teórica, incorporando el enriquecimiento propio del intercambio cultural a ambos lados del Atlántico. Su objetivo primordial es formar profesionales capaces de integrarse en el mundo laboral, tanto público como privado, con plenas garantías de éxito.”

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José Antonio Gurpegui Palacios.

Rector Honorífico | Universidad Americana de Europa.

Titulación

Maestría en Big Data

Titulación Oficial 92 créditos ECTS 2472 horas de formación

Beca y Financiación

Consientes de la realidad económica actual, Universidad Americana de Europa  y FiexMaster ponen a tu disposición un Programa de Becas para que puedas acceder a tu Maestría o Posgrado con grandes beneficios económicos y amplias facilidades.

Las Becas Cubren hasta el 75 % del Valor del Máster

Hasta 24 Cuotas Sin Intereses

En caso de querer realizar un pago contado, dispondrás de un 15% de descuento adicional. 

Requisitos y Proceso

Participar tienes que enviar tu titulación en formato digital la información que se detalla a continuación y allí se inicia el proceso.

Recibida la documentación te contactaremos para una entrevista de Pre-calificación y si esta es satisfactoria pasaras a la siguiente fase, donde el Comité Evaluador de Becas de UNADE, analizará tu expediente y de acuerdo a las plazas disponibles y a la rúbrica que tenemos para tal fin, se otorga la BECA para que estudies en USA de manera virtual.

Documentación Requerida

Hagamos Realidad Tu Beca

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Manuel Rodriguez

Asesor de Becas Latam
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