- ModalidadOnline
- Duración12 meses (unas 1.500 horas)
- Créditos60 ECTS
- IdiomaEspañol
- TitulaciónMaestría en Big Data y Data Analytics
Sobre el programa
La maestría cubre las dos disciplinas que le dan nombre y que en el trabajo diario se necesitan juntas.
El big data se ocupa de la infraestructura:
- cómo se recoge
- almacena y procesa un volumen de datos que desborda una máquina corriente
- y de ahí que el plan trabaje SQL y NoSQL
- procesamiento distribuido con Spark y despliegue en la nube
La analítica de datos es la otra mitad: convertir esa materia prima en decisiones, con estadística, modelos de aprendizaje automático y visualización en Power BI y Tableau para que el resultado llegue a quien decide. El itinerario recorre nueve módulos, de los fundamentos estadísticos a la analítica de negocio, y cierra con un proyecto integrado sobre datos reales. Se imparte en línea y en español, con tutor asignado, y equivale a 60 créditos ECTS repartidos en unas 1.500 horas de trabajo.
Aspectos destacados
- Las dos mitades del oficio
El programa combina la infraestructura del dato —almacenamiento, procesamiento distribuido y nube— con la analítica que lo convierte en decisiones.
- Procesamiento a escala con Spark y nube
La parte de big data trabaja SQL y NoSQL, procesamiento distribuido con Spark y despliegue en entornos de nube.
- Aprendizaje automático y visualización
La parte analítica cubre estadística, modelos de aprendizaje automático aplicados y visualización en Power BI y Tableau.
- Proyecto integrado con datos reales
El itinerario cierra con un proyecto que recorre el ciclo completo, desde la captura del dato hasta la presentación de resultados.
- En línea, en español y con tutor asignado
La docencia es en línea para alumnado de España y América Latina, con acompañamiento de un tutor durante todo el programa.
Temario 6 módulos
- Introducción al Big Data y su impacto en los negocios
- Herramientas y lenguajes de programación como Python
- Modelos de machine learning y técnicas de inteligencia artificial
- Gestión y visualización de datos
- Infraestructura de datos
- Análisis predictivo y toma de decisiones basada en datos
Requisitos de acceso
Titulación universitaria. Base de programación y matemáticas útil.