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Máster en Big Data Science

Máster en Big Data Science

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UIC Barcelona
Universidad:
UIC Barcelona
Ciudad:
Barcelona
Tipo de estudios:
Postgrado
Area de conocimiento:
Área de Ingenierías
Comienzo:
Octubre
Modalidad:
Semipresencial
Idioma:
Español
Créditos:
60 ECTS
Duración:
8 Meses
Precio:
8.280€
Requisitos:
Estudiante Europeo
Estudiante No Europeo
Se basan en la metodología learning by doing,

PRESENTACIÓN

El Máster Executive en Big Data Science de UIC Barcelona es tu programa si eres un profesional que busca desarrollarse eficazmente en disciplinas de Big Data y Analítica Avanzada. Te capacitamos para la toma de decisiones en ambientes de negocio con alto volumen de datos que se generan a velocidad mayúscula, donde la extracción de conocimiento es clave. Mediante técnicas de analítica avanzada (predictiva y prescriptiva), visualización, y diseño de entornos y de arquitecturas adecuadas, te damos las bases para abordar proyectos Big Data.

El Máster se basa en clases presenciales teórico-prácticas de orientación analítica y tecnológica impartidas por reconocidos profesionales del sector, que incluyen la realización de ejercicios prácticos en entornos reales. Las sesiones de formación, excepto la realización del proyecto final, son siempre presenciales y se basan en la metodología learning by doing, para asegurarte la adquisición de las competencias. Asimismo, estudiaremos casos reales para las prácticas basadas en proyectos.

Realizarás el Proyecto de Fin de Máster con el apoyo y la supervisión de un tutor/director profesional y trabajarás a partir de herramientas y conjuntos de datos de resolución empresarial real.

OBJETIVOS

  1. Entender el contexto de los proyectos Big Data y la transformación analítica de las organizaciones y los sectores.
  2. Aprender a extraer conocimientos de grandes volúmenes de datos y alta variedad de fuentes.
  3. Integrar el uso de la analítica de datos en el proceso de toma de decisiones.
  4. Dominar el ciclo completo del dato: desde la adquisición y almacenamiento hasta el proceso y análisis, la visualización y elaboración de dashboards.
  5. Conocer y practicar la aplicación de métodos estadísticos y de Machine Learning
  6. Practicar con las principales tecnologías y arquitecturas Big DataHadoop, Spark, MongoDBNeo4j, etc.
No he fracasado, he encontrado 10000 formas que no funcionan

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