Máster Universitario en Computación en la Nube y de Altas Prestaciones

Existe en la actualidad una creciente demanda de profesionales capaces de manejar herramientas para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. La gestión eficiente de estos datos es necesaria en todos los niveles de un sistema computacional, desde los núcleos de un procesador hasta los sistemas Cloud más sofisticados. Estas herramientas son fundamentales para, entre otras muchas más aplicaciones, ejecutar simulaciones complejas de procesos físicos, diseñar modelos meteorológicos cada vez más precisos, impulsar avances en genómica, realizar los análisis de datos masivos en base a los que las corporaciones actuales elaboran planes y estrategias de mercado (Data Management) o resolver problemas de ingeniería que requieran una gran capacidad de cómputo, bien por su gran tamaño, o bien porque la respuesta deba darse en tiempo real.

Los requisitos de acceso y admisión de cada título están publicados de forma pormenorizada en la web de la Universitat Politècnica de València. Puedes rellenar el formulario para obtener más información al respecto.

Ingenieros, licenciados y graduados en Informática, ingenieros de Telecomunicaciones, ingenieros Industriales, licenciados en Física y en Matemáticas.
Titulados en otras ingenierías que dispongan de un título equivalente en carga docente a 180 créditos ECTS, e ingenieros procedentes de otros países con características similares a las anteriormente citadas.

Formación de profesionales:

Con amplios conocimientos de algorítmica paralela y habilidades y destrezas en el uso de las herramientas software y hardware que permiten el desarrollo de programas sobre sistemas de computación paralela.

Capaces de aplicar las técnicas de computación paralela para la resolución de problemas de gran dimensión y para la resolución de problemas de tiempo real.

Capaces de modelar problemas de ingeniería y problemas científicos utilizando técnicas de Computación de Altas Prestaciones.

Especialistas en Ciencias Computacionales, con una buena comprensión del análisis y la aplicación de algoritmos numéricos, técnicas de visualización y la forma en que los algoritmos utilizan las estructuras de datos y arquitecturas de computadores actuales, así como, las tecnologías de red que permiten el acceso a computadores remotos.

Con amplios conocimientos en diseño y desarrollo de aplicaciones distribuidas robustas y elásticas que puedan desplegarse en sistemas cloud.

Con una base suficiente para diseñar aplicaciones que garanticen la continuidad de su servicio, incluso cuando éstas sean actualizadas.

Con amplios conocimientos sobre las arquitecturas de las plataformas cloud.

Que dominen las principales tecnologías y herramientas para el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos (big data), la creación de arquitecturas escalables en la nube y el uso de infraestructuras distribuidas de cómputo.

MÓDULO 1: Núcleo del Máster. Fase I
Conceptos de la computación paralela
Conceptos básicos de la computación científica
Conceptos de la computación en Grid
Fundamentos de las aplicaciones distribuidas

MÓDULO 2: Núcleo del Máster. Fase II
Métodos de la computación paralela y científica
Métodos de la computación distribuida y Grid

MÓDULO 3: Especialización
Aplicaciones y seminarios

MÓDULO 4: Trabajo de fin de máster

Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio

Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios

Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

Capacidad para la dirección general, dirección técnica y dirección de proyectos de investigación, desarrollo e innovación, en empresas y centros tecnológicos en el ámbito afín al Máster.

Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad composiciones escritas o argumentos motivados, redactar planes, proyectos de trabajo, artículos científicos y formular hipótesis razonables.

Capacidad de gestionar la información específica de la disciplina y sus posibles aplicaciones en organizaciones.

Que los estudiantes sean capaces de comprender los principios de la gestión de proyectos, riesgo y cambio, así como de aplicar las metodologías y procesos para gestionar proyectos y mitigar los riesgos

Conocimiento de los conceptos y las técnicas de la Computación Paralela

Tener destreza en la utilización de las herramientas que permiten aprovechar al máximo un sistema paralelo