Máster Universitario en Métodos Analíticos para Datos Masivos: Big Data

Nuestro Máster está orientado principalmente a la formación de personas interesadas en trabajar en el análisis de datos, y especialmente en el análisis de grandes volúmenes de datos en empresas y organizaciones Los estudiantes del Master, recién graduados o profesionales activos, recibirán formación adicional en los métodos empleados en el tratamiento de Big Data, y se familiarizarán con la aplicación de estos métodos en diferentes áreas de interés.

Se pondrá especial énfasis en el uso de aplicaciones basadas en lenguajes analíticos como R y Python. Los cursos también introducirán paradigmas de almacenamiento y procesamiento tales como MapReduce o noSQL, así como en sus implementaciones más habituales (Hadoop, Storm, Spark, etc...), así como metodologías computacionales y de almacenamiento adecuadas para estos datos. Estos conocimientos proporcionan una excelente formación a los alumnos para el desarrollo de actividades asociadas al tratamiento de grandes volúmenes de datos, y en particular para realizar análisis estadísticos y computacionales complejos de los mismos, con el objetivo de obtener resultados aplicables en identificación de patrones, predicción, previsión, simulación u optimización. Estos resultados deben suponer el punto de partida básico para la mejora de la eficiencia en empresas y organizaciones.

Los candidatos deberán poseer un título de Grado o equivalente en una de las áreas siguientes:

Ingeniería Informática
Ingeniería de Telecomunicación
Estadística
Matemáticas
Física
Ingeniería Industrial

Los candidatos con titulaciones en otras áreas (por ejemplo los titulados en Administración y Dirección de Empresas, Ciencias Económicas o Medicina y Ciencias de la Salud) podrán ser considerados, pero deberán acreditar niveles de conocimiento suficientes en las áreas de Matemáticas (Algebra y Cálculo), Estadística (Probabilidad e Inferencia) e Informática (habilidades básicas de programación). En cualquier caso, y dependiendo de cada caso concreto, la Comisión Académica del Máster podrá recomendar a alumnos admitidos la realización, previa al inicio de las clases del Máster, de uno o varios cursos online (MOOCs) sobre algunos de los contenidos anteriores.

Curso 1 - Cuatrimestre 1
Matemáticas para el análisis de datos
Estadística para el análisis de datos
Fundamentos tecnológicos en el mundo Big Data
Computación de altas prestaciones para Big Data en las Empresas
Back-end para análisis de Big Data
Distribución de contenidos en Internet
Modelos de predicción
Aprendizaje estadístico
Optimización para grandes volúmenes de datos
Inteligencia para Big Data: métodos y tecnologías

Curso 1 - Cuatrimestre 2
Aprendizaje Bayesiano
Análisis de series temporales y predicción
Aprendizaje automático
Aplicaciones del análisis de Big Data a los negocios
Análisis y explotación de datos de la Web
Aprendizaje automático
Elegir 2 optativas
Seguridad de la información y gestión de riesgos tecnológicos empresariales
Análisis de datos para la sociedad inteligente
Redes cloud
Análisis de redes y visualización de datos

Trabajo Fin de Máster