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Maestría en Big Data Online

Adquiere un perfil global de Data Architect, Data Engineer o Data Scientist. Aprende a manejarte en minería de datos, así como en almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de información. Maestría oficial en sólo 1 año.

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Online

Maestría Universitaria en Análisis de Datos Masivos (Big Data) reconocible por la SENESCYT

La Maestría oficial en Big Data te forma para procesar y analizar grandes volúmenes de datos y a la vez obtener conocimientos sólidos en técnicas clave de captura y almacenamiento de información. Esta orientada a profesionales con vocación en el ámbito de las TIC, como científicos, ingenieros, estadísticos y matemáticos.

Además, aprenderás a aplicar tecnologías de la Ciencia de Datos y Machine Learning, por lo que te volverás un experto en el estudio y gestión de datos, aprendizaje automático y gestión de empresas tecnológicas.

Con la Maestría en Big Data online, reconocida oficialmente por el Senescyt, tendrás acceso a la AWS Academy para preparar el AWS Certified Cloud Practitioner durante el módulo en arquitecturas cloud computing y al AWS Certified Machine Learning Specialty durante el módulo de procesamiento de datos y aprendizaje automático.

Online con clases en directo Español
Inicio: 30 oct. 2023 60 ECTS
Título emitido por Universidad Europea de Madrid 10 meses Título oficial Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño
Diploma que recibirás: Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)

¡Un 25% de descuento hasta el 15 de junio!

Consulta las bases

TOP 3

Perfil IT más demandado

El profesional Big Data es una de las 5 profesiones con más crecimiento en Europa y Latinoamérica.

47%

Crecimiento Laboral

La búsqueda de perfiles expertos en Big Data ha crecido un 47%, según Linkedin en el último año.

TOP 3

Mejores Másteres

El programa Big Data Online de la Universidad Europea, está en 2ª posición en el ranking TOP 3 Mejores Másteres en Big Data de Mundo Posgrado.

¿Por qué estudiar la Maestría en Big Data online?

La Maestría Big Data a distancia, es la única que te ofrece una formación técnica integral en Big Data y herramientas para la dirección de empresas tecnológicas y emprendimiento, Cloud Computing y Machine Learning.

Adquirirás una visión general del proceso de mapeo, aprenderás a diseñar sistemas de apoyo y aplicar técnicas de almacenamiento noSQ.

Formación integral

  • Masterclases virtuales exclusivas impartidas por profesionales de empresas top en España, como Xavier Vilar (Head of Big Data & APIs GTC, Santander) y Antonio Pita (VP de Consulting & Analytics en LUCA, Telefónica).

  • Enfoque eminentemente práctico que cubre todo el ciclo de vida del dato.

  • Te formarás con un claustro de profesionales en activo de Deloitte, Cryptoeconomic o Telefónica.

Accede a la última tecnología

  • Trabajarás con las principales tecnologías y plataformas del mercado: Apache Hadoop, Spark, Scala, Python, PySpark, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, MapReduce, Anaconda y MongoDB.

  • Trabajarás con herramientas en la nube de los principales fabricantes.

  • Te prepararás con simulaciones y role playing de multinacionales de primer nivel para ser un profesional global en Big Data.

El talento se premia

Nuestros alumnos trabajan en empresas como:

Herramientas

Durante la maestría trabajarás con:

Metodología

Flexibilidad

Docencia 100 % Online con clases virtuales en directo que quedarán grabadas por si no puedes asistir o quieres verlas de nuevo.

Cerca de ti

Contarás con el apoyo de nuestros profesores expertos que facilitarán tu aprendizaje, así como de un tutor de acompañamiento que te orientará y te ayudará a que logres tus ojetivos.

Salidas profesionales del Big Data

La profesión del Big Data es la tercera con más empleabilidad, con un 89 %. En España se pronostica que en 2022 se crearán 1,25 millones de empleos en Big Data, software o ciberseguridad.

Fórmate en uno de los sectores más en auge y prepárate para trabajar como:

  • Experto en Dirección de Proyectos Big Data.
  • Big Data Architect.
  • Data Quality Engineer.
  • IT Manager, IT Arquitect.
  • Data Scientist.
  • Chief Data Officer.
  • Audit Analyst.

Testimoniales de Claustro

Comillas
ComillasConvertirse en un experto en Big Data se está convirtiendo en uno de los perfiles profesionales más demandados en nuestra sociedad, provocado principalmente, por la creciente necesidad de transformar la información en valor y el almacenamiento masivo de los datos. A través del Máster Universitario en Big Data podrás adquirir los conocimientos técnicos necesarios para convertirte en un experto en el área que podrá, revalorizar tu perfil profesional en un sector en auge.

Laura García Cuenca

Directora del Máster en Big Data

Doctora Acreditada en Ingeniería de Control y Sistemas Inteligentes. Profesora titular en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Investigadora en el área de conducción autónoma y vehículos no tripulados.

Consulta nuestras sedes de exámenes

Ponemos a tu disposición 4 sedes en Latinoamérica, Santiago (Chile), Lima (Perú), (Colombia) y otra en Quito (Ecuador), y contamos con 7 sedes en España para la realización de pruebas y exámenes oficiales. A Coruña, Barcelona, Bilbao, Madrid, Sevilla, Tenerife y Valencia.

Plan de Estudios de la Maestría en Big Data Online

El programa en Big Data online está diseñado para adquirir conocimiento técnicos sobre la gestión, análisis y el tratamiento y visualización de datos. Podrás elegir entre un itinerario de prácticas o de investigación y finalizarás tu maestría con la presentación de un proyecto aplicando los conocimientos adquiridos y utilizando herramientas exclusivas.

Plan de Estudios

Al finalizar este programa, el alumno recibe el título oficial de Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) expedido por la Universidad Europea de Madrid. Plan de estudios verificado julio 2021.

PRIMER CURSO

MateriaECTSTipoIdioma de impartición
Arquitecturas Cloud Computing3OBLIGATORIAEspañol (es)
Estadística Avanzada Aplicada3OBLIGATORIAEspañol (es)
Computación en sistemas distribuidos6OBLIGATORIAEspañol (es)
Bases de datos de nueva generación6OBLIGATORIAEspañol (es)
Gobernanza y ciclo de vida del dato3OBLIGATORIAEspañol (es)
Business Analytics3OBLIGATORIAEspañol (es)
Procesamiento de datos6OBLIGATORIAEspañol (es)
Aprendizaje automático6OBLIGATORIAEspañol (es)
Visualización de datos6OBLIGATORIAEspañol (es)
Trabajo Fin de Máster6OBLIGATORIAEspañol (es)
Metodología y diseño de la Investigación3OPTATIVAEspañol (es)
Procesamiento de la información3OPTATIVAEspañol (es)
Recursos asociados a la actividad investigadora3OPTATIVAEspañol (es)
Practicum3OPTATIVAEspañol (es)
Prácticas en empresa I9OPTATIVAEspañol (es)
Prácticas en empresa II3OPTATIVAEspañol (es)

Dispondrás de las asignaturas complementarias para empezar tu máster en el campus virtual.

Para los estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Matemáticas, Estadística, Física y afines; u otras titulaciones oficiales del ámbito de Ingeniería, Arquitectura y afines:

  • Diseño y uso de bases de datos analíticas (3 créditos ECTS)
  • Programación para la ciencia de datos (3 créditos ECTS)

Para los estudiantes que provienen de otras titulaciones que dispongan de experiencia profesional contrastada de más de 2 años en el ámbito de la Ciencia de Datos.

  • Diseño y uso de bases de datos analíticas (3 créditos ECTS)
  • Programación para la ciencia de datos (3 créditos ECTS)
  • Estadística (3 créditos ECTS)

El Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) de la Europea de Madrid se implantó por primera vez el curso 2015/2016 y el nuevo plan de estudios en 2021.

70 plazas

Competencias básicas
  • CB1: 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.
  • CB2: Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB3: 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.
  • CB4: 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.
  • CB5: 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.
Competencias transversales
  • CT1: Aprendizaje Autónomo: Habilidad para elegir las estrategias, las herramientas y los momentos que considere más efectivos para aprender y poner en práctica de manera independiente lo que ha aprendido.
  • CT2: Autoconfianza: Capacidad para valorar nuestros propios resultados, rendimiento y capacidades con la convicción interna de que somos capaces de hacer las cosas y los retos que se nos plantean.
  • CT3: Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones: ser capaz de valorar y entender posiciones distintas, adaptando el enfoque propio a medida que la situación lo requiera.
  • CT4: Capacidad de análisis y síntesis: ser capaz de descomponer situaciones complejas en sus partes constituyentes; también evaluar otras alternativas y perspectivas para encontrar soluciones óptimas. La síntesis busca reducir la complejidad con el fin de entenderla mejor y/o resolver problemas.
  • CT5: Capacidad para aplicar los conocimientos a la práctica, para utilizar los conocimientos adquiridos en el ámbito académico en situaciones lo más parecidas posibles a la realidad de la profesión para la cual se están formando.
  • CT6: Comunicación oral/ comunicación escrita: capacidad para transmitir y recibir datos, ideas, opiniones y actitudes para lograr comprensión y acción, siendo oral la que se realiza mediante palabras y gestos y, escrita, mediante la escritura y/o los apoyos gráficos.
  • CT7: Habilidades en las relaciones interpersonales: Capacidad de relacionarse positivamente con otras personas por medios verbales y no verbales, a través de la comunicación asertiva, entendiéndose por ésta, la capacidad para expresar o transmitir lo que se quiere, lo que se piensa o se siente sin incomodar, agredir o herir los sentimientos de la otra persona.
  • CT8: Iniciativa y espíritu emprendedor: Capacidad para acometer con resolución acciones dificultosas o azarosas. Capacidad para anticipar problemas, proponer mejoras y perseverar en su consecución. Preferencia por asumir y llevar a cabo actividades.
  • CT9: Planificación y gestión del tiempo: Capacidad para establecer unos objetivos y elegir los medios para alcanzar dichos objetivos usando el tiempo y los recursos de una forma efectiva.
  • CT10: Razonamiento crítico: Capacidad para analizar una idea, fenómeno o situación desde diferentes perspectivas y asumir ante él/ella un enfoque propio y personal, construido desde el rigor y la objetividad argumentada, y no desde la intuición.
  • CT11: Resolución de problemas: Capacidad de encontrar solución a una cuestión confusa o a una situación complicada sin solución predefinida, que dificulte la consecución de un fin.
  • CT12: Innovación-Creatividad: Capacidad para proponer y elaborar soluciones nuevas y originales que añaden valor a problemas planteados, incluso de ámbitos diferentes al propio del problema.
  • CT13: Toma de decisiones: Capacidad para realizar una elección entre las alternativas o formas existentes para resolver eficazmente diferentes situaciones o problemas.
  • CT14: Trabajo en equipo: Capacidad para integrarse y colaborar de forma activa con otras personas, áreas y/u organizaciones para la consecución de objetivos comunes.
Competencias específicas
  • CE1. Capacidad para conocer e identificar los agentes del mercado, empresas y tecnologías que participan en el sector del análisis de grandes volúmenes de datos en infraestructuras distribuidas.
  • CE2. Conocimiento de las bases teórico-prácticas necesarias sobre Tecnologías de la Información y Comunicaciones de interés para el desarrollo e implantación de servicios de análisis y extracción de modelos a partir de los datos en infraestructuras de altas prestaciones.
  • CE3: Capacidad para diseñar, implantar, y administrar redes e infraestructuras para el tratamiento de grandes volúmenes de datos distribuidos.
  • CE4. Capacidad para diseñar y ejecutar un proceso completo de descubrimiento de conocimiento incluyendo las fases de almacenamiento, procesamiento y visualización de los datos.
  • CE5. Capacidad para diseñar y aplicar algoritmos de análisis basados en sistemas e infraestructuras de almacenamiento y acceso a grandes volúmenes de datos.
  • CE6. Conocimiento de las bases técnicas del funcionamiento de sistemas distribuidos de altas prestaciones, sus entornos de desarrollo y bases de datos (SQL y noSQL), y las plataformas de uso en la actualidad (cloud computing y virtualización).
  • CE7. Conocimiento de los aspectos relativos a la integración, implantación y explotación de aplicaciones de análisis de datos en plataformas de altas prestaciones incluyendo la privacidad y protección de los datos.
  • CE8. Capacidad para analizar, diseñar e integrar tecnologías y modelos de negocio en contextos multidisciplinares como son la geo-localización, recomendadores on-line, sistemas de pujas en tiempo real, etc.
  • CE9. Capacidad para integrar los conocimientos y competencias adquiridas a través de la participación en proyectos reales en empresas.
  • CE10. Conocimiento de los métodos empleados en la investigación y su aplicación en procesos de innovación de mejora interna o departamental, o en la creación de nuevos productos basados en la generación de un valor añadido a partir de los datos.
  • CE11. Conocimiento de los aspectos que ligan la función profesional a las necesidades habituales en economía, regulación y normativa y políticas de I+D+i y redacción de memorias. [1]
  • CE12. Capacidad para participar en una red de conocimiento y negocio entre empresarios, ingenieros y demás agentes participantes en el desarrollo de negocio a partir de la monetización de los datos en el área TIC y su conjunción con los diferentes sectores de aplicación (banca, salud, comunicaciones, gobierno, etc.).
  • CE13. Capacidad para identificar futuras tendencias técnicas en tecnologías y procesos de descubrimiento de información y generación de conocimiento a partir de los datos.
  • CE14. Conocimiento de diferentes metáforas de visualización, analíticas visuales, y tecnología necesaria para mejorar la interpretación de los datos en el proceso de interacción hombre-máquina.
  • CE15. Capacidad para identificar y aplicar las nuevas tendencias en la administración de empresas: capacidad de liderazgo, detección de oportunidades de negocio en el campo de nuevas tecnologías, inteligencia de negocio y marketing, y gestión de la innovación y desarrollo (I+D+I).
  • CE16. Capacidad para definir y aplicar un proceso de dirección estratégica referente al uso de los datos tanto internos como externos para optimizar los procesos internos o generar mejoras competenciales con respecto a otras empresas del mismo sector.
  • CE17. Capacidad para tomar decisiones para el diseño y puesta en marcha de un Plan de Empresa incluyendo los trámites necesarios en el proceso de creación de una empresa: viabilidad comercial; viabilidad económico-financiera y viabilidad técnica.

[1] Esta competencia se desarrolla sólo en el itinerario de investigación.

Claustro

El claustro de este máster cuenta con un 72% de doctores.

Dr. Dª. Laura García Cuenca

Directora del Máster en Big Data. Doctora Acreditada en Ingeniería de Control y Sistemas Inteligentes. Profesora titular en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Investigadora en el área de conducción autónoma y vehículos no tripulados.

  • Dr. D. Nicolás Coca López
    Ommatidia LIDAR - R&D Product Engineer
  • Dr. D. David Díaz Rico
    Instituto de Ingeniería del Conocimiento – IIC – Data Scientist
  • Dr. D. Rafael Muñoz Gil
    CaixaBank - Data & Analytics Manager
  • Dr. D. Daniel Higuero Alonso-Mardones
    NAPPTIVE - Chief Technology Officer
  • D. Edgar Cotte
    Microsoft - Customer Engineer Data & AI
  • D. Joaquín García Onrubia
    Enagás - Data & Analytics Manager
  • Dra. Dª. Ana Medina Palomo
    Ingeniera matemática
  • Dr. D. Juan Antonio Piñuela Izquierdo
    Ingeniero de Telecomunicación
  • Dr. D. Enrique Puertas
    Ingeniero Informático
  • D. Carlos Cilleruelo
    Ingeniero Informático
  • Dr. D. Javier Pérez Piñeiro
    Ingeniero Químico

Flexibilidad

  • Planificación completa: dispondrás desde el principio de toda la organización de tus estudios.

  • Clases virtuales en directo, adaptadas al horario laboral. Quedarán grabadas por si no pudiste asistir o quieres volver a verlas.

  • Campus virtual intuitivo y dinámico, podrás acceder desde cualquier dispositivo.

Cerca de ti

  • Docente experto de cada asignatura, vinculado al ámbito profesional. El docente impartirá las clases, te guiará durante esta asignatura y evaluará tu experiencia formativa.

  • Tutor de acompañamiento: es la persona que te acompañará durante todo tu programa. Tu ayudará a organizar tu tiempo, te orientará y guiará con el fin de que logres tus objetivos.

  • Centro de Atención al Estudiante: disponible las 24 horas através de un chat y un teléfono para resolver cualquier duda técnica de la plataforma.

Aprendizaje experiencial

  • Todas nuestras actividades formativas están dirigidas a facilitar que adquieras conocimientos, habilidades, destrezas y competencias profesionales.

Acceso

Te detallamos los perfiles recomendados para estudiar esta titulación y los requisitos de acceso al programa.

  • Esta maestría está especialmente diseñado para científicos, tecnólogos, ingenieros, estadísticos, físicos, matemáticos, arquitectos, que deseen reorientar su carrera profesional a este campo con el reto de crear valor a partir de la integración y análisis de los datos provenientes de las distintas funciones de negocio o medios externos.
  • Ingenieros recién titulados, que deseen comenzar su carrera en el campo de gestión y análisis de grandes volúmenes de datos.
  • Estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Ciencia de datos; Informática y Computación y afines; o Ingeniería de Telecomunicación y afines.
  • Estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Matemáticas, Estadística, Física y afines; u otras titulaciones oficiales del ámbito de Ingeniería, Arquitectura y afines, que dispongan de competencias (nivel MECES 2) en el ámbito de la estadística básica y que hayan cursado o convalidado los complementos formativos habilitados al efecto; o bien dispongan de experiencia profesional contrastada de más de 1 año en el ámbito de la Ciencia de datos, como gestores de bases de datos, analistas de datos, o gestores de proyectos donde se desarrolle análisis de datos.
  • Estudiantes que provienen de otras titulaciones, que dispongan de experiencia profesional contrastada de más de 2 años en el ámbito de la Ciencia de datos como gestores de bases de datos, analistas de datos, o gestores de proyectos donde se desarrolle análisis de datos, y hayan cursado o convalidado los complementos formativos habilitados al efecto.

COMPLEMENTOS FORMATIVOS:

Dispondrás de las asignaturas complementarias para empezar tu máster en el campus virtual.

Para los estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Matemáticas, Estadística, Física y afines; u otras titulaciones oficiales del ámbito de Ingeniería, Arquitectura y afines:

  • Diseño y uso de bases de datos analíticas (3 créditos ECTS)
  • Programación para la ciencia de datos (3 créditos ECTS)

Para los estudiantes que provienen de otras titulaciones:

  • Diseño y uso de bases de datos analíticas (3 créditos ECTS)
  • Programación para la ciencia de datos (3 créditos ECTS)
  • Estadística (3 créditos ECTS)

Proceso de Admisión

El proceso de admisión para cursar un grado o postgrado online en la Universidad Europea puede llevarse a cabo durante todo el año, si bien la inscripción en cualquiera de nuestros programas está supeditada a la existencia de plazas vacantes. Para completar el proceso deberás seguir estos sencillos pasos:

Cómo solicitar admisión

1

Documentación

Necesitarás enviar la documentación específica a tu asesor personal.

  • Formulario de admisión.
  • Documento legal de acceso a la titulación elegida.
  • Fotocopia de tu DNI.
  • Curriculum vitae.

2

Prueba de acceso

Una vez revisada la documentación tu asesor personal se pondrá en contacto contigo.

  • Test de evaluación competencial.
  • Entrevista personal.
  • Prueba de evaluación de idioma (si procede).

3

Reserva de plaza

Formalización de la reserva de plaza a través de nuestros diferentes métodos de pago.

  • Domicilación bancaria.
  • Tarjeta de crédito.
  • Pago virtual.

Calidad Académica

La Universidad Europea cuenta con un amplio abanico de reconocimientos que avalan su calidad académica. En concreto, cuenta con algunos de los siguientes prestigiosos galardones, como por ejemplo: el Sello de Excelencia Europea 500+, Quali-cert o Madrid Excelente. En el rating internacional de acreditación QS Stars, la Universidad Europea ha obtenido un total de cuatro estrellas sobre cinco. Este sistema de acreditación externo determina el nivel de excelencia alcanzado por las universidades en varias áreas. La Universidad Europea ha conseguido la máxima puntuación de cinco estrellas en Empleabilidad, Docencia, Instalaciones y Responsabilidad Social del rating.

Consultar

La Universidad Europea ha diseñado su Sistema de Garantía Interna de Calidad acorde con las directrices de la Fundación para el Conocimiento Madri+d Agencia Autonómica para la Evaluación de la Calidad de las Universidades, como base estructural para garantizar la calidad de las nuevas titulaciones oficiales según las directrices de calidad del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) y la Ley Orgánica 4/2007, de 12 de abril, por la que se modifica la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades.

Consultar

Accede a la documentación del SGIC:

SGIC SISTEMA DE GARANTÍA DE CALIDAD.

El Comité de Calidad del Título (CCT) está formado por los siguientes miembros relacionados con el título:

  • SubDirector/a de Postgrado
  • Director/a de Programa
  • Coordinador del Programa
  • Estudiantes
  • Profesores (Coordinador/a de TFM y Coordinador/a de Prácticas)
  • Responsable de Calidad y Compliance
  • Director/a Académico/a
  • Incluir cronograma de tareas al principio de curso.
  • Disponibilidad de MSC Software en mylabs (plataforma de acceso remoto).
  • Incluir más ejercicios prácticos en las clases de Simulación.
  • Incluir más prácticas de laboratorio.
  • Tasa de abandono 0%
  • Tasa de eficiencia 100%
  • Tasa de graduación 82%
  • Tasa de empleabilidad 94%
  • Tasa de rendimiento 93%
  • Satisfacción de los estudiantes con el profesorado 4/5