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Máster Universitario en
Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics & Big Data

Plan de Estudios

Inicio

4 nov 2024

Duración

1 curso

Créditos

60 ECTS

Exámenes

Online y/o presenciales

Modalidad

Online interactivo

Título

Oficial

Especialízate con el plan de estudios más completo con el Máster en Big Data online

Prepárate para lograr un perfil versátil capaz de aportar valor en diferentes sectores y empresas. El programa del Máster en Big Data online tiene un enfoque multidisciplinar e incluye asignaturas específicas de Ingeniería como Procesado masivo de datos, Herramientas de visualización o Análisis e interpretación de datos. Además, puedes realizar tu Trabajo de Fin de Máster (TFM) sobre casos reales de la empresa en la que ya estés trabajando.

Estructura del plan de estudios

Los créditos del programa están repartidos de la siguiente forma:

TIPOECTS
Obligatorias42
Trabajo fin de Máster12
Prácticas6
Créditos totales60

Consulta la distribución de asignaturas por cuatrimestres y sus contenidos, las competencias a adquirir, la metodología de aprendizaje, el proceso de evaluación, la bibliografía asociada y orientaciones para el estudio.

Prácticas profesionales

Las prácticas profesionales son obligatorias y suponen una carga de 6 ECTS (126 horas). Tienes la opción de realizarlas presencialmente u online en empresas con las que tenemos convenios como Telefónica, Banco Santander o Vodafone España. También puedes hacerlas en tu propia empresa si trabajas actualmente en ella.

Estas prácticas te brindarán experiencia y abrirán oportunidades laborales en el mundo del big data. Además, puedes convalidarlas si cumples con el requisito de horas de trabajo en análisis de datos. Tienes la posibilidad de convalidar las prácticas del Máster en Big Data, si así lo deseas, siempre y cuando acredites un mínimo de 180 horas de trabajo realizado en el ámbito del análisis de datos. Alguna de las actividades desempeñadas pueden ser:

  • Desarrollo y/o despliegue de sistemas globales de monitorización, análisis y visualización de datos para el apoyo a la toma de decisiones.
  • Diseño de metodologías de captura y almacenamiento de datos.
  • Revisión de catálogos de datos y propuesta de técnicas de análisis adecuadas para un contexto dado.
  • Implementación de técnicas de análisis de datos
  • Despliegue de herramientas de procesado Big Data (Hadoop o similares)
  • Diseño y/o implementación de visualizaciones de datos interactivas, usables y elocuentes
  • Evaluación de métodos de captura y almacenamiento, existentes y elaboración de propuestas de mejora.
  • Evaluación de software de análisis de datos existente y elaboración de propuestas de mejora.
  • Evaluación de visualizaciones de datos existentes y elaboración de propuestas de mejora. Diseñar y desarrollar un sistema para el apoyo a la toma de decisiones, contemplando el proceso completo: recogida de datos, procesado y visualización.