Máster Universitario en Big Data y Ciencia de Datos

Esta maestría tiene como objetivo que sus estudiantes puedan:

- Dominar fundamentos y herramientas para el modelado, gestión, análisis y procesamiento de datos masivos en entornos distribuidos.

- Aplicar técnicas avanzadas de programación, estadística, minería de datos y aprendizaje automático para extraer información útil y tomar decisiones estratégicas.

- Comprender y respetar las implicaciones éticas, legales y sociales del uso de datos personales.

- Diseñar visualizaciones y modelos de negocio que optimicen la comunicación de resultados y la implementación de soluciones.

- Desarrollar soluciones de inteligencia de negocio eficaces y adaptadas a las necesidades del usuario final, asegurando eficiencia y relevancia en la toma de decisiones.

Para acceder a la Maestría Oficial en Big Data y Ciencia de Datos, te recomendamos tener una base sólida en matemáticas y estadística, y conocimientos básicos de programación, así como aptitudes en el manejo de herramientas informáticas y capacidades para el tratamiento de datos.

Deberás contar con un Título Universitario Profesional, Grado Académico o Licenciatura en alguna de las siguientes profesiones:
• Ciencia de Datos, Grado en Data Science o equivalente.
• Ingeniería: Ingeniería Técnica en Informática, Sistemas o Telecomunicaciones.

Si eres profesional de alguna de las siguientes áreas de conocimiento, podrás acceder a la maestría condicionado a la superación de diferentes complementos formativos:
• Área de matemáticas, física o equivalente.
• Ingeniería no vinculada a las TIC.

Máster Universitario en Big Data y Ciencia de Datos por la Universitat Internacional Valenciana.

¿Qué hace a esta maestría única?

1. Practicarás con bases de datos reales para la realización de casos prácticos. Gracias a la colaboración con DRIVENDATA, podrás inscribirte en una plataforma donde encontrarás necesidades reales que presentan las empresas, repercutiendo en alta empleabilidad para los futuros egresados.

2. Accederás al uso de las nuevas tecnologías relacionadas con el Big Data y herramientas tecnológicas más utilizadas en el mercado laboral.

3. Tendrás la oportunidad de optar por Cloud Computing, Deep Learning o Metodologías de Gestión de Proyectos que te permitirán empezar tu especialización.

4. Podrás realizar prácticas opcionales en empresa en modalidad online, de esta manera accederás al mercado laboral solo si lo necesitas.

5. Tendrás acceso a los Laboratorios Virtuales de la Escuela de Ciencia y Tecnología de VIU. Estos espacios online, basados en diferentes tipos de tecnologías virtualizadas y escritorio remoto, impulsan una dimensión práctica en tu adquisición de los conocimientos.

● Modelo Académico con Calidad Europea. Nos unimos a tu propósito para que sigas creciendo profesionalmente desde la excelencia.
● Metodología Flexible 100% online. Estudia donde y cuando quieras accediendo por nuestra plataforma multidispositivo.
● Planeta Formación y Universidades. Formamos parte de la Red de Educación Superior de Grupo Planeta.
● Apertura de perfil profesional al mundo. Enriquecerás tu perfil profesional con una visión global y multicultural preparándote para el mercado laboral internacional.

Benjamín Arroquia.
Director de la maestría
PhD. Universidad Politécnica de Valencia. Analista programador en TICs. Programador para extracción y explotación de datos en redes sociales.

Docker, Hadoop, Apache Spark, R, Qlik, Pentaho, MongoDB, bigml, Elastic, SolidQ, Telefónica, kenmei, Green Urban Data

Al culminar tus estudios en la Maestría Oficial en Big Data y Ciencia de Datos, tendrás las competencias para ejercer en puestos de trabajo relacionados con los aspectos tecnológicos del Big Data, tales como:

• Ingeniero/Arquitecto de Datos o Data Engineer. Experto en infraestructura tecnológica.
• Gestor de Proyectos en Big Data y Data Science.
• Data Manager, Administrador de datos o Chief Data Officer (CDO).
• Arquitecto de Data Solutions.
• Data Scientist o Científico de Datos.
• Business Intelligence o Analista de Negocio.
• Analista o Consultor de Datos.