Máster presencial
Alcalá de Henares (Madrid)
El Máster en Tecnologías Big Data forma a los profesionales que diseñan, despliegan y mantienen infraestructuras y aplicaciones de procesamiento de datos escalables.
El programa proporciona una visión amplia de las principales tecnologías Big Data, sus posibilidades de aplicación, y su integración para dar soporte a las tareas analíticas y a la puesta en producción de los modelos obtenidos de esas tareas.
El Máster en Tecnologías Big Data se orienta a profesionales usando una metodología Flipped Classroom (Clase Invertida) que permite realizar el estudio de modo Semipresencial (clases presenciales sábados cada 15 días) o completamente online, permitiendo la creación de expertos con uno de los perfiles profesionales más demandados actualmente.
El diseño del Máster en Tecnologías Big Data ofrece:
Un máster que te permite COMPATIBILIZAR LA FORMACIÓN con tu jornada laboral, con una novedosa y eficiente metodología formativa.
Una PREPARACIÓN AMPLIA con un esfuerzo total de 60 créditos ECTS, que permite por su amplitud cubrir una formación profunda en el área.
Un MÓDULO DE ADAPTACIÓN para nivelar a estudiantes con diferentes perfiles y orientar en la preparación previa para el aprovechamiento de los contenidos del Máster en Tecnologías Big Data.
Un MÉTODO DOCENTE basado en la práctica y la contextualización en casos prácticos o en problemas de negocio, utilizando las herramientas y tecnologías de manera práctica desde el principio.
El programa pretende proporcionar al alumno una formación integral en tecnologías Big Data que le permita diseñar la arquitectura y seleccionar las tecnologías en proyectos, así como identificar los beneficios que el tratamiento del Big Data puede aportar.
El programa pretende proporcionar al alumno una formación integral en tecnologías Big Data que le permita diseñar la arquitectura y seleccionar las tecnologías en proyectos, así como identificar los beneficios que el tratamiento del Big Data puede aportar.
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Sedes
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Fecha inicio
Objetivos
Los objetivos de aprendizaje del programa son los siguientes: Saber comunicar los resultados de diferentes tareas de análisis a través de gráficos y diagramas a diferentes audiencias. Saber utilizar entornos de data science para un amplio rango de tareas analíticas, incluyendo la preparación y transformación de datos. Contextualizar y guiar las tareas de análisis en contextos de negocio, aplicación o transformación concretos. Aplicar técnicas de análisis estadístico e inferencia a datos de problemas diversos. Utilizar técnicas, herramientas y algoritmos de aprendizaje automático, supervisado y no supervisado, a la creación de modelos predictivos o de asociación y saber evaluarlos, actualizarlos y desplegarlos.
Temario completo de este curso