Máster Executive en Big Data Science

Máster y Postgrado

     

Octubre 2019

  

8 meses. 60 ECTs

  

Descripción

El Máster Executive en Big Data Science de UIC Barcelona es tu programa si eres un profesional que busca desarrollarse eficazmente en disciplinas de Big Data y Analítica Avanzada. Te capacitamos para la toma de decisiones en ambientes de negocio con alto volumen de datos que se generan a velocidad mayúscula, donde la extracción de conocimiento es clave. Mediante técnicas de analítica avanzada (predictiva y prescriptiva), visualización, y diseño de entornos y de arquitecturas adecuadas, te damos las bases para abordar proyectos Big Data.

El Máster se basa en clases presenciales teórico-prácticas de orientación analítica y tecnológica impartidas por reconocidos profesionales del sector, que incluyen la realización de ejercicios prácticos en entornos reales. Las sesiones de formación, excepto la realización del proyecto final, son siempre presenciales y se basan en la metodología learning by doing, para asegurarte la adquisición de las competencias. Asimismo, estudiaremos casos reales para las prácticas basadas en proyectos.

Realizarás el Proyecto de Fin de Máster con el apoyo y la supervisión de un tutor/director profesional y trabajarás a partir de herramientas y conjuntos de datos de resolución empresarial real.

Objetivos

  • Aprender a extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos y alta variedad de fuentes.
  • Aprender el uso de la Analítica de Datos e integrarlo en el proceso de toma de decisiones.
  • Dominar el ciclo completo del dato: desde la adquisición y almacenado, el proceso y análisis, hasta la visualización y elaboración de dashboards.
  • Conocer y practicar la aplicación de métodos estadísticos y de Machine Learning.
  • Conocer y practicar las principales tecnologías y arquitecturas Big Data: Hadoop, Spark, MongoDB, Neo4J, etc.

Requisitos

Para el correcto aprovechamiento de las clases es necesario que los candidatos posean las siguientes competencias:

  1. Análisis de datos y métodos estadísticos tradicionales
  2. Conocimientos básicos de programación y algorítmica para desarrollar en R y Python
  3. Gestión básica de bases de datos para desarrollar en SQL y NoSQL
El proceso de admisión incluye una entrevista personal con el director responsable del programa formativo en la que se evaluarán y aclararán las dudas sobre las competencias y los requisitos necesarios para cursar el Máster.
A quién va dirigido
Este máster encajará contigo si quieres orientarte hacia el Big Data y la Analítica de Datos. Está dirigido a profesionales provenientes de diferentes áreas de negocio y especializaciones: Marketing, Comunicación, Periodismo, Legal, Innovación, Finanzas, Recursos Humanos y Operaciones, entre otras.

Temario

CONTEXTO TECNOLÓGICO Y DE NEGOCIO ACTUAL / 5 ECTS (OBLIGATORIA)
Introducción al contexto tecnológico y de negocio actual, donde el Big Data, junto con otras tendencias tecnológicas (Industria 4.0, Internet of Things, la realidad virtual y responsabilidad de consultoría en IoT, Blockchain, entre otras) están determinando desde hoy la hoja de ruta de Integral Innovation Experts y el liderazgo de muchos negocios de los próximos años. 
DATA SCIENCE / 5 ECTS (OBLIGATORIA)
Profundizar en el campo de Data Science a través de experiencias y casos reales explicados por profesionales en activo con ejemplos y descripciones reales.
LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN PARA EL DATA SCIENTIST / 5 ECTS (OBLIGATORIA)
Introducción a la programación en los principales lenguajes y entornos que el Big Data Scientist necesita conocer, incluyendo R y Python.
MÉTODOS ESTADÍSTICOS Y DATA MINING / 9 ECTS
Fundamentación en Estadística, empezando desde las bases. Inferencia estadística, Análisis de Componentes Principales (ACP), Clusterización y Computación evolutiva.
MACHINE LEARNING / 10 ECTS (OBLIGATORIA)
Reglas de asociación, modelos lineales, clasificadores lineales, SVM, modelos de series temporales, Decision Trees, Random Forest y métodos de conjunto (ensemble). Procesado del lenguaje natural. Redes neuronales y Deep Learning. Entornos de Machine Learning en la nube.
TECNOLOGÍAS Y ARQUITECTURAS BIG DATA/ 4 ECTS (OBLIGATORIA)
Arquitectura Big Data y Cloud. Ecosistema Hadoop. Bases de datos NoSQL: MongoDB, Neo4J. Paradigma Spark: Spark R, Machine Learning con Spark MLlib y procesamiento en tiempo real con Spark Streaming.
TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN DE DATOS / 4 ECTS (OBLIGATORIA)
Principios de visualización. Visualización con R. Visualización con Tableau. Visualización con herramientas Open Source. Infografías, storytelling con datos. Técnicas avanzadas de visualización de datos.
PROYECTOS EN CONTEXTOS BIG DATA / 5 ECTS (OBLIGATORIA)
Metodologías para la Data Science. Metodologías ágiles. Contexto legal del dato. Gobernanza del dato.
TRABAJO FINAL DE MÁSTER / 15 ECTS 
El TFM se conforma como el desarrollo, en grupo, de un caso de resolución empresarial real. Comporta la gestión del ciclo completo de vida del dato, incluyendo el diseño del proyecto y la obtención de valor, en forma de producto o servicio, considerando todos los aspectos necesarios para su puesta en explotación real. El TFM deberá entregarse en forma de memoria y ser defendido ante un tribunal como entrega final.

Salidas

  • Data Scientist
  • Consultor/analista en proyectos Big Data
  • Director de proyectos Big Data
  • Analista en proyectos de I+D
  • Investigador
  • Analista de datos

Convocatorias

Inicio: Octubre 2019

Financiacion

Precio 7.800 € + 480 € (derechos de inscripción) = 8.280 €* * Precio sujeto a posibles variaciones

Profesores

Dirección y coordinación
Carlos Cosials, co-director
Ingeniero informático por la Facultad de Informática de Barcelona de la Universitat Politècnica de Catalunya. Además de profesor de tecnologías en distintas universidades, compagina su vocación pedagógica con el desempeño como Business Consultant especializado en ALM/IoT en Integral Innovation Experts, como experto en ThingWorx.
David Roche, coordinador analítico
Matemático por la Facultad de Ciencias de la Universitat Autònoma de Barcelona y doctor en Ciencias de la Computación. Profesor de asignaturas de estadística y matemáticas en diferentes universidades.
Beatriz Martín, co-director
Ingeniera informática por la Facultad de Informática de Barcelona de la Universitat Politècnica de Catalunya. MBA en EAE Business School. Amplia experiencia profesional en los ámbitos de las TIC y del marketing. Fan de las metodologías ágiles y de la transformación digital. Cofundadora y miembro activo de comunidades de aprendizaje: Agile Barcelona, Software Craftsmanship Barcelona y Vailets HackLab. Actualmente, es consultora de estrategia y negocio digital.

Lugares

Barcelona

 

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