Big Data y Business Analytics

Curso 2018/2019. Títulos propios - Máster propio.

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Resumen

El objetivo del Máster Propio en Big Data y Business Analytics es for mar a los alumnos que quieran desarrollar su actividad profesional en el diseño, gestión, análisis y explotación de grandes volúmenes de d atos para su implementación dentro de la estrategia empresarial y la toma de decisiones. El planteamiento mixto del máster Big Data permit e perfiles tecnológicos y analíticos, de igual manera que los destina dos a los procesos de negocio.

Características

Periodo de impartición

Fecha de inicio:

26-10-2018

Fecha de fin:

29-06-2019

Requisitos de acceso

DIPLOMADO

Número de horas

Teóricas:

300

Prácticas:

220

Número de plazas

20

Importe de la matrícula

6.350€

Datos de contacto

Teléfono:

650829919

Correo electrónico:

info@nticmaster.com

Detalles de la titulación

Objetivos

Objetivos del Máster en Big Data y Business Analytics de la UCM

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A grandes rasgos, nuestro máster en Big Data pretende que los alumnos estén preparados para afrontar las oportunidades que les puedan surgir dentro de un mercado laboral tan demandado como es el de los macrodatos.

Un mercado que, por otro lado, pese a poseer una alta demanda de profesionales, encuentra dificultades para encontrar una capacitación adecuada en los candidatos que atienden a sus ofertas laborales.

Así, el estudiar Big Data se convierte en una oportunidad magnífica para desarrollarse con éxito como profesional de un sector tan bien valorado como cada vez más necesario en prácticamente cualquier ámbito de nuestra vida, influyendo en campos tan diversos como el médico, el científico, el militar, el político y, por supuesto, y por encima de los demás, el empresarial.

A lo largo del año académico, nuestros estudiantes obtendrán las habilidades necesarias para ello dentro de un entorno en que los aspectos prácticos serán protagonistas, cimentados en una buena base teórica.

Finalizado el máster, los alumnos estarán capacitados para analizar los datos de los que dispongan, poniendo el foco principal dentro de un entorno empresarial que es en el que más posibilidades laborales están surgiendo, y poder realizar una toma de decisiones efectiva basada en el proceso de gestión de información.

Dicho proceso, gira en torno a cuatro bases fundamentales: la captura de la información, su almacenamiento, el tratamiento y la puesta en valor de los datos. Todas estas etapas serán tratadas en profundidad en nuestra propuesta académica, de las cuales te ofrecemos información más detallada en nuestra pestaña del «Programa».

Perfil del solicitante

Perfil del solicitante del Máster en Big Data y Business Analytics de la UCM

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Esté máster se dirige a todo el que quiera adquirir los conocimientos necesarios para iniciar una carrera profesional dentro del ámbito de la inteligencia de datos.

Así, recién licenciados con capacidades que abarquen conocimientos como programación, infraestructuras tecnológicas, bases de datos, matemática y estadística, tratamiento de información, análisis científico, patrones predictivos o puesta en valor de modelos, serían grandes candidatos a realizar el mismo y parecen los perfiles más evidentes para aplicar a esta iniciativa formativa.

Pero más allá de aquellos perfiles más científicos o tecnológicos, los que se han enfocado hacia el entorno empresarial, también tienen una gran oportunidad dentro de esta propuesta académica, porque el Big Data es muy necesario para obtener resultados óptimos en las acciones de negocio, la presentación de resultados empresariales o la toma de decisiones.

Los lingüistas son otro grupo que puede tener interés en los macrodatos. Y es que, pese a que en un principio pueda parecer el dato lo más alejado de un lingüista en cuanto a afinidad, la aparición en escena dentro del análisis de datos de los datos no estructurados, abren un abanico muy grande de posibilidades en los campos del análisis semántico, sintáctico o morfológico.

Y los profesionales en activo que buscan dan un giro o incluso un impulso a su carrera, encuentran en el big data una oportunidad única. Tanto es así, que nuevos puestos, que hace unos años ni existían, proliferan hoy en día y las empresas buscan analistas de negocio que basen sus conclusiones en el business intelligence, estadísticos orientados a modelos predictivos y la calidad del dato, arquitectos tecnológicos, expertos en machine learning, arquitectos e ingenieros en big data, científicos de datos… Y las posibilidades siguen en aumento año a año.

En definitiva, tanto aquellos que van a culminar su preparación antes de salir al mercado laboral, como los que ya cuentan con una amplia experiencia profesional pero no quieren verse obsoletos en un breve espacio de tiempo dentro de un gran gama de campos y especializaciones (en los cuales la inteligencia de datos desplaza a gran velocidad otros métodos tradicionales de análisis y predicción orientados a la toma de decisiones corporativas, científicas, en materia de seguridad…) son candidatos idóneos a realizar este máster.

Programa

Programa del Máster en Big Data y Business Analytics de la UCM

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Módulo1: Introducción a Big Data

El objetivo principal del módulo es que los alumnos aprendan los fundamentos de Big Data y su uso en los entornos empresariales.

  • Profesor Daniel Gómez González
  • Profesor José Carlos Soto Gómez

Módulo 2: Bases de Datos SQL

Con este módulo, los alumnos aprenderán el diseño y modelización de las bases de datos y el lenguaje SQL.

  • Profesor Cristóbal Pareja
  • Profesor Luis Llana

Módulo 3: Business Intelligence

Este módulo servirá para aprender las técnicas de la inteligencia de negocio y el diseño de distintos modelos para su aprovechamiento.

  • Profesora Yolanda Hernández Haro

Módulo 4: Introducción y fundamentos de programación en Python

El alumno aprenderá los fundamentos del lenguaje de programación Python.

  • Profesor Cristóbal Pareja Flores

Módulo 5: Bases de datos NoSQL

Finalizado el módulo, el estudiante sabrá cómo modelar bases de datos NoSQL y las principales operaciones en torno a éstas.

  • Profesor Daniel Hernández León
  • Profesor Cristóbal Martínez Martínez

Módulo 6: Tecnologías del Big Data

En este módulo el alumno aprenderá Hadoop, Spark y varias técnicas de visualización.

  • Profesor Pedro Pablo Malagón Amor
  • Profesor Santiago Mota Herce

Módulo 7: Introducción y fundamentos de programación en R

El estudiante aprenderá los fundamentos del lenguaje de programación R.

  • Profesor José Luis Brita-Paja Segoviano

Módulo 8: Fundamentos de estadística

Con este módulo el alumno afianzará los conocimientos de estadística que le serán requeridos para seguir el resto de módulos del master.

  • Profesor Conrado Miguel Manuel García

Módulo 9: Minería de datos y modelización predictiva con R

Se pretende transmitir al estudiante los conceptos necesarios para el desarrollo de la modelización predictiva, basada en grandes volúmenes de datos, a través de técnicas de minería de datos.

  • Profesor Conrado Miguel Manuel García
  • Profesora Aída Calviño Martínez
  • Profesora Juana María Alonso Revenga
  • Profesor Lorenzo Escot

Módulo 10: Machine Learning con R y Python

A través de este módulo el alumno aprenderá las diversas técnicas y aplicaciones de Machine Learning, e igualmente ahondará en la modelización predictiva avanzada.

  • Profesor Javier Portela García-Miguel
  • Profesora Aída Calviño Martínez

Módulo 11: Aplicaciones del Big Data en la Empresa

El objetivo principal del módulo es enseñar al alumno los distintos soportes a la toma de decisiones, la gestión económica y financiera, marketing y ventas y operaciones de logística.

  • Profesor Carlos Ortega Fernández
  • Profesora María José Romero

Módulo 12: Data Science Aplicado a la empresa

Se dotará al estudiante de una visión global de las empresas que están focalizadas en el dato. También habrá espacio para la creación de equipos y estructuración de proyectos de Data Science.

  • Profesor Javier Monjas Pérez

Módulo 13: Text Mining y Redes Sociales

El objetivo de este módulo es aprender a utilizar las principales APIs de acceso a datos en redes sociales, así como el análisis de textos y su tratamiento para su uso que otorgue ventajas competitivas de forma eficaz.

  • Profesor Antonio Pareja
  • Profesor Javier Castro

Módulo 14: Open Data

En este módulo se examinarán las tendencias de gobierno abierto, las fuentes de datos y algoritmos abiertos.

  • Profesor Carlos Ortega Fernández

Módulo 15: Emprendimiento en empresas de Big Data

Este módulo acompañará al alumno en su proceso de diseñar el lanzamiento de una startup basada en servicios de Big Data, poniendo especial interés en la aplicación de técnicas ágiles en el desarrollo de productos y servicios.

  • Profesor José Carlos Soto Gómez

Trabajo final

Tutorización a cargo de los profesores:

  • Profesor Luis Llana
  • Profesora Aída Calviño
  • Profesor José Carlos Soto Gómez
  • Profesor Pedro Concejero Cerezo
  • Profesor Javier Portela García-Miguel

Profesorado

Profesorado del Máster en Big Data y Business Analytics de la UCM

Director: Javier Portela García-Miguel.

  • Director de varios estudios en Data Mining y Business Intelligence
  • Responsable de investigaciones de seguridad, análisis y sistemas
  • Doctor en Matematicas,
  • Docente en la UCM
  • Experto en análisis predictivo

Co-Director: José Carlos Soto Gómez

  • Socio fundador de NTIC Master
  • Socio fundador de Aplimovil
  • Proyectos IT y analítica empresarial en empresas como Banco de España, Telefónica, NEC o Vodafone

Profesores:

Pedro Pablo Malagón Amor

  • Sales Engineer de Google
  • Experiencia previa en Microsoft como Ingeniero, arquitecto en Cloud Data
  • A cargo de varios proyectos en Microsoft durante 17 años como responsable de los mismos Carlos Ortega Fernández - Científico de datos senior en ThinkbigAnalytics, del grupo Teradata
  • Especialista en Machine Learning, algoritmos y datos

Cristóbal Pareja Flores

  • Vicedecano de Postgrado
  • Doctor en Informática
  • Catedrático de Escuela Universitaria
  • Más de 30 años en el campo de la docencia
  • Matemático especializado en Ciencias de Computación

Pedro Concejero Cerezo

  • Científico de datos en Telefónica
  • Jefe de Proyecto en Telefónica I+D Conrado Miguel Manuel García
  • Catedrático de Escuela Universitaria
  • Director de Departamento en la Facultad de Estudios Estadísticos de la UCM
  • Miembro de varios grupos de investigación

Javier Monjas

  • Analytical Project Manager en Sanitas
  • Gestión de la Dirección de Proyectos Analíticos de Sanitas
  • Conferenciante habitual en materia de Big Data en universidades y escuelas de negocios de prestigio

Yolanda Hernández Haro

  • Senior Developer en Lloyds TSB Commercial
  • Especialista en bases de datos

Luis Llana

  • Profesor titular en la UCM
  • Experiencia de más de 20 años en el campo de la docencia
  • Experto en Computer Science

Antonio Pareja

  • Investigador senior de minería de datos en la Universidad de Guadalajara en Méjico
  • Profesor asociado en la UCM
  • Miembro de varios grupos de trabajo ISO
  • Coordinador de AENOR

Daniel Gómez González

  • Coordinador de programa de doctorado en Data Science
  • Profesor titular de la UCM
  • Experto en ciencias de la computación, estadística y SPSS

Santiago Mota Herce

  • Corporate Advisor para Bankia, Vodafone, Teradata o The Boston Consulting Group entre otras destacadas empresas.
  • Consultor en inteligencia de negocio
  • Especialista en Machine Learning y estrategia

Lorenzo Escot

  • Codirector del Grupo de Investigación «Análisis económico de la Diversidad y Políticas de Igualdad»
  • Doctor en Economía
  • Profesor titular de la UCM

Aída Calviño Martínez

  • Investigadora
  • Docente en la UCM
  • Ganadora del Premio Abertis 2014

Juana María Alonso Revenga

  • Profesora titular de la UCM
  • Experta en estadística, SAS y SPSS

Daniel de León Hernández

  • Ingeniero de sistemas en Berner & Mattner Systemtechnik
  • Experto en pruebas de automatización con Python
  • Realiza pruebas de conectividad y entretenimiento para BMW

Cristóbal Martínez Martínez

  • Consultor de IT
  • Docente en varios másteres de la UCM, la UNED y la Complutense de Cartagena
  • Consultor en proyectos para empresas como Vodafone, NEC y Movistar

José Luis Brita-Paja Segoviano

  • Docente en la UCM
  • Investigador en proyectos de innovación educativa Javier Castro Cantalejo
  • Docente en la UCM
  • Miembro de diversos grupos de investigación

Evaluación

Evaluación del Máster en Big Data y Business Analytics de la UCM

A lo largo del curso académico, el alumno realizará diversos casos prácticos o ejercicios en cada uno de los módulos que componen el programa, culminando el máster con un trabajo final donde se pondrán a prueba todos los conocimientos adquiridos durante el mismo.

Existirán dos convocatorias para la presentación del proyecto de final de máster. La primera de ellas será durante el período de junio-julio, mientras que el estudiante contará con una segunda posibilidad en septiembre-octubre.

El alumno contará, igualmente, con acceso a una plataforma virtual a través de la cual tendrá disponible, además de toda la información relativa al máster y su temario, información detallada sobre las calificaciones que vaya obteniendo a lo largo de los diversos bloques que componen el máster, así como la calificación del trabajo final de máster cuando se realice la evaluación del mismo.

Recursos materiales

Máster en Big Data y Business Analytics de la UCM- Recursos materiales

Todos los alumnos contarán con acceso a una plataforma virtual donde podrán consultar toda la información relevante del máster en relación a aspectos como los temarios, calendarios, evaluaciones continuas, documentación de apoyo y consulta adicional que puedan facilitar los profesores…

Los estudiantes deberán venir a clase con su propio ordenador portátil para seguir las clases prácticas.

El máster se desarrollará en la Facultad de Estudios Estadísticos de la UCM, en la Avenida Puerta de Hierro, 1 de Madrid.

Mas información del Máster en Big Data

Prácticas externas

Máster en Big Data y Business Analytics de la UCM - Prácticas externas

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A lo largo del curso académico, los alumnos tendrán acceso a diversas ofertas de prácticas para desarrollarse en empresas de diversa índole, siempre dentro de los departamentos relacionados con la inteligencia de datos y los aspectos que engloban la misma tratados en el programa del máster.

Estas prácticas son posibles gracias a los diversos convenios de colaboración entre la Universidad Complutense de Madrid y varias empresas de prestigio que buscan el talento a través de las posibilidades que les ofrece el Máster en Big Data y Business Analytics de la UCM.

Así, los estudiantes pueden acceder a un punto de partida realmente interesante para su desarrollo profesional dentro del ámbito de Big Data con un entorno real de trabajo que será siempre tutorizado por la Dirección del Máster.

Además, finalizado el período de prácticas, las empresas tendrán igualmente la potestad de prolongar con un contrato laboral la vinculación con los alumnos, multiplicando así las posibilidades de una inserción completa dentro del mercado laboral de los macrodatos a los estudiantes de esta interesante propuesta formativa.