Máster de Formación Permanente en Big Data y Data Science: Ciencia e Ingeniería de Datos
Universidad Autónoma de Madrid - UAM-
Imparte:
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Modalidad:Semipresencial en Madrid
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Precio:Consultar rellenando el formulario
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Comienzo:Consultar rellenando el formulario
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Lugar:Carretera de Colmenar, km.15
Madrid 28049
España -
Duración:60 ECTS
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Titulación:Máster Propio en Big Data y Data Science: Ciencia e Ingeniería de Datos
Presentación
El término Data Science se utiliza para referirse a un nuevo campo dedicado al análisis y la manipulación de los datos con el objetivo de extraer conocimiento a partir de ellos. Esta nueva disciplina utiliza técnicas y teorías de campos como la estadística, el aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones o la visualización.
Un científico de datos debe ser capaz de integrar datos de distintas fuentes, gestionar grandes volúmenes de datos, crear visualizaciones que permitan entender los datos, construir modelos matemáticos usando los datos, y presentar y comunicar las conclusiones extraídas a especialistas y científicos.
Las técnicas de Data Science pueden aplicarse en muy diversas áreas como la biología, la salud, las ciencias sociales, la economía, los negocios y las finanzas.
Por otro lado, el Big Data tiene que ver con tecnologías como Hadoop o MapReduce que permiten procesar grandes volúmenes de datos de una forma eficiente.
Requisitos
Para acceder a los estudios propios de posgrado (Máster o diploma de Especialización) será necesario un título universitario oficial de Grado, Licenciatura, Ingeniería Superior o Técnica, Arquitectura Superior o Técnica, Diplomatura o equivalente, o de un título propio que sea considerado adecuado para el acceso.
Títulos universitarios conforme a sistemas educativos extranjeros sin necesidad de la homologación, siempre que acrediten un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y que faculten en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de posgrado.
Se podrá eximir a candidatos a estudios propios de posgrado del requisito del título correspondiente mediante el análisis de la documentación que acredite una notable experiencia profesional que garantice el logro de las competencias del perfil de acceso en el campo de actividades propias del curso.
Consulta los requisitos específicos de acceso rellenando el formulario
Objetivos
El Big Data ofrece una gran oportunidad para desarrollar una nueva generación de tecnologías que permiten almacenar, gestionar, analizar, compartir y entender los enormes volúmenes de datos que se están recogiendo hoy en día.
El objetivo fundamental de este título es formar a los estudiantes en los temas más relevantes sobre el Big Data que tienen que ver con la recolección, el almacenamiento y el procesamiento de datos (Hadoop, Spark, etc.), la infraestructura para Big Data (multicore, seguridad), el análisis de datos (aprendizaje automático) y la visualización.
Programa
Ciclo de vida analítico del dato
Fundamentos: sistemas y arquitecturas (online)
Fundamentos: lenguajes (online)
Bases de datos NoSQL (online)
Indexación, búsqueda y análisis en repositorios multimedia
Estadística
Fundamentos de análisis de datos
Ecosistema Spark
Explotación y visualización
Aplicaciones de análisis
Fuentes de datos y aprovisionamiento
Seguridad, privacidad y aspectos legales y éticos
Infraestructura para Big Data
Trabajo de Fin de Máster
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