Universidad Carlos III de Madrid

Máster Universitario en Métodos Analíticos para Datos Masivos: Big Data

Universidad Carlos III de Madrid
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Madrid
  • Precio:
    Información no disponible
  • Comienzo:
    Información no disponible
  • Lugar:
    Campus Puerta de Toledo
    Madrid
    España
  • Duración:
    60 ECTS
  • Idioma:
    El Master se imparte en Inglés
  • Titulación:
    Título Oficial en Métodos Analíticos para Datos Masivos: Big Data.

Presentación

Nuestro Máster está orientado principalmente a la formación de profesionales con responsabilidades relacionadas con el análisis de datos, y especialmente aquellos involucrados en la evaluación de grandes volúmenes de datos en sus empresas y organizaciones Estos profesionales recibirán formación adicional en los métodos empleados en el tratamiento de Big Data, y se familiarizarán con la aplicación de estos métodos en diferentes áreas de actividad económica y empresarial. Se pondrá especial énfasis en la aplicación de paradigmas de almacenamiento y procesamiento tales como MapReduce o noSQL, así como en sus implementaciones más habituales (Hadoop, Storm, etc.). Se tratarán metodologías computacionales y de almacenamiento adecuadas para estos datos, y se presentarán ejemplos de aplicaciones basadas en lenguajes analíticos como R y Python.

Estos conocimientos proporcionan una excelente formación a los alumnos para el desarrollo de actividades asociadas al tratamiento de grandes volúmenes de datos, y en particular para realizar análisis estadísticos y computacionales complejos de los mismos, con el objetivo de obtener resultados aplicables en identificación de patrones, predicción, simulación u optimización. Estos resultados deben suponer el punto de partida básico para la mejora de la eficiencia en sus empresas y organizaciones.

Requisitos

Los candidatos deberán poseer un título de Grado o equivalente en una de las áreas siguientes:

Ingeniería Informática
Ingeniería de Telecomunicación
Estadística
Matemáticas
Física
Ingeniería Industrial

Los candidatos con titulaciones en otras áreas (por ejemplo los titulados en Administración y Dirección de Empresas, Ciencias Económicas o Medicina y Ciencias de la Salud) podrán ser considerados, pero deberán acreditar niveles de conocimiento suficientes en las áreas de Matemáticas (Algebra y Cálculo), Estadística (Probabilidad e Inferencia) e Informática (habilidades básicas de programación). En cualquier caso, y dependiendo de cada caso concreto, la Comisión Académica del Máster podrá recomendar a alumnos admitidos la realización, previa al inicio de las clases del Máster, de uno o varios cursos online (MOOCs) sobre algunos de los contenidos anteriores.

Será necesario acreditar al menos un nivel B2 de inglés (según Marco Europeo de Referencia de las Lenguas).

Programa

Curso 1 - Cuatrimestre 1

Semicuatrimestre I

Matemáticas aplicadas para análisis de datos
Modelos estadísticos para análisis de datos
Fundamentos de software y tecnologías hardware para Big Data
Sistemas de computación y arquitecturas de altas prestaciones
Back-end para análisis de Big Data

Semicuatrimestre II

Tecnologías avanzadas para la transmisión y acceso de datos
Modelos lineales para Big Data
Análisis de datos multivariante y clasificación
Problemas de optimización en el análisis de grandes volúmenes de datos
Aprendizaje automático I

Curso 1 - Cuatrimestre 2

Semicuatrimestre III

Análisis bayesiano de grandes conjuntos de datos
Modelos dinámicos para predicción
Aprendizaje automático II
Aplicaciones del análisis de Big Data a los negocios
Análisis y explotación de datos de la Web

Semicuatrimestre IV

Aprendizaje automático II

Elegir 2 optativas
Seguridad de la información y gestión de riesgos
Análisis de datos para la sociedad inteligente
Arquitecturas de red avanzadas para sistemas de almacenamiento y acceso de datos
Análisis de grafos y aplicaciones a visualización de datos

Curso 1 - Anual

Trabajo Fin de Máster

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