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MÁSTER REALIZADO EN COLABORACIÓN CON TELEFÓNICA I+D

MÁSTER EN BIG DATA APLICADO

El 99% de las Escuelas ofrecen Másteres en Big Data superfluos.
El Big Data Intenational Campus te enseña BIG DATA de verdad, el más técnico.

¡Más de 1.000 alumnos han entendido que es una OPORTUNIDAD y han CONFIADO en el Big Data International Campus!

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Aprender con los mejores Expertos en Big Data

Hasta ahora los mejores conocimientos estaban en manos de unos pocos que podían acceder a las escuelas de prestigio.

En Big Data International Campus creemos en llevar este CONOCIMIENTO a TODAS aquellas personas INQUIETAS y con GANAS DE APRENDER.

CERTIFICADO POR LA UCAM

La Universidad Católica de Murcia (UCAM) certifica el Máster en Big Data Aplicado y Business Analytics como Título Propio, aportando un enorme valor, tanto académico como de proyección, al posgrado.

EN COLABORACIÓN CON TELEFÓNICA I+D

Este máster está realizado con la participación de Telefónica I+D, que contribuye al desarrollo del Máster a través de la participación de su Equipo de Big Data de su centro de Boecillo, en Valladolid, y el Know how de estar a la vanguardia en la área del Big Data.

SERVICIOS TUTORIALES A MEDIDA

A lo largo de la impartición de los módulos del Máster en Big Data Aplicado y Business Analytics, el alumno tiene a su disposición un Equipo Tutorial que se encarga de acompañarle y guiarle tanto en el estudio de los módulos como en la realización del Proyecto Fin de Máster (PFM).

ACCESO MULTIDISPOSITIVO

Acceso ilimitado al Campus Virtual y a todos los contenidos del Máster estés dónde estés.  Comunicación con el equipo tutorial desde la propia plataforma de formación, a través de del pc de sobremesa, tablet o smartphone.

PRÁCTICAS EN EMPRESAS

El Campus facilita a los alumnos el contacto con las empresas colaboradoras y, además, ofrece facilidades para firmar convenios de prácticas con otras de su interés.

DISPONIBILIDAD 24x365

Acceso al Big Data International Campus ilimitado. Disponible 24 horas del día, los 7 días de la semana y 365 días al año.

Nuestros alumnos hablan

«Es que es tan exigente como uno presencial y que somos nosotros quienes definimos el ritmo. Cuanto más tiempo dediquemos a los trabajos, referencias bibliográficas y otra información proporcionada, mejor preparados terminamos. Resumiendo, quien sea exigente consigo mismo a lo largo del máster, con toda seguridad aprenderá más de lo que inicialmente intuyera

João Castro Ramos, Data & AI en Microsoft

Nuestros alumnos hablan

«El objetivo principal del máster siempre fue aprender» … «Dentro del contexto del Big Data también se aplican técnicas de Machine Learning (a escala) y quería profundizar acerca de las mismas y su implementación en ecosistemas de Big Data»

Daniel Carretero

Project Manager en Sopra Steria

«Es que es tan exigente como uno presencial y que somos nosotros quienes definimos el ritmo. Cuanto más tiempo dediquemos a los trabajos, referencias bibliográficas y otra información proporcionada, mejor preparados terminamos. Resumiendo, quien sea exigente consigo mismo a lo largo del máster, con toda seguridad aprenderá más de lo que inicialmente intuyera

João Castro Ramos

Data & AI en Microsoft

«Estoy muy contento de haber cursado el Máster en Big Data Aplicado y Business Analytics ya que me dio los conocimientos generales del Big Data y deja abierto un gran campo de posibilidades para profundizar en cualquier tema»…. «Gracias al Máster en Big Data Aplicado cambié de trabajo hace 3 meses y me enfrento a implementar técnicas aprendidas en el Máster a procesos tradicionales.»

Alejandro Moreno

Responsable de operaciones Repsol Solify en Repsol

Plan de estudios del
Máster en Big Data Aplicado

Módulo 1. Introducción y Metodología

Más detalles
  • Introducción y Motivación.
  • Metodología y diseño de aplicaciones de Análisis de Datos

Módulo 2. Datascience Tradicional: Almacenamiento y Adquisición de Datos

Más detalles
  • Almacenamiento y adquisición de datos: Tecnologías tradicionales
  • Almacenamiento de datos (BBDD relacionales, BI y Datawarehouse)
  • Almacenamiento y adquisición de datos: Información Online (Web, APIs…)

Módulo 3. Datascience Tradicional: Análisis de Datos y Aprendizaje Automático con R y SQL

Más detalles
  • Programación básica: Introducción a SQL y R
  • Análisis exploratorio con R
  • Limpieza y preparación de datos con R
  • Construcción de modelos de aprendizaje NO supervisado con R
  • Análisis Predictivo. Construcción de modelos de aprendizaje supervisado con R
  • Evaluación de modelos de aprendizaje con R
  • Modelos avanzados: Procesado del Lenguaje Natural (NLP) con R

Módulo 4. Datascience Tradicional: Análisis de Datos y Aprendizaje Automático con Python

Más detalles
  • Programación básica: Introducción a Python (I)
  • Programación básica: Introducción a Python (II)
  • Aplicaciones de Análisis de Datos con Python (I)
  • Aplicaciones de Análisis de Datos con Python (II)

Módulo 5. Datascience en escala: Administración de Hadoop

Más detalles

Administración y Configuración de plataforma Hadoop y herramientas Big Data

Módulo 6. Datascience en escala: Adquisición y Almacenamiento Big Data

Más detalles
  • Almacenamiento y adquisición de datos: Nuevas tecnologías de almacenamiento Big Data I (Hadoop, Flume, Sqoop…)
  • Almacenamiento y adquisición de datos: Nuevas tecnologías de almacenamiento Big Data II (NoSQL, Indexadores de documentos…)

Módulo 7. Datascience en escala: Análisis de Datos y Machine Learning con Big Data

Más detalles
  • Análisis exploratorio y preparación de datos: Hadoop 1.0 y 2.0 (YARN) y Map & Reduce
  • Análisis exploratorio y preparación de datos. Herramientas del ecosistema Hadoop (HUE, Hive, Pig…).
  • Análisis exploratorio y preparación de datos con Spark
  • Construcción de modelos de aprendizaje automático en escala: RSpark, Spark Mlib, H2O…/li>

Módulo 8. Datascience en escala: Universo Big Data

Más detalles
  • Recuperación de la Información y Sistemas de Recomendación
  • Principales actores en el universo Big Data. Clasificación y posicionamiento de herramientas

Móudlo 9. Visualización de Datos y Comunicación

Más detalles
  • La importancia de la visualización de datos
  • Tecnologías de visualización de datos (CartoDB/Tableau)
  • D3.js
  • Creación de Informes y visualizaciones atractivas con R y Python

Módulo 10. Business Analytics. Master Classes

Más detalles
  • Máster Class: Introducción al Bussines Analytics
  • Máster Class: Casos prácticos de aplicación del Business Analytics
  • Máster Class: Últimas tendencias en Analítica Avanzada

Módulo 11. Proyecto Final Guiado

Más detalles
  • Introducción a la realización de Proyectos de Big Data
  • Pautas esenciales para la organización del proyecto
  • Preparación del Proyecto Final
  • Realización del Proyecto Fin de Máster
  • Presentación de Proyectos

Al realizar el Máster en Big Data Aplicado te regalamos la licencia de TABLEAU gratis durante el curso académico del Máster.

Contamos con los mejores profesionales

del equipo de Big Data del centro de Boecillo, en Valladolid de Telefónica I+D

César García

César García

Big Data Scientist en Telefónica I+D. Co-Director Académico del Máster

Arturo Canales

Arturo Canales

Experto Big Data en Telefónica I+D

Carlos Cuezva

Carlos Cuezva

Hadoop Developer y Hadoop Administrator por Cloudera

Isabel M. Izquierdo

Isabel M. Izquierdo

Data scientist en Telefónica I+D

Rafael Pellón

Rafael Pellón

Experto en Visualización de Datos en Telefónica I+D

Francisco Javier Escudero

Francisco Javier Escudero

Big Data Platform Manager en Telefónica I+D

Javier Rodríguez

Javier Rodríguez

Arquitecto Big Data

Javier Campelo

Javier Campelo

Big Data & Business Intelligence Technical Architect. IT Manager en ISBAN

Ana Isabel Flores

Ana Isabel Flores

M2M Platforms/IOT-SIMs Techical Expert at Telefonica

Miguel Santos

Miguel Santos

Big Data Engineer para Telefonica I+D

David R. Sáez

David R. Sáez

Director Académico

Mario Villaizan Vallelado

Mario Villaizan Vallelado

Data scientist en Telefónica I+D

Daniel Chimeno

Daniel Chimeno

Software Engineer en Alten Spain

Isabel Peña Martin

Isabel Peña Martin

Analista en Advanced Analytics & Big Data at Deloitte Digital

codigo de programacion

Aprender significa acumular experiencia a partir de la práctica para reutilizarla en el futuro.

Para aprender tienes que poner en práctica lo que el Big Data International Campus va a enseñarte.

FACILIDADES DE PAGO

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