Objetivos y competencias
Este máster ofrece un enfoque totalmente práctico para dar respuesta a la necesidad de las empresas de incorporar a profesionales especializados. El curso permite aprender a utilizar e implementar todas las herramientas necesarias que requiere la ciencia de los datos, como Hadoop y Spark, distintas bases de datos NoSQL y SQL, y herramientas para la implementación del aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, sin olvidar las herramientas en la nube (laaS, PaaS, SaaS, Google, Azure, AWS, etc.) y las herramientas de control (Github, etc.) y análisis (programación en R y en Python).
Datos básicos
| Tipo | Posgrado |
|---|---|
| Título | Título de máster de formación permanente |
| Centro de gestión | Institut de Formació Contínua IL3 |
| Ámbito de conocimiento |
|
| Modalidad de docencia | A distancia |
| Créditos | 60 |
| Duración | 1 año académico |
| Idioma de docencia | español |
| Importe de la matrícula: | Primer año: 6.250,00 € Se aplica un incremento del 10% al importe, hasta un máximo 70 €, en concepto de tasa administrativa |
| Prácticas en empresas: | No |
| Inicio del periodo lectivo: | 04/11/2024 |
| Final del periodo lectivo: | 21/10/2025 |
| Correo electrónico | info@il3.ub.edu |
| Página web del máster | https://www.il3.ub.edu/ca/master-big-data-science |
| Dirección | Lorente Muñoz, Dolores |
| Preinscripción abierta | No |
| Acceso al doctorado | No |
| Acceso para no titulados: | Sí, amb crèdits pendents (10% o menys) |
Objetivos y competencias
Objetivos
- Obtener amplios conocimientos sobre visualización de datos y datos digitales.
- Ser capaz de extraer información relevante para la empresa a partir de la aplicación de técnicas propias de la ciencia de los datos y aprender a hacer un raspado web eficiente.
- Aprender a desarrollar los algoritmos de las redes neuronales y el aprendizaje profundo y algoritmos avanzados de aprendizaje automático.
- Adquirir conocimientos profundos y avanzados de programación en R y Python.
- Saber trabajar y desarrollar trabajos en SQL, MongoDB, Spark y Hadoop.
- Mejorar en la eficiencia del tiempo con metodologías como Agile o Scrum.
Acceso y admisión
Perfil y requisitos de acceso
Perfil de acceso
Preferentemente, estudiantes con perfiles técnicos con interés en desarrollar su carrera profesional en el ámbito del análisis y la gestión de grandes volúmenes de datos.Requisitos de acceso:
- Grado o ingeniería en Informática, Telecomunicaciones o Tecnologías Industriales.
- Grado o licenciatura en Matemáticas, Física, Química o Estadística como titulaciones de ingreso preferente.
También se valora el acceso de estudiantes sin titulación universitaria que hayan trabajado al menos durante dos años en áreas de inteligencia empresarial, analítica empresarial, etc. En este sentido, podrán acceder a estos estudios si encajan con alguno de estos perfiles técnicos:
- Personas con conocimientos de análisis y gestión de datos o con al menos dos años de experiencia laboral en departamentos analíticos.
- Personas con conocimientos de programación (preferiblemente, SQL, Python o R) o que se hayan dedicado a tareas de programación durante al menos dos años en alguna empresa.
Requisitos y condiciones de acceso
El alumnado sin titulación universitaria podrá adquirir las mismas habilidades y conocimientos impartidos en este curso y optar a una acreditación específica para este colectivo. Para conocer los requisitos y condiciones de acceso, consultar con los responsables del curso.Preinscripción
Contacto
Lugar de impartición
| Dirección: | Institut de Formació Contínua - UB C/ Ciutat de Granada, 131 08018 - Barcelona Espanya |
|---|---|
| Dirección electrónica: | info@il3.ub.edu |
| Página web: | http://www.il3.ub.edu |
| Teléfono: | 93 403 96 96 |
| Observaciones: | en línea. |
Para obtener más información
| Dirección: | Institut de Formació Contínua - UB C/ Ciutat de Granada, 131 08018 - Barcelona Espanya |
|---|---|
| Dirección electrónica: | info@il3.ub.edu |
| Página web: | https://www.il3.ub.edu/ca/master-big-data-science |
| Teléfono: | 93 403 96 96 |
| Observaciones: | de lunes a viernes, de 9 a 19 h. |