Programas de Máster, Experto y Especialista

Máster en Big Data y Data Science: Ciencia e Ingeniería de Datos

EPS

Sobre las enseñanzas propias

“Los másteres propios son programas de formación de posgrado orientados principalmente a la especialización profesional. Comprenden un número de créditos europeos igual o superior a 60 (ECTS) y poseen una duración de entre uno y dos años académicos.

Dada su orientación profesional, no proporcionan acceso a programas de doctorado ni habilitan para el ejercicio de profesiones reguladas; permiten el reconocimiento de un máximo del 15% de créditos en titulaciones de máster oficial (Reales Decretos 55/2005, de 21 de enero y 1393/2007, de 29 de octubre)”.

 

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.

Actualmente, los perfiles de científico de datos y de experto en Big Data son muy demandados. Deloitte estima que serán necesarios entre 140.000 y 190.000 profesionales de Big Data cualificados en los EE.UU durante los próximos cinco años.

El título de Máster que se propone tiene como objetivo fundamental formar a profesionales TIC en estas dos áreas tan demandadas en el mercado laboral.

 

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.

La iniciativa del título viene respaldada por la Cátedra UAM/IBM por lo que se impartirá conjuntamente por profesores de la EPS y profesionales de IBM expertos en estas áreas. También contaremos con profesionales de diversas empresas que nos hablarán de cómo están utilizado las tecnologías de Big Data en aplicaciones reales relacionadas con la minería web, el análisis de opiniones, el análisis de textos, el análisis de audio, la biometría o el uso del Big Data para el análisis financiero.

La interacción de los profesores con los profesionales aporta un gran valor al título propuesto y ofrece una perspectiva única frente a otros títulos cuyos contenidos se enfocan solo desde la perspectiva académica.

 

Entidades colaboradoras:

IBM

 

Director (es):

Prof. Dª. Estrella Pulido Cañabate

Titular de la Universidad Autónoma de Madrid

Escuela Politécnica Superior

 

estrella.pulido@uam.es

 

Requisitos de acceso y admisión:

El título está dirigido a  profesionales, expertos y consultores en el ámbito de la ingeniería TIC y de cualquier sector en el que se requiera el análisis de grandes volúmenes de datos. También está dirigido a ingenieros, licenciados y graduados en ingenierías, ciencias experimentales u otras titulaciones universitarias que justifiquen un perfil de ingreso adecuado a las materias propias del título de máster. Excepcionalmente podrán acceder estudiantes próximos a la finalización de cualquiera de los estudios anteriormente relacionados.

También podrán acceder aquellas personas que, aun no cumpliendo los requisitos anteriores, cuenten con amplia experiencia, documentalmente acreditada, en el campo de las tecnologías TIC.

 

Criterios de selección:
  • Expediente académico: 20 %
  • CV que detalle la experiencia en programación: 30 %
  • Competencia documentada en el manejo de las TIC: 40 %
  • Nivel de inglés: 5 %
  • Otros méritos: 5 %

Se realizará también una entrevista personal (cuando se considere pertinente) y será determinante.

 

Becas

Para la concesión de becas se dará prioridad a los solicitantes en situación de desempleo y a los inscritos en el primer plazo.

Otros criterios que se tendrán en cuenta son los siguientes

  • Currículum académico y/o profesional
  • Declaración de la Renta o documento similar

 

Duración:

2 años académicos

Características básicas

  • Modalidad: Presencial
  • Plazas disponibles: 30
  • Preinscripción: 01/05/2017 - 30/06/2017
  • Matrícula: 01/07/2017 - 21/07/2017
  • Fechas del curso: 08/09/2017 - 15/07/2019
  • Créditos: 60 ECTS
  • Precio: 5900 €
  • Pago fraccionado:
  • Becas: 15 %

CONTACTO

Dª. Estrella Pulido Cañabate

secretaria.bigdata@uam.es

91 497 39 31

91 497 37 13