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Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) Madrid

Estudia el Máster en Big Data de la Universidad Europea y adquiere los principales conocimientos en el análisis de datos masivos. Conviértete en Data Architect, Data Engineer o Data Scientist y lidera el sector.

-50% ¡Descuento en reserva de plaza hasta el 31 de diciembre!

Máster en Big Data

El Máster en Big Data es una formación que estudia el análisis de Datos Masivos. Una titulación para ingenieros, estadísticos y matemáticos, o analistas de datos, con vocación en el ámbito de las TIC, que buscan ampliar sus conocimientos en técnicas almacenamiento y procesamiento distribuido de información, así como análisis y visualización de grandes cantidades de datos.

Aprenderás a aplicar tecnologías vanguardistas de Data Science y Machine Learning, convirtiéndote en un experto en gestión de grandes volúmenes de datos e infraestructuras, aprendizaje automático y análisis de procesos de gestión de empresas.

Tendrás acceso a la AWS Academy para preparar el AWS Certified Cloud Practitioner durante el módulo en arquitecturas cloud computing y al AWS Certified Machine Learning Specialty durante el módulo de procesamiento de datos y aprendizaje automático.

Ver la versión del máster en inglés: Private Master Degree in Big Data Analytics.

Título oficial emitido por Universidad Europea de Madrid
Presencial
Alcobendas 10 meses, 60 ECTS
Inicio: Octubre 2025
Escuela de Arquitectura, Ingeniería, Ciencia y Computación - STEAM

¿Por qué estudiar el Máster en Big Data de la Universidad Europea?

Plan de estudios innovador

Incluye todo el ciclo de vida del dato, desde el diseño y puesta en marcha de las arquitecturas que soportarán el almacenamiento y procesado distribuido de los datos.

Compatible con la actividad profesional

Horario en fin de semana que permite compatibilizar tu actividad laboral con la asistencia a clases.

Claustro de prestigio

Desarróllate con la ayuda de expertos relevantes de diferentes sectores y empresas como Deloitte, Cryptoeconomic o Telefónica., que compartirán contigo su experiencia y visión profesional de preprocesado, modelado y visualización de datos

Aprendizaje experiencial

Aprenderás a través de casos reales de multinacionales de primer nivel. Gracias a simulaciones y role plays, te prepararás para ser un profesional global en Big Data.

Para ello dispondrás de unas instalaciones de vanguardia, formadas por dos clusters para procesamiento de grandes volúmenes de datos: Uno principal con más de 25 nodos homogéneos de proceso y 2TB de memoria ram, y otro secundario formado por 4 máquinas servidoras con alta capacidades de procesamiento y memoria (multicore, +64GB por nodo). Ambos cuentan con Apache Hadoop, HDFS, Apache Spark, y lenguajes/herramientas de acceso a bases de datos noSQL Hive o Impala.

Contenido exclusivo y certificaciones

Contarás con masterclases exclusivas impartidas por profesionales de empresas top en España.

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Podrás certificarte en Cloud Practitioner y en Machine Learning Specialty de la AWS Academy

Estos cursos te preparan para la obtención de las certificaciones de cloud computing e inteligencia artificial de la AWS Academy.

Alianzas estratégicas y socios industriales

En la Universidad Europea, contamos con una red de aliados estratégicos y socios industriales que impulsan la formación práctica y la empleabilidad de nuestros estudiantes.

Nuestros aliados estratégicos representan la voluntad de las empresas de trabajar estrechamente con la Escuela en todo lo relacionado con el diseño y la impartición de sus programas, y a su vez, nuestros socios industriales se vinculan a un laboratorio o taller, aportando actividades prácticas en áreas como inteligencia artificial, gemelos digitales y realidad virtual. Todo ello permite a los alumnos aplicar sus conocimientos en entornos reales, potenciando su preparación profesional.

Herramientas

En este máster se utilizan herramientas e infraestructuras de computación en la nube como Amazon EC2 (la cual permite acceso para colaboradores académicos con fines educacionales y también de pago). Sobre esta IAAS se implementan servicios de clúster tipo hadoop y HDFS para permitir la utilización de sistemas y bases de datos distribuidas propias de big data (cassandra y HBASE, y de acceso HIVE/Impala). A nivel de aplicación se proporcionan herramientas de análisis y aprendizaje (mahout y spark) y librerías de visualización (D3.js y visualización BigR de IBM).

El talento se premia

Los estudiantes del Máster en Big Data Analytics se beneficiarán de los acuerdos de colaboración entre la Universidad Europea y empresas de prestigio con las que los estudiantes podrán desarrollar sus trabajos Fin de Máster en proyectos reales propuestos por las mismas empresas y contar con la ayuda y asesoría de especialistas del sector.

  • Cajamar Data Lab. Los estudiantes del máster presentan sus trabajos en la competición universitaria de análisis de datos más grande de España.
  • Vicomtech Centro de investigación aplicada especializado en las tecnologías de Advanced Interaction, Computer Vision, Data Analytics, Computer Graphics y Language Technologies.
  • Telefónica. La Universidad Europea tiene un acuerdo por el que los estudiantes podrán trabajar con datos de Telefónica y participar en los retos Open Future con sus trabajos fin de máster.
  • Luís Simões. Operador logístico Internacional en el que los estudiantes podrán hacer prácticas o desarrollar su Trabajo Fin de Máster.
  • Everis. Empresa de consultoría multinacional que trabaja en proyectos en varios sectores, entre ellos el desarrollo de soluciones de Big Data.

Ellos te lo cuentan

Comillas
ComillasEste máster prepara profesionales capaces de gestionar todo el ciclo de vida de un proyecto de Big Data: desde la configuración de la infraestructura hasta el análisis avanzado de datos, siempre con un enfoque en el valor de negocio.

Óscar Marbán

Director del Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos

Comillas
ComillasGracias al Máster en Análisis de Datos Masivos (Big Data) he podido dar un giro radical en mi carrera profesional, pudiendo transaccionar desde Ingeniería mecánica a la Ciencia de datos. El programa me ha sido de inmensa utilidad a la hora de conseguir mi primer empleo, pudiendo desenvolverme en él sin problemas, gracias a la calidad del profesorado y a su enfoque multidisciplinar.

Francisco Javier Portany

Alumni Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)

Conoce el trabajo de nuestros estudiantes

Consulta el Trabajo Fin de Máster de algunos de nuestros estudiantes:

Oscar Javier Prieto Martínez

Desarrollo, optimización Y despliegue de modelos De aprendizaje automático en infraestructura Cloud (AWS)

Plan de estudios

¿Qué aprenderás en el Máster en Análisis de Datos?

Al finalizar este programa, recibirás el título oficial de Análisis de Datos masivos (Big Data).

El programa en Big Data está estructurado en un plan de estudios en los que aprenderás en profundidad sobre gestión, análisis, tratamiento y visualización de datos. Podrás elegir entre un itinerario de prácticas o de investigación y finalizarás tu máster con la presentación de un proyecto aplicando los conocimientos adquiridos y utilizando herramientas de última generación.

Programa de estudios

PRIMER CURSO

MateriaECTSTipoIdioma de impartición
Arquitecturas Cloud Computing6OBLIGATORIAEspañol (es)
Procesamiento de Datos6OBLIGATORIAEspañol (es)
Aprendizaje Automático6OBLIGATORIAEspañol (es)
Computación en Sistemas Distribuidos6OBLIGATORIAEspañol (es)
Bases de Datos de Nueva Generación6OBLIGATORIAEspañol (es)
Modelos de Servicio6OBLIGATORIAEspañol (es)
Visualización de Datos6OBLIGATORIAEspañol (es)
Gestión de Proyectos3OBLIGATORIAEspañol (es)
Trabajo Fin de Máster6OBLIGATORIAEspañol (es)
Investigación9OPTATIVAEspañol (es)
Prácticas Académicas Externas9OPTATIVAEspañol (es)

70 plazas

El Máster Universitario en en Análisis de Datos Masivos (Big Data), por la Universidad Europea de Madrid se implantó por primera vez el curso 2015/2016 y el nuevo plan de estudios en 2021.

En España se pronostica que en 2022 se crearán 1,25 millones de empleos para profesionales en Big Data, software o ciberseguridad.

Fórmate en uno de los sectores más en auge y prepárate para trabajar como:

  • Experto en Dirección de Proyectos Big Data.
  • Big Data Architect.
  • Data Quality Engineer.
  • IT Manager, IT Arquitect.
  • Data Scientist.
  • Audit Analyst.

Las prácticas en empresas son un elemento clave en tu formación. Adquirir experiencia después de lo aprendido en tu titulación, es la mejor forma de entrar en el mercado laboral. Hay dos tipos de prácticas, las curriculares (incluidas en tu plan de estudios) y extracurriculares (las que puedes hacer de forma voluntaria).

Para realizar las prácticas curriculares en empresas, necesitarás tener el 50% de los créditos aprobado y matricular la asignatura antes de comenzar tus prácticas. Estas prácticas llevan un seguimiento por parte de la empresa y del profesor de prácticas, así como la realización de informes intermedios y finales para su evaluación.

Si quieres mejorar tu experiencia laboral antes de concluir tu formación universitaria, puedes hacer prácticas extracurriculares. Podrás hacerlas en cualquier curso, pero te recordamos que las prácticas son un complemento formativo a tus estudios; por tanto, cuanto más conocimiento hayas adquirido a lo largo de la carrera, mayor provecho sacarás de la experiencia de prácticas.

Prácticas profesionales

Realizarás tus prácticas profesionales en empresas del sector. Estas prácticas forman parte del contenido académico del programa y son evaluadas como parte de la formación. Las prácticas profesionales constituyen una oportunidad única para trasladar los contenidos y las competencias desarrolladas en el máster al trabajo diario en una empresa.

Si optas por el itinerario profesional podrás realizar prácticas en empresas de reconocido prestigio, como por ejemplo Accenture, Deloitte, Everis, Indra Sistemas, Luís Simões, Telefónica o VimcomTech.

Conocimientos
  • CON01. Comprender los fundamentos de la gestión de proyectos y cómo estos se aplican en el contexto de proyectos de Big Data.
  • CON02. Explicar cómo las arquitecturas y técnicas propias de Big Data se aplican en el análisis de datos estáticos y dinámicos, estructurados y no estructurados.
  • CON03. Comprender la función del dato en la empresa para apoyar la toma de decisiones estratégicas, considerando la gestión de calidad de datos, políticas de privacidad y seguridad de los datos, y de marcos de cumplimiento normativo.
  • CON04. Comprender los fundamentos de procesamiento y almacenamiento distribuido de grandes volúmenes de datos.
  • CON-OPT-01. Conocer los recursos bibliográficos y computacionales además de los planteamientos metodológicos y estructurales de un proyecto de investigación en Big data.
  • CON-OPT-02. Comprender el funcionamiento de la toma de decisiones en un entorno real a partir de grandes volúmenes de datos.
Habilidades
  • HAB01. Aplicar los conocimientos adquiridos sobre sistemas distribuidos/cloud en el desarrollo e implantación de sistemas de análisis de datos.
  • HAB02. Aplicar los fundamentos técnicos del funcionamiento de sistemas distribuidos de alto rendimiento, así como sus entornos de desarrollo y bases de datos tanto SQL como NoSQL.
  • HAB03. Evaluar modelos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado para la resolución de un problema.
  • HAB04. Aplicar las diferentes metáforas de visualización, analíticas visuales y tecnología necesaria para la interpretación de los datos.
  • HAB05. Diseñar un proceso de extracción, transformación y carga de datos haciendo uso de procesamiento paralelo y recursos escalables.
  • HAB06. Utilizar técnicas efectivas de visualización de datos para facilitar la comprensión al exponer conclusiones respaldadas por el análisis de datos tanto ante audiencias especializadas como no especializadas.
  • HAB07. Aplicar la gobernanza y el ciclo de vida de los datos, así como el análisis de negocio, optimizando el uso de los recursos y el tiempo.
  • HAB08. Evaluar de forma crítica y meticulosa los resultados obtenidos mediante el uso de técnicas de análisis de grandes volúmenes de datos.
  • HAB09. Comunicar de forma efectiva y ejecutiva tanto el progreso de los proyectos tecnológicos como los resultados obtenidos.
  • HAB10. Utilizar técnicas de gestión de proyectos para optimizar procesos y recursos.
  • HAB-OPT-01. Evaluar críticamente la literatura existente, formular preguntas de investigación relevantes y desarrollar hipótesis sólidas para desarrollar nuevas ideas en el campo del análisis de datos masivos.
  • HAB-OPT-02. Colaborar activamente en el desarrollo de proyectos o tareas que le sean asignados dentro de un departamento concreto.
Competencias
  • CP01. Analizar y argumentar los agentes del mercado, empresas y tecnologías que participan en el sector del análisis de grandes volúmenes de datos en infraestructuras distribuidas.
  • CP02. Seleccionar y configurar servicios de computación en la nube adecuados para satisfacer los requisitos de análisis de grandes volúmenes de datos
  • CP03. Diseñar e implantar infraestructuras físicas para el tratamiento de grandes volúmenes de datos distribuidos
  • CP04. Diseñar y ejecutar un proceso completo de descubrimiento de conocimiento, incluyendo las fases de almacenamiento, procesamiento y visualización de los datos.
  • CP05. Aplicar técnicas de análisis de datos, modelos de aprendizaje automático, supervisado y no supervisado, incluso cuando la información disponible sea incompleta o limitada.
  • CP06. Diseñar e implementar estrategias de gobernanza de datos que aseguren la calidad, integridad, confidencialidad y disponibilidad de la información, desde su captura y almacenamiento hasta su eliminación o archivo, asegurando su trazabilidad y cumplimiento de requisitos legales y regulatorios.
  • CP07. Evaluar las posibilidades del análisis de datos en el desarrollo del negocio en los diferentes sectores de aplicación.
  • CP08. Investigar tendencias técnicas en tecnologías y procesos de descubrimiento de información y generación de conocimiento a partir de los datos.
  • CP09. Evaluar los recursos necesarios, planificar y organizar las actividades, sin olvidar la revisión del propio progreso y desempeño del proyecto.
  • CP10. Elaborar, exponer y defender un trabajo/proyecto profesional o de investigación en el ámbito del análisis de datos masivos, de manera pública e individual, ante un tribunal universitario, síntesis de las competencias adquiridas en el título.
  • CP-OPT-01. Elaborar y presentarresultados de investigación de manera efectiva a audiencias académicas y profesionales, incluyendo la preparación de artículos para publicación científica.
  • CP-OPT-02. Aplicar de forma práctica e integradora los conocimientos, habilidades y competencias adquiridos en entornos profesionales relacionados con el análisis de datos masivos.

Entidades colaboradoras

En el Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) contamos con acuerdos de colaboración entre la Universidad Europea y empresas de prestigio con las que los estudiantes podrán desarrollar sus trabajos Fin de Máster en proyectos reales propuestos por las mismas empresas y contar con la ayuda y asesoría de especialistas del sector, los mismos que en algunos casos serán sus profesores:

  • Cajamar
  • Data Lab
  • Vicomtech
  • Telefónica
  • Luis Simôes
  • Everis

Empleabilidad

Desarrolla tus capacidades personales y tu liderazgo en la Universidad Europea.

Las prácticas en empresas son un elemento clave en tu formación de Postgrado. Adquirir experiencia relacionada con lo aprendido en tu titulación, es la mejor forma de entrar en el mercado laboral y aprovechar al máximo tu experiencia universitaria. Hay dos tipos de prácticas, las curriculares (incluidas en tu plan de estudios) y extracurriculares (las que puedes hacer de forma voluntaria).

Podrás realizar las prácticas en empresa desde el primer día. Estas prácticas llevan un seguimiento por parte de la empresa y del profesor de prácticas, así como la realización de informes intermedios y finales para su evaluación.

Salidas profesionales del Máster en Big Data

El estudiante, gracias a estudiar nuestro Máster en Big Data Analytics en Madrid, estará preparado para desempeñar las siguientes funciones habituales en el mundo del Big Data:

  • Data scientist. Responsable de definir las preguntas y los procesos de análisis de datos para transformarlos en valor para la empresa..
  • Data Architect. Responsable de definir y desplegar la infraestructura necesaria para proyectos de Grandes volúmenes de Datos.
  • Experto en análisis de datos y machine learning, responsable de programar los sistemas de tratamiento de datos y aprendizaje automático.

Perfiles más buscados de la década

LinkedIn incluye al especialista en Big Data en su top de 10 empleos más demandados, con más de 360.000 vacantes.

  • En su informe Empleos Emergentes 2020, LinkedIn cifra el crecimiento anual de las profesiones con más proyección. En el caso de Científico de Datos, será de un 47% de crecimiento anual

Admisiones

Comienza tu futuro en la Universidad Europea

Elegir qué estudiar es una de las decisiones más importantes, por ello disponemos de un proceso y un equipo asesor que te ayudará a guiarte en este camino.

En 3 pasos puedes convertirte en un alumno de la Universidad Europea.

1

Pruebas de acceso

Inicia tu proceso llamando a 917407272 o solicita información y nuestros asesores se pondrán en contacto contigo.

2

Reserva de plaza

Una vez admitido podrás abonar tu reserva de plaza para garantizarla.

3

Matrícula

Entrega la documentación necesaria para formalizar tu matrícula.

Programa de becas y ayudas

Queremos ayudarte. Si quieres estudiar en la Universidad Europea, tendrás a tu disposición una amplia selección de becas propias y oficiales.

Convalidaciones y traslados de centro

No tienes por qué seguir en algo que no te gusta. Por eso hemos diseñado planes específicos de convalidaciones y traslados de centro.

Solicita tu estudio de convalidaciones online para cambiar tu expediente y comentar tus estudios en la Universidad Europea.

El proceso de admisión para los programas de la Escuela de Postgrado de la Universidad Europea está abierto durante todo el año, aunque la inscripción en cualquiera de sus programas está supeditada a la existencia de plazas vacantes.

Si quieres un asesoramiento personalizado por parte del equipo de Admisiones de Postgrado, puedes dirigirte a cualquiera de nuestros dos campus universitarios (Alcobendas o Villaviciosa de Odón), o contactar con nosotros a través de:

Teléfono (+34) 91 740 72 72

En el correo electrónico postgrado@universidadeuropea.es

Después de informarte, deberás aportar la documentación requerida:

  • Solicitud de Admisión
  • Copia del DNI o NIE
  • Copia del Título Universitario
  • CV

El equipo de Admisiones de Postgrado te convocará a la realización de las pruebas de ingreso correspondientes al programa de tu interés y a una entrevista personal con el director del máster o con un miembro del Comité de Admisiones.

*El proceso de admisión no supone ningún coste para el candidato ni compromiso alguno hasta la formalización de la reserva.

  • Este máster está especialmente diseñado para científicos, tecnólogos, ingenieros, estadísticos, físicos, matemáticos, arquitectos, que deseen reorientar su carrera profesional a este campo con el reto de crear valor a partir de la integración y análisis de los datos provenientes de las distintas funciones de negocio o medios externos.
  • Estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Ciencia de datos; Informática y Computación y afines; o Ingeniería de Telecomunicación y afines.
  • Estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Matemáticas, Estadística, Física y afines; u otras titulaciones oficiales del ámbito de ingeniería, Arquitectura y afines, que dispongan de competencias (nivel MECES 2) en el ámbito de la estadística básica y que hayan cursado o convalidado los complementos formativos habilitados al efecto, o bien dispongan de experiencia profesional contrastada de más de 1 año en el ámbito de la Ciencia de datos, como gestores de bases de datos, analistas de datos, o gestores de proyectos donde se desarrolle análisis de datos, y hayan cursado o convalidado los complementos formativos habilitados al efecto.
  • Estudiantes que provienen de otras titulaciones, que dispongan de experiencia profesional contrastada de más de 2 años en el ámbito de la Ciencia de datos como gestores de bases de datos, analistas de datos, o gestores de proyectos donde se desarrolle análisis de datos, y hayan cursado o convalidado los complementos formativos habilitados al efecto.

Para los estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Ciencia de datos; Informática y Computación y afines; o Ingeniería de Telecomunicación y afines:

  • No hay complementos formativos.

Para los estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Matemáticas, Estadística, Física y afines; u otras titulaciones oficiales del ámbito de Ingeniería, Arquitectura y afines:

  • Diseño y uso de bases de datos analíticas (3 créditos ECTS).
  • Programación para la ciencia de datos (3 créditos ECTS).

Para los estudiantes que provienen de otras titulaciones, con dos años de experiencia profesional en el ámbito de la ciencia de datos:

  • Diseño y uso de bases de datos analíticas (3 créditos ECTS).
  • Programación para la ciencia de datos (3 créditos ECTS).
  • Estadística (3 créditos ECTS).
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Claustro

El claustro está conformado por profesionales en ejercicio que ponen a tu disposición el día a día de sus trabajos y lo hacen en conexión con las materias objeto de estudio en la titulación. El 60% son Doctores.

  • Óscar Marbán Gallego
    Director del Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)
    Doctor en Informática por la Universidad Politécnica de Madrid. He impartido 22 asignaturas diferentes en 19 cursos académicos en varias titulaciones. 43 articulos en revistas y congresos internacionales y nacionales. Participación y dirección en varios proyectos de investigación competitivos y no competitivos. 2 tramos de investigación reconocidos por CNAI. Director TI, y BI manager en mayorista de viajes.
  • Miguel Torres Porta
    Científico de Datos e ingeniero de Machine Learning en Cognizant. Con más de 5 años de experiencia en la industria, actualmente trabajando en el sector farmaceutico como consultor.
  • Jorge Luis Hita
    Doctor en Física de la Materia Condensada y Nanotecnología. Ha impartido clases durante su doctorado y, desde 2021, en asignaturas del Departamento de Ciencia, Computación y Tecnología de la Universidad Europea de Madrid. Ha trabajado como Data Scientist en los sectores bancario y sanitario. Desde 2019 trabaja en el grupo de Computación Cuántica de BBVA en la aplicación de algoritmos cuánticos y algoritmos predictivos al sector bancario y financiero.
  • Pablo del Saz-Orozco
    Director técnico en modelado y simulación en Invesyde, Senior Data Scientist con amplia experiencia en el ámbito de investigación en el ámbito de la inteligencia artificial y en la docencia.
  • Rafael Muñoz
    Experto en Big Data e Inteligencia Artificial, ha desarrollado su carrera profesional en el ámbito de la banca y la logística. Amplia experiencia en la gestión de programas formativos universitarios
  • Samuel García Saboya
    Como arquitecto de software, de datos y móviles, con experiencia en el diseño y desarrollo de arquitecturas escalables y robustas para aplicaciones y sistemas.
  • Joaquin Garcia Onrubia
    Responsable del área de arquitectura de datos en el Centro de Excelencia de Gobierno de Datos y Analítica Avanzada de la Dirección de Digitalización y Tecnologías de la Información de Enagás, reportando directamente al CDO y CIO, liderando equipos cross-funcionales de expertos en tecnología y negocio para la implementación de proyectos de analítica avanzada, así como proyectos sobre la formulación de la estrategia global de datos de la compañía.
  • Carlos Jaime Pages
    Formador con varios años de experiencia en Data Science, Inteligencia Artificial y AWS, en programas de máster y coaching empresarial. Más de 10 años en puestos directivos en multinacionales financieras y amplia trayectoria en la creación de start-ups en diversos sectores y países.
  • Jairo García
    Ingeniero Superior en Informática, MBA (2011-2012 / UPM), Curso Big Data (2016-2017 / MIT), MDB (2020-2021 / ISDI). Profesional del mundo de la consultoria analítica y el gobierno TI orientado a sectores como retail, manufacturing, banca, farma, viajes, etc.
  • Javier Peréz Piñeiro
    Doctorado en Tecnologías de la información aplicadas (cum laude), Máster en Big Data Innovación y Tecnología, Máster Business Administration, Ingeniero Superior Informático esp. Inteligencia Artificial.
  • Enrique Puertas Sanz
    Ingeniero en Informática y doctor en Tecnologías de la información Aplicadas. Profesor de asignaturas en las áreas de Inteligencia Artificial y Big Data, director del grupo de investigación “Inteligencia Artificial e Interacción Humano-Máquina” y codirector del grupo “IASalud”.

Calidad académica

Como parte de su estrategia, la Universidad cuenta con un plan interno de calidad cuyo objetivo es impulsar una cultura de calidad y mejora continua, y que permita afrontar los retos de futuro con la máxima garantía de éxito. De esta manera, se apuesta por: impulsar el logro de reconocimientos y acreditaciones externas, tanto a nivel nacional como internacional; la medición y análisis de resultados; la simplificación en la gestión; y la relación con el regulador externo.

Consultar

Sistema Interno de Garantía de Calidad (SGIC)
Seguimiento de la calidad del título

Miembros de la comisión de calidad del título (CCT)

  • Vicedecano/a de Postgrado
  • Coordinador/a de Titulación
  • Director/a de Programa
  • Estudiantes
  • Profesorado (Coordinador/a de TFM y Coordinador/a de Prácticas)
  • Responsable de Calidad (Calidad y Compliance académico)
  • Director/a Académico/a
  • Tutor/a online (en el caso de títulos online)
  • Responsable de Evaluación y Aprendizaje

Principales resultados del título

  • Tasa de abandono: 2%
  • Tasa eficiencia: 100%
  • Tasa de graduación: 78,0%
  • Tasa de empleabilidad: 87,0%
  • Satisfacción estudiantes con la titulación: 3,6
  • Satisfacción profesores con la titulación: 4,6
  • Satisfacción de los estudiantes con el profesorado: 4,0
  • Satisfacción del PAS con la calidad de las titulaciones de la Escuela: 3,9
  • Satisfacción de los Egresados con la Titulación: 3,9
Normativa

Preguntas frecuentes

El Big Data se refiere al procesamiento, análisis y gestión de conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que no pueden ser manejados por las herramientas de manejo de datos tradicionales debido a su volumen, velocidad, y variedad. Sirve para múltiples propósitos en diferentes industrias y dominios, proporcionando insights valiosos que pueden ayudar en la toma de decisiones, la optimización de procesos, y la innovación.

Al estudiar Big Data, adquirirás los conocimientos y habilidades esenciales para convertirte en un experto en el campo del análisis de grandes volúmenes de datos. Este Máster está diseñado para equiparte con las competencias necesarias para enfrentar los desafíos de la era digital y aprovechar el poder del big data en decisiones estratégicas.

El Big Data es fundamental en el mundo contemporáneo por varias razones clave, impactando significativamente en empresas, gobiernos, y la sociedad en general a la hora de:

  • Toma de decisiones informada
  • Descubrimiento de insights y patrones ocultos.
  • Personalización y mejora de la experiencia del cliente
  • Innovación y desarrollo de productos
  • Eficiencia operativa
  • Predicción y análisis predictivo

En un Máster en Big Data se imparten lenguajes de programación y herramientas tecnológicas como:

  • Python
  • R
  • SQL
  • Java
  • Herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI
  • JavaScript