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Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) Online & On Campus

Con el Máster en Big Data, aprenderás a manejarte con soltura en minería de datos, para análisis inteligente, almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de información.

Características

Máster oficial en Análisis de Datos Masivos (Big Data) diseñado para científicos, ingenieros, estadísticos y matemáticos con vocación en el ámbito de las TIC, que buscan obtener unos conocimientos sólidos en técnicas clave de captura y almacenamiento de información, análisis y visualización de grandes cantidades de datos e identificación de limitaciones en los sistemas de información actual.

Aprenderás a aplicar tecnologías vanguardistas de la ciencia de datos y machine learning, convirtiéndote en un experto en gestión de datos e infraestructuras, aprendizaje automático y gestión de empresas tecnológicas.

Con nuestro modelo híbrido, obtendrás todos los beneficios de la formación online combinado con 4 experiencias presenciales en Madrid, realizando proyectos reales en nuestro laboratorio de Industria 4.0, uno de los mejores y más equipados en Europa. Lo harás de la mano de profesionales de primer nivel y de las mejores empresas de cada sector en ámbitos tan importantes como la automatización, la logística, la inteligencia artificial y la ciberseguridad.

Con el Máster en Análisis de Datos Masivos 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.

Título oficial emitido por Universidad Europea de Madrid
Online & On Campus Español
Inicio: 21 abr. 2025
10 meses, 60 ECTS
Escuela de Arquitectura, Ingeniería, Ciencia y Computación - STEAM

¿Por qué estudiar el Máster en Big Data?

El Máster en Big Data a distancia, es el único que te ofrece una formación técnica integral en Big Data y herramientas para la dirección de empresas tecnológicas y emprendimiento.

Adquirirás una visión general del proceso de mapeo, aprenderás a diseñar sistemas de apoyo y aplicar técnicas de almacenamiento noSQL.

Formación integral

  • Contarás con masterclases virtuales exclusivas impartidas por profesionales de empresas top en España, como Xavier Vilar (Head of Big Data & APIs GTC, Santander) y Antonio Pita (VP de Consulting & Analytics en LUCA, Telefónica).

  • Enfoque eminentemente práctico que cubre todo el ciclo de vida del dato: desde su generación, recopilación y análisis hasta su visualización y obtención de información de negocio.

  • Te formarás con un claustro de profesionales en activo de Deloitte, Cryptoeconomic o Telefónica.

Accede a la última tecnología

  • Trabajarás con las principales tecnologías y plataformas del mercado: Apache Hadoop, Spark, Scala, Python, PySpark, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, MapReduce, Anaconda y MongoDB.

  • Trabajarás con herramientas en la nube de los principales fabricantes para construir data lakes y analizarlos.

  • Gracias a simulaciones y role playing, te prepararás para ser un profesional global en Big Data.

  • Te formarás como Data Architect, Data Engineer, o Data Scientist, con gran capacidad de innovación y pensamiento creativo.

Metodología online & on campus - Eleva tu máster con STEAM 4.0 LAB Experience

¡Diferénciate y vive una experiencia única!

Combina la flexibilidad de un máster online con la experiencia única de 4 sesiones presenciales en el innovador STEAM 4.0 LAB Experience.

Accede a uno de los mejores laboratorios de Industria 4.0 de Europa y resuelve casos prácticos de proyectos reales junto a profesionales de referencia. Haz networking transversal con compañeros de otras titulaciones y partners tecnológicos que enriquecerán tu experiencia y la llevarán al siguiente nivel.

Adquirirás habilidades profesionales y obtendrás insignias digitales que podrás incluir en tu cv, así como el Certificado Universitario en Proyectos de Industria 4.0 de 100 horas que reconoce tu formación premium.

Eleva tu aprendizaje y destaca en el mercado laboral. ¡Inscríbete ya!

Bienvenido a Industria 4.0 Lab

Laboratorio a la vanguardia de las nuevas tecnologías en el mundo de la Industria 4.0 dotado de varias zonas de trabajo que representan distintos niveles de automatización y tecnologías, el laboratorio de Industria 4.0 pretende ser un espacio de trabajo que agrupa a distintas profesiones en un concepto común que se enmarca en la 4º revolución Industrial. ​

En el laboratorio de Industria 4.0 contamos sistemas docentes como: ​

  • Estaciones de simulación de procesos de fabricación industrial SMC.​
  • Paneles y entrenadores para adecuación de señales eléctricas y estudio de circuitos. ​

Además, se realizan prácticas con equipos de última generación como:​

  • Robot Fanuc con visión artificial, ABB o robots colaborativos (cobots) Universal Robots.​
  • Sistemas Siemens como PLCs 1500, HMIs, RFID, IOT, Periferia Descentralizada, iCloud, Ciberseguridad o gemelo digital.​
  • Cinta de transporte Beckhoff XTS.

Instalaciones de vanguardia

Plataformas Cloud y Big Data & Analytics
  • 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 Tableau).
Plataformas comerciales de computación

En este máster se otras plataformas comerciales de computación basadas en la nube, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure.

3

Perfiles más demandados

Fórmate como uno de los 3 perfiles laborales más demandados en TI en España.

47%

Crecimiento anual

La demanda de experto en Big Data ha crecido un 47% en el último año, según datos de Linkedin.

2

Top 2

Estudia el TOP2 del ranking mejores Másteres en Big Data 2020 por Mundo Postgrado.

El talento se premia

Nuestros alumnos trabajan en empresas como:

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).

Testimoniales de Claustro

Comillas
ComillasSer experto en Big Data es sinónimo de perfil cualificado y demandado provocado principalmente, por la creciente necesidad de transformar la información en valor y el almacenamiento masivo de los datos. A través del Máster Universitario en Big Data podrás adquirir los conocimientos técnicos necesarios para convertirte en un experto en el área que podrá, revalorizar tu perfil profesional en un sector en auge.

Laura García Cuenca

Directora del Máster en Big Data

Doctora Acreditada en Ingeniería de Control y Sistemas Inteligentes. Profesora titular en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Investigadora en el área de conducción autónoma y vehículos no tripulados.

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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.

Plan de Estudios del Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) Online

El programa en Big Data online está formado por 5 módulos en los que aprenderás en profundidad sobre la gestión, análisis y el 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 exclusivas.

Plan de estudios

Al finalizar este programa, el alumno recibe el título oficial de Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) expedido por la Universidad Europea de Madrid.

Plan de estudios nuevo para el curso 2024-2025. En proceso de inclusión de las nuevas asignaturas con sus guías de aprendizaje:

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)

Dispondrás de las asignaturas complementarias para empezar tu máster en el campus virtual.

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 que dispongan de experiencia profesional contrastada de más de 2 años 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)

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

70 plazas

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.

Consulta nuestras sedes de exámenes

En la Universidad Europea, podrás realizar tus exámenes en cualquiera de las siete sedes que tenemos en España: Madrid, Valencia, Tenerife, Barcelona, Bilbao, Sevilla y A Coruña.

Además, tendrás la oportunidad de presentar los exámenes o trabajos de Fin de Máster que requieran presencialidad en nuestras cinco sedes en Latinoamérica: Bogotá (Colombia), Santiago (Chile), Quito (Ecuador), Ciudad de México (México) y San José (Costa Rica). Ten en cuenta que, debido a la situación transitoria por el clima sociopolítico del país, en Ecuador y Perú se realizan las pruebas evaluativas de forma virtual, aunque esto está sujeto a cambios.

Salidas profesionales del Big Data

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.
  • Chief Data Officer.
  • Audit Analyst.

Metodología online

Flexible

Clases virtuales en directo a las que te puedes conectar desde cualquier sitio y dispositivo.

Cercana

Contarás con el apoyo de nuestros profesores expertos que facilitarán tu aprendizaje, así como de un tutor de acompañamiento que te orientará y te ayudará a que logres tus objetivos.

Funcional

El campus virtual será tu plataforma de aprendizaje en la que encontrarás las materias que vas a cursar. Además, tendrás acceso a la biblioteca, a una zona de comunidad para poder contactar con otros estudiantes y asistencia 24 horas.

Mujer rubia leyendo un texto sobre metodología de un máster en un ipad

Acceso

Te detallamos los perfiles recomendados para estudiar esta titulación y los requisitos de acceso al programa.

  • 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.
  • Ingenieros recién titulados, que deseen comenzar su carrera en el campo de gestión y análisis de grandes volúmenes de datos.
  • 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.

Proceso de admisión

El proceso de admisión para cursar un grado o postgrado online en la Universidad Europea puede llevarse a cabo durante todo el año, si bien la inscripción en cualquiera de nuestros programas está supeditada a la existencia de plazas vacantes. Para completar el proceso deberás seguir estos sencillos pasos:

1

Documentación

Necesitarás enviar la documentación específica a tu asesor personal.

  • Formulario de admisión.
  • Documento legal de acceso a la titulación elegida.
  • Fotocopia de tu DNI.
  • Curriculum vitae.

2

Prueba de acceso

Una vez revisada la documentación tu asesor personal se pondrá en contacto contigo.

  • Test de evaluación competencial.
  • Entrevista personal.
  • Prueba de evaluación de idioma (si procede).

3

Reserva de plaza

Formalización de la reserva de plaza a través de nuestros diferentes métodos de pago.

  • Domiciliación bancaria.
  • Tarjeta de crédito.
  • Pago virtual.

Empieza aquí

Claustro

El claustro de este máster cuenta con un 72% de doctores.

Dr. Dª. Laura García Cuenca

Directora del Máster en Big Data. Doctora Acreditada en Ingeniería de Control y Sistemas Inteligentes. Profesora titular en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Investigadora en el área de conducción autónoma y vehículos no tripulados

  • Dr. D. Nicolás Coca López
    Ommatidia LIDAR - R&D Product Engineer
  • Dr. D. David Díaz Rico
    Instituto de Ingeniería del Conocimiento – IIC – Data Scientist
  • Dr. D. Rafael Muñoz Gil
    CaixaBank - Data & Analytics Manager
  • Dr. D. Daniel Higuero Alonso-Mardones
    NAPPTIVE - Chief Technology Officer
  • D. Edgar Cotte
    Microsoft - Customer Engineer Data & AI
  • D. Joaquín García Onrubia
    Enagás - Data & Analytics Manager
  • Dra. Dª. Ana Medina Palomo
    Ingeniera matemática
  • Dr. D. Juan Antonio Piñuela Izquierdo
    Ingeniero de Telecomunicación
  • Dr. D. Enrique Puertas
    Ingeniero Informático
  • D. Carlos Cilleruelo
    Ingeniero Informático
  • Dr. D. Javier Pérez Piñeiro
    Ingeniero Químico

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

La Universidad Europea ha diseñado su Sistema de Garantía Interna de Calidad acorde con las directrices de la Fundación para el Conocimiento Madri+d Agencia Autonómica para la Evaluación de la Calidad de las Universidades, como base estructural para garantizar la calidad de las nuevas titulaciones oficiales según las directrices de calidad del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) y la Ley Orgánica 4/2007, de 12 de abril, por la que se modifica la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades.

Consultar

Accede a la documentación del SGIC:

SGIC SISTEMA DE GARANTÍA DE CALIDAD.

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: 6,8%
  • TASA DE GRADUACIÓN: 89,5%
  • TASA DE EMPLEABILIDAD: 92%
  • SATISFACCIÓN DE LOS ESTUDIANTES CON LA TITULACIÓN: 4,0/5
  • SATISFACCIÓN DE LOS PROFESORES CON LA TITULACIÓN: 4,4/5
  • SATISFACCIÓN DE LOS ESTUDIANTES CON EL PROFESORADO: 4,1/5
  • SATISFACCIÓN DEL PAS CON LA FACULTAD/ESCUELA: 4,0/5
  • SATISFACCIÓN DE LOS EGRESADOS CON LA TITULACIÓN: 3,9/5
Normativa de la Universidad