Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) e Inteligencia Empresarial (Business Intelligence)

Con este máster de la UNIE aprenderás a manejar las herramientas y tecnologías más innovadoras para abordar cualquier aspecto de un proyecto Big Data y desarrollarás las habilidades necesarias en tres aspectos fundamentales del Big Data: la ingeniería de datos, la ciencia de datos y la inteligencia de negocio.

Necesitarás tener una base sólida en matemáticas y estadística, así como conocimientos básicos de programación y aptitudes en el manejo de herramientas informáticas.

Los profesionales especializados en Big Data y Business Intelligence son uno de los perfiles más requeridos por el mercado laboral. La demanda aumentó un 50% en 2020 en los sectores de salud, telecomunicaciones, entretenimiento, banca y seguros (informe The Dice Q2 2020 Tech Job Report).

Basada en un enfoque multidisciplinar (tecnología, informática, estadística, machine learning y gestión), nuestra formación te prepara para cubrir la enorme necesidad que tienen las empresas y organizaciones del SXXI de expertos en Big Data que dominen la ciencia de datos y la analítica de negocio.

Serás capaz de diseñar e implementar tecnologías para el modelado, almacenamiento, gestión, procesamiento, análisis y visualización de datos y extraer de ellos el conocimiento necesario para elaborar soluciones Big Data y de inteligencia de negocio de alto valor añadido en la toma de decisiones estratégicas.

Estudiando el Máster en Big Data y Business Intelligence de la UNIE vas a desarrollar unas habilidades altamente técnicas en todo el ciclo de vida del Big Data, lo que le diferencia del resto de titulaciones. Te formaremos en los aspectos fundamentales del Big Data, la Ciencia de Datos y la Inteligencia de Negocio, como por ejemplo diseño y explotación de sistemas de almacenamiento, legislación, privacidad, aseguramiento en entornos Big Data, técnicas de rastreo, procesamiento, indexación y recuperación de información estructurada y no estructurada, optimización para grandes volúmenes de datos, herramientas de visualización, técnicas de ETL, arquitectura de soluciones de inteligencia de negocio, indicadores estratégicos de control de gestión, CRM, BPM,…

Las prácticas docentes consisten en sesiones de trabajo basadas en los aspectos teóricos explicados en clase. Para ello tendrás a tu disposición los servicios del laboratorio informático de UNIE donde se resolverán problemas, se plantearán casos prácticos, se harán simulaciones y se diseñarán proyectos. Trabajarás de forma individual o colaborativa, dependiendo de las características de cada sesión práctica.

Las características de este máster implican que el perfil de estudiante sea heterogéneo. Sin embargo, existen titulaciones de ámbitos más afines como la Ciencia de Datos, Ingeniería Informática, Ingeniería en Telecomunicaciones, Matemáticas, Física, Ingeniería Superior del área de la Ingeniería no vinculada a las Tecnologías de la Información y Comunicación.

Para cubrir las posibles deficiencias formativas que pudieran existir necesitarás realizar complementos formativos técnicos y matemáticos diseñados específicamente para este máster.

Nuestro máster en Big Data y Business Intelligence incluye unas prácticas obligatorias de 150 horas en una de las empresas de los sectores tecnológico, financiero, de salud y consultoría con las que tenemos suscritos convenios. Tendrás un tutor en la universidad y otro en la empresa que supervisarán tu desarrollo.

Consistirá en el estudio de un caso original o de carácter aplicado, en cuya elección y elaboración contarás con la orientación de un tutor. Al acabar tendrás que defenderlo ante un tribunal formado por tres profesores o colaboradores que ostenten la categoría de doctor.

Las especificaciones mínimas requeridas para esta titulación son Windows 7 o posterior, 64 bits Procesador i5 o equivalente con al menos 4 GB de RAM, aunque lo recomendable es 8 GB o más.

Aprenderás a desenvolverte con el manejo de los siguientes softwares: Apache Hadoop (framework), MongoDB, Cassandra (bases de datos escalable), Elasticsearch (herramienta de búsqueda), ApacheSpark (motor de procesamiento), ApacheStorm (computación distribuida tiempo real), lenguajes R y Python, Pentaho (generación de informes, ETL, análisis de datos), QlikView (plataforma de BI líder del mercado), Microsoft PowerBI (visualización datos y creación de informes), Oracle BI (interfaz de visualización), Tableau (visualización, cuadros de mando) y SAP BI (análisis de datos  y desarrollo de modelos de aprendizaje automático).