Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos e Inteligencia Empresarial

Maestría

En Madrid (España)

Precio a consultar

Llama al centro

Descripción

  • Tipología

    Maestría

  • Idiomas

    Castellano

  • Lugar

    Madrid (España)

  • Duración

    Flexible

  • Inicio

    Octubre 2026

Conviértete en experto en Big Data

¿Querés aprender a manejar proyectos de Big Data? Entonces este es el curso para vos.
En esta Maestría aprenderás diferentes tecnologías innovadoras para administrar proyectos en cuanto a su arquitectura, análisis y también a aplicar las decisiones necesarias para llevarlo a término.

La cursada incluye un enfoque multidisciplinar y técnico que recorre aspectos fundamentales de Big Data como la Ingeniería de datos, la Inteligencia de negocios y la Ciencia de Datos.

Te convertirás en un profesional altamente capacitado y listo para insertarte en el mercado laboral. ¿Qué esperas para anotarte?

Información importante

Para hacer esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Licenciatura, Maestría, Doctorado

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Madrid (España)
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C/Arapiles, 14

comienzo

Oct-2026Inscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Te permite adquirir todas las habilidades necesarias para cubrir un perfil profesional de los más demandados por el mercado laboral. Aprenderás las herramientas y las tecnologías más novedosas y necesarias para abordar cualquier aspecto de un proyecto Big Data. Adquirirás un perfil multidisciplinar altamente capacitado y formado en todas las habilidades técnicas necesarias para abordar cualquier aspecto de un proyecto Big Data.

A todos aquellos que deseen adquirir conocimientos en análisis de datos masivos, big data e inteligencia empresarial.

Se requiere que los alumnos estén en posesión de un título universitario (grado, diplomatura, licenciatura, ingeniería, ingeniería técnica) en alguna de las titulaciones que se detallan a continuación:

-Grado en Ciencia de Datos o equivalente.
-Grado en Ingeniería Informática y titulaciones equivalentes de la ordenación de enseñanzas previa.
-Grado en Ingeniería en Telecomunicaciones y titulaciones equivalentes de la ordenación de enseñanzas previa.

Se valorará la admisión de estudiantes de otras titulaciones, siempre condicionado a la superación de los complementos formativos:

-Grado/Licenciatura/Diplomatura del área de Matemáticas o Física (o equivalente)
-Grado/Ingeniería Superior del área de la Ingeniería no vinculada a las Tecnologías de la Información y Comunicación

-Innovador: Aprende las tecnologías más actuales para abordar cualquier aspecto de un proyecto Big Data.

-Inserción laboral: Adquiere habilidades para cubrir uno de los perfiles más demandados en el mercado laboral.

-Profesión de futuro: Se prevé que en 2025, el 50% de las empresas acelere la automatización del trabajo. The Future of Jobs Report 2020.

-Altamente técnico: Desarrolla habilidades técnicas en Big Data, Data Science y Business Intelligence en infraestructuras Cloud.

-Perfil multidisciplinar: Adquirirás un perfil multidisciplinar con todas las habilidades para gestionar proyectos Big Data.

Recibida tu solicitud, un asesor académico se pondrá en contacto contigo a la brevedad para resolver todas tus dudas, así como explicarte el método de inscripción, los medios de pago y los plazos de la matrícula.

Preguntas & Respuestas

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Opiniones

Materias

  • Análisis de datos
  • Toma de decisiones
  • Business intelligence
  • Big Data
  • Ciencia de datos
  • Data Science
  • Estadística avanzada
  • Datamining

Profesores

Equipo Docente

Equipo Docente

Equipo Docente

Temario

Módulo 1. Macrodatos / Big Data.

  • Fundamentos de la tecnología Big Data.
  • Procesamiento de datos masivos.
  • Cloud Computing.

Módulo 2. Ciencia de datos / Data Science.

  • Estadística avanzada y Minería de datos.
  • Visualización de datos.

Módulo 3. Inteligencia de Negocio / Business Intelligence.

  • Soluciones de Inteligencia de negocio.
  • Ciencia de datos para la toma de decisiones estratégicas.

Módulo 4. Prácticas en Empresa.

  • Prácticas externas.

Módulo 5. Trabajo Fin de Máster.

  • Trabajo fin de máster.

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