Máster Universitario en Métodos Analíticos para Datos Masivos: Big Data
Escuela de Postgrado en Ingeniería y Ciencias Básicas
- Dirección
- Prof. Dr. D. Carlos Ruíz Mora
- Idioma
- Inglés
- Modalidad
- Presencial
- Créditos
- 60 ECTS
- Campus
- Madrid - Puerta de Toledo
- Plazo de admisión
-
Cerrado
☛ Plazas ofertadas: 40
Dobles másteres: consultar pestaña
- Departamentos
- Departamento de Estadística, Departamento de Informática, Departamento de Ingeniería Telemática, Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones, Departamento de Matemáticas, Instituto UC3M-Santander de Big Data (IBiDat)
CONTACTO
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- Inicio
Nuestro Máster está orientado principalmente a la formación de personas interesadas en trabajar en el análisis de datos, y especialmente en el análisis de grandes volúmenes de datos en empresas y organizaciones Los estudiantes del Master, recién graduados o profesionales activos, recibirán formación adicional en los métodos empleados en el tratamiento de Big Data, y se familiarizarán con la aplicación de estos métodos en diferentes áreas de interés.
Se pondrá especial énfasis en el uso de aplicaciones basadas en lenguajes analíticos como R y Python. Los cursos también introducirán paradigmas de almacenamiento y procesamiento tales como MapReduce o noSQL, así como en sus implementaciones más habituales (Hadoop, Storm, Spark, etc...), así como metodologías computacionales y de almacenamiento adecuadas para estos datos. Estos conocimientos proporcionan una excelente formación a los alumnos para el desarrollo de actividades asociadas al tratamiento de grandes volúmenes de datos, y en particular para realizar análisis estadísticos y computacionales complejos de los mismos, con el objetivo de obtener resultados aplicables en identificación de patrones, predicción, previsión, simulación u optimización. Estos resultados deben suponer el punto de partida básico para la mejora de la eficiencia en empresas y organizaciones.
Como ejemplo ilustrativo de esta demanda, el gobierno francés ha estimado que las necesidades de profesionales con un perfil orientado al tratamiento de grandes volúmenes de datos durante los próximos cinco años, y para el conjunto de la UE, excederán de las 300.000 personas. En España, se prevé que el empleo de estas técnicas aumente al menos en un 300% en los próximos 3 años.
│EL MÁSTER EN CIFRAS
- ☛ 40 estudiantes por clase
- ☛ Ambiente internacional (más de 10 nacionalidades en la clase)
- ☛ El 100% los estudiantes graduados hasta el momento en el Master han recibido una oferta de trabajo antes de completar el mismo o algunas semanas después
- ☛ Fue el 1er Máster oficial en el tema en recibir una evaluación positiva de la ANECA al ser diseñado de acuerdo con el Espacio Europeo de Educación Superior (EHEA)
- PROGRAMA
- PLAN DE ESTUDIOS
Este programa de Máster está diseñado como un título de un año y se imparte en inglés. Los contenidos que se imparten en el Máster corresponden a 60 créditos ECTS, o aproximadamente 400 horas de clase y 1100 horas de actividades y trabajos a realizar por los estudiantes.
El Máster se estructura en torno a cuatro grandes áreas de conocimiento: Conocimientos y habilidades básicas de tratamiento de datos, aspectos metodológicos, herramientas y tecnologías de software y hardware y aplicaciones. Estas áreas se estructuran en 6 Materias, entre las que se incluye la realización del Trabajo Fin de Máster, a realizar durante la segunda mitad del año académico, proporcionando a los estudiantes experiencia práctica en el tratamiento de datos reales procedentes de diferentes áreas de aplicación.
El plan de estudios se compone de 48 créditos obligatorios, 6 créditos optativos y 6 del TFM, y se articula con las siguientes asignaturas:
Curso 1 - Cuatrimestre 1
Semicuatrimestre II Asignaturas ECTS TIPO Idioma Distribución de contenidos en Internet 3 O Modelos de predicción 3 O Aprendizaje estadístico 3 O Optimización para grandes volúmenes de datos 3 O Inteligencia para Big Data: métodos y tecnologías 3 O Curso 1 - Cuatrimestre 2
Semicuatrimestre III Asignaturas ECTS TIPO Idioma Aprendizaje Bayesiano 3 O Análisis de series temporales y predicción 3 O Aprendizaje automático 3 O Aplicaciones del análisis de Big Data a los negocios 3 O Análisis y explotación de datos de la Web 3 O Semicuatrimestre IV Asignaturas ECTS TIPO Idioma Aprendizaje automático 3 O Elegir 2 optativas Seguridad de la información y gestión de riesgos tecnológicos empresariales 3 OP Análisis de datos para la sociedad inteligente 3 OP Análisis de redes y visualización de datos 3 OP Curso 1 - Anual
Trabajo Fin de Máster Asignaturas ECTS TIPO Trabajo Fin de Máster 6 TFM O) Obligatoria: 48 ECTS
OP) Asignatura Optativa: 6 ECTS
TFM) Trabajo Fin de Máster: 6
Para aquellos alumnos que consideren realizar el Máster a tiempo parcial durante dos cursos académicos, se recomienda seguir una de las dos opciones que se pueden encontrar en el siguiente link:Programas de Asignaturas
- CALIDAD
Información General del Título
☛ Año de implantación: 2015
Garantía de Calidad del Programa
La Comisión Académica de Máster está definida dentro del SGIC de la Universidad Carlos III de Madrid como el Órgano que hace el seguimiento, analiza, revisa, evalúa la calidad de los programas, y las necesidades de mejora y aprueba la Memoria Académica de Titulación.
PROFESORADO Y PLAN DOCENTE
Perfil del Titulado y Competencias
- PLAN DE ESTUDIOS
- PROFESORADO
PROFESORADO UNIVERSIDAD CARLOS III (UC3M)
- ALER MUR, RICARDO
Departamento de Informática
Profesor Titular
Doctor
CV Abreviado
- ÁLVAREZ RODRÍGUEZ, JOSÉ MARÍA
Departamento de Informática
Profesor Titular
Doctor
CV Abreviado
- ANTONIONI, ALBERTO
Departamento de Matemáticas
Investigador
Doctor
CV Abreviado
- ARTÉS RODRÍGUEZ, ANTONIO
Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Catedrático de Universidad
Doctor
CV Abreviado
- AUSÍN OLIVERA, MARÍA CONCEPCIÓN
Departamento de Estadística
Profesora Titular
Doctora
CV Abreviado
- BAGNULO BRAUN, MARCELO GABRIEL
Departamento de Ingeniería Telemática
Profesor Titular
Doctor
CV Abreviado
- CALLE GÓMEZ, FRANCISCO JAVIER
Departamento de Informática
Profesor Titular
Doctor
CV Abreviado
- CARRETERO PÉREZ, JESÚS
Departamento de Informática
Catedrático de Universidad
Doctor
CV Abreviado
- DÍAZ DE MARÍA, FERNANDO
Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Catedrático de Universidad
Doctor
CV Abreviado
- FERNÁNDEZ MUÑOZ, JAVIER
Departamento de Informática
Profesor Titular Interino
Doctor
CV Abreviado
- GALEANO SAN MIGUEL, PEDRO
Departamento de Estadística
Profesor Titular
Doctor
CV Abreviado
- GALLARDO ANTOLÍN, ASCENSIÓN
Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Profesora Titular
Doctora
CV Abreviado
- GARCÍA BLAS, FRANCISCO JAVIER
Departamento de Informática
Profesor Visitante
Doctor
CV Abreviado
- GARCÍA PORTUGUÉS, EDUARDO
Departamento de Informática
Profesor Titular
Doctor
CV Abreviado
- GÓMEZ BERBIS, JUAN MIGUEL
Departamento de Informática
Profesor Titular
Doctor
- GÓMEZ VERDEJO, VANESSA
Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Profesora Titular
Doctora
CV Abreviado
- GONZÁLEZ MANZANO, LORENA
Departamento de Informática
Profesora Titular
Doctora
CV Abreviado
- GUERRERO LÓPEZ, CARMEN
Departamento de Ingeniería Telemática
Profesora Titular
Doctora
CV Abreviado
- LIPARI, FRANCESCA
Departamento de Matemáticas
Investigadora
Doctora
CV Abreviado
- MARTÍNEZ OLMOS, PABLO
Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Profesor Titular
Doctor
CV Abreviado
- MOLERA MOLERA, JUAN MANUEL
Departamento de Matemáticas
Profesor Titular
Doctor
CV Abreviado
- MORATO LARA, JORGE LUIS
Departamento de Informática
Profesor Contratado Doctor
Doctor
CV Abreviado
- MORO EGIDO, ESTEBAN
Departamento de Matemáticas
Profesor Titular
Doctor
CV Abreviado
- NOGALES MARTÍN, FRANCISCO JAVIER
Departamento de Estadística
Catedrático de Universidad
Doctor
CV Abreviado
- PARRADO HERNÁNDEZ, EMILIO
Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Profesor Titular
Doctor
CV Abreviado
- PELAEZ MORENO, CARMEN
Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Profesora Titular
Doctora
CV Abreviado
- RUIZ MORA, CARLOS
Departamento de Estadística
Profesor Titular
Doctor
CV Abreviado
- SÁNCHEZ FERNÁNDEZ, LUIS
Departamento de Telemática
Catedrático de Universidad
Doctor
CV Abreviado
- VEIGA, HELENA
Departamento de Estadística
Profesora Titular
Doctora
CV Abreviado
- WIPER, MICHAEL PETER
Departamento de Estadística
Profesor Titular
Doctor
CV Abreviado
- ALER MUR, RICARDO
- ADMISIÓN
- ADMISIÓN
Solicitud
La solicitud se realiza en formato electrónico a través de nuestra aplicación. Antes de iniciar el proceso de admisión te recomendamos consultar la información de apoyo que te ofrecemos más abajo:
Requisitos de acceso
Para acceder al máster se deberá poseer un título de Grado o equivalente en una de las áreas siguientes:
- Ingeniería Informática
- Ingeniería de Telecomunicación
- Estadística
- Matemáticas
- Física
- Ingeniería Industrial
Quienes posean titulaciones en otras áreas (por ejemplo en Administración y Dirección de Empresas, Ciencias Económicas o Medicina y Ciencias de la Salud) podrán ser considerados, pero deberán acreditar niveles de conocimiento suficientes en las áreas de Matemáticas (Algebra y Cálculo), Estadística (Probabilidad e Inferencia) e Informática (habilidades básicas de programación). En cualquier caso, y dependiendo de cada caso concreto, la Comisión Académica del Máster podrá recomendar a estudiantes admitidos la realización, previa al inicio de las clases del Máster, de uno o varios cursos online (MOOCs) sobre algunos de los contenidos anteriores.
Criterios de admisión
La dirección del Máster valorará la candidatura en base a los criterios y ponderaciones descritos a continuación, comunicando al estudiante su admisión al Máster, la denegación de admisión motivada o la inclusión en una lista de espera provisional:
- Expediente académico (40%)
- Experiencia profesional (20%)
- Formación acreditada por el estudiante en áreas cuantitativas e informática (10%)
- Motivación, interés y cartas de recomendación (10%)
- Otros (10%)
- Nivel de inglés (haber superado titulación previa en inglés): (10%)
Perfil de ingreso recomendado
El alumno que quiera cursar este Máster debe tener una buena base matemática y estadística, y un conocimiento básico de programación. Igualmente, debiera tener una aptitud suficiente para el trabajo con herramientas Web y un interés en problemas reales de tratamiento de datos en diferentes áreas de aplicación.
También deberá disponer de una capacidad suficiente para la identificación de problemas de tratamiento de datos en entornos reales, la formalización de los mismos y la interpretación de los resultados obtenidos de la aplicación de herramientas computacionales a este tratamiento de datos.El interés por distintos aspectos relacionados con la gestión de empresas y organizaciones será también de gran utilidad para el aprovechamiento de las enseñanzas del Máster. Por último, la creatividad, la imaginación, la innovación y la motivación por el aprendizaje continuo son características con una contribución significativa al éxito en el aprovechamiento de las enseñanzas a impartir en este Máster.
Requisitos de idiomas
Comprueba los requisitos de idiomas genéricos exigidos para cursar un master en la UC3M, dependiendo de si se imparte en español, en inglés o es bilingüe.
Estudiantes con títulos extranjeros
Una vez recibida la notificación de admisión al Máster, los estudiantes con títulos universitarios expedidos por una institución de educación superior perteneciente a un sistema educativo ajeno al EEES, para formalizar la matrícula, tendrán que presentar dicho título legalizado por vía diplomática o, en su caso, a través del trámite de legalización única o "apostilla del Convenio de La Haya". Además deberán presentar el certificado oficial de notas con inclusión de la nota media global, también debidamente legalizado.
Consulta los trámites sobre Legalización de títulos extranjeros.
Si fuese necesario, dicho documento deberá de ir acompañado de su Traducción oficial al castellano.
- MATRÍCULA
Precio del máster*
Reserva de plaza: 450 €
- se abonará una vez que se reciba la notificación de admisión al máster, y se descontará del primer pago de matrícula
- el importe abonado en concepto de reserva únicamente será devuelto si la Universidad suspende la impartición del máster
60 ECTS del primer curso:
- Estudiantes nacionales y comunitarios: 4.800 € (80 €/crédito ECTS)
- Estudiantes extracomunitarios: 7.200 € (120 €/crédito ECTS)
NOTA: los precios públicos indicados no incluyen en ningún caso, los ECTS correspondientes a los complementos formativos que deba cursar el estudiante (sólo másteres con complementos formativos previos), ni la tasa de expedición de título de máster
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* Precios vigentes para el curso 23/24, pendientes de aprobación por la Comunidad de Madrid para el curso 24/25
Información adicional
- La matrícula en el máster se realizará una vez cursada la solicitud y después de haber concluido el proceso de admisión.
- Al realizar la matrícula se puede optar entre matrícula a tiempo completo y matrícula a tiempo parcial.
- La dirección de correo electrónico que facilita la Universidad al estudiante, una vez realizada la matrícula, será utilizada prioritariamente en las comunicaciones con el alumnado, por lo que es imprescindible su activación y consulta periódica.
- La falta de pago, supondrá la denegación o anulación de la matrícula en los términos y efectos que la Universidad establezca. En los casos de anulación de matrícula por la falta de pago, las Universidades podrán exigir el pago de las cantidades pendientes por matrículas de cursos académicos anteriores como condición previa de matrícula.
Las Universidades podrán denegar la expedición de títulos y certificados cuando existan pagos pendientes.
- ADMISIÓN
- BECAS
Ayudas de matrícula UC3M para el curso 2024/2025
CONVOCATORIA AM01-24/25* │ RESUELTA
Para el curso académico 2024-2025 se ha realizado una convocatoria de un máximo de 4 ayudas para el abono de las tasas netas de la matrícula para los estudiantes aceptados en el Máster, con la siguiente dotación:
- 4 ayudas por un importe de 1.500 €
Para solicitar la ayuda es necesario haber formalizado la solicitud de admisión al Máster.
Fecha límite para solicitar la beca: 31 de mayo de 2024
Resoluciones parciales:
- primera resolución parcial: publicada con fecha 8/3/2024
- segunda resolución parcial: publicada con fecha 23/5/2024
- tercera resolución parcial: publicada con fecha 19/7/2024
* El número de ayudas e importes que se especifican en la convocatoria, podrá variar en función de las condiciones de los candidatos que optan a las mismas, pudiendo quedar incluso desiertas según la valoración del Comité de Selección de cada programa.
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PROGRAMA DE FORMACIÓN DE LA FUNDACIÓN CAROLINA │ CERRADA
CONVOCATORIA DE BECAS 2024/2025
La Fundación Carolina ha abierto su convocatoria de becas para el curso académico 2024-2025 dirigida en exclusiva a estudiantes nacionales de algún país de América Latina miembro de la Comunidad Iberoamericana de Naciones o de Portugal para que completen su formación en universidades y centros de estudio españoles.
- Nº de becas: 1
- Fecha límite para solicitar la beca: 14 de marzo de 2024, a las 9:00 am (hora española)
Información general de ayudas y becas
Puedes consultar más información sobre becas de interés propias de la UC3M como de otros organismos o entidades.
- INFORMACIÓN PRÁCTICA
- Inicio
horarios del máster
secretaría virtual
Recursos Materiales del Máster
- MÁS INFORMACIÓN
- Inicio
- SALIDAS PROFESIONALES
A continuación se indican ejemplos de oportunidades profesionales disponibles para los alumnos que completen la formación de este programa de Máster:
- Experto en gestión de la información en una gran empresa, con responsabilidades sobre el tratamiento de los datos procedentes de diferentes áreas, como gestión de clientes o marketing, información financiera o datos de operaciones, con capacidad para proponer acciones de mejora basadas en el análisis de estos grandes volúmenes de datos.
- Gestor de información en una compañía, con responsabilidades sobre el análisis estadístico de la información disponible en las bases de datos de la empresa, y en el desarrollo de sistemas de soporte a la decisión.
- Analista de datos Web, en aquellas empresas con una presencia importante en la Web. Desarrollando un papel relevante en la evaluación de la información recogida de la red, y especialmente en la detección de patrones de comportamiento y en la predicción de la evolución futura de los mercados, que permitan un mejor posicionamiento de la empresa en dichos mercados.
- Analista de datos de marketing, trabajando en la búsqueda de tendencias en los datos de venta, o en la identificación de cambios en patrones de comportamiento de los consumidores, para contribuir a la definición y revisión de las estrategias de mercado de la empresa.
- Analista de datos de operaciones, trabajando en la detección de oportunidades de mejora en los procesos de la compañía, mediante reducciones de costes o de tiempos de procesamiento, y en el aumento de la calidad de sus productos y servicios.
- Consultor externo, con la capacidad para ofrecer soluciones para el tratamiento de la información estratégica en empresas, y para la implementación de soluciones de mejora basadas en los resultados obtenidos de este tratamiento.
- Desarrollador de sistemas, llevando a cabo la implementación de los métodos de análisis de datos descritos en el Master, con el objeto de proporcionar resultados que sirvan de apoyo a la toma de decisiones en la empresa.
- DOBLES MÁSTERES
Dobles Másteres que ofrece la UC3M
La UC3M te ofrece la posibilidad de realizar el Máster Universitario en Métodos Analíticos para Datos Masivos: Big Data junto con un máster que habilita para el ejercicio de actividades profesionales reguladas:
- Doble Máster en Ingeniería de Telecomunicación y Métodos Analíticos para Datos Masivos: Big Data 🎓 24 ECTS reconocidos Cerrado
- Doble Máster en Ingeniería Informática y Métodos Analíticos para Datos Masivos: Big Data 🎓 30 ECTS reconocidos Cerrado
En función del doble máster cursado, se te reconocerán los créditos ECTS correspondientes para que puedas obtener en dos años académicos, dos titulaciones de Máster Oficial. Accede a la información detallada de cada Doble Máster desde los links anteriores.