Instituto de Formación Continua

Máster en Big Data Solutions

Modalidad Presencial

 
Tipología:
Máster
Créditos:
60 ECTS
 
Precio:
17.000 *
Idioma:
Inglés
Inicio curso:
30 septiembre 2019
Final curso:
17 julio 2020
Horario:

De lunes a viernes, de 9:00h a 13:00h. 

Lugar:
Barcelona Technology School. C. dels Almogàvers, 119. - 08018 Barcelona

* El importe incluye tasas administrativas de la Universitat de Barcelona

 
Tres razones para escogerlo
  • Experiencia profesional durante el Máster. BTS te garantiza prácticas remuneradas en compañías líderes del sector digital.
  • Estudiarás en un entorno internacional y te formarás en las tecnologías más demandadas actualmente.
  • Aprende con profesores profesionalmente activos, expertos del sector digital y mentores internacionales que te ayudarán a descubrir tu objetivo profesional.
Presentación

La transformación digital está cambiando todos los aspectos de la sociedad y solo tiene un límite: la imaginación. El ecosistema digital se ha convertido en el nuevo status quo; está cambiando industrias, negocios, relaciones y, en general, todos los aspectos de nuestras vidas. Barcelona Technology School es una institución internacional enfocada al desarrollo de profesionales que transformarán la industria digital.

El Master in Big Data Solutions es un programa de un año académico dirigido a graduados universitarios que quieren formarse en data science y data analytics con un enfoque en Data-Driven Business para generar innovación a partir de información relevante y proponer soluciones estratégicas para cualquier tipo de organización o industria utilizando las tecnologías más avanzadas.

Todas las asignaturas se trabajan desde el contexto del ciclo de vida de un proyecto de big data y están conectadas entre sí para ayudar al alumno a entender la importancia y aplicación práctica de cada una de ellas en cualquier proyecto real. Durante el máster, los alumnos ponen en práctica los conocimientos que van adquiriendo y se preparan para participar en todas las fases de un proyecto de big data: exploration, pre-processing and storage, data visualization y analytics and exploitation.

Barcelona Technology School ha desarrollado su propia metodología basada en el project-based learning, a partir de la cual los alumnos aprenden, mediante proyectos, de forma práctica, activa y participativa. Esto permite a los estudiantes generar y desarrollar sus propias soluciones digitales de forma transversal durante todo el curso. El proceso culmina en el Demo Day, un evento abierto al público en el que los alumnos presentan su idea y muestran la demo a un jurado de inversores y expertos en el sector digital.

BTS asegura a todos los participantes una experiencia profesional durante el Máster a través de prácticas en compañías líderes del sector digital.

Las destrezas que ganarán los estudiantes durante el programa los cualificarán para un diverso rango de roles de trabajo en la industria digital y les permitirán desarrollar conocimientos en algunas de las áreas más demandadas actualmente, tales como Data Science, Data Analysis, Artificial Intelligence, Data Visualization, Infrastructure, Agile, Creative Technology y Entrepreneurship.

Acreditación académica

Máster en Big Data Solutions por el Instituto de Formación Continua de la Universitat de Barcelona.

Curso propio diseñado según las directrices del Espacio Europeo de Educación Superior y equivalente a 60 créditos ECTS.

Objetivos

Desarrollar los conocimientos y las habilidades en datos masivos (Big Data) más demandados que permitan descubrir información de valor y fomentar innovación en empresas o instituciones mediante la aplicación de las disciplinas y tecnologías más avanzadas del sector.

Destinatarios

Graduados universitarios internacionales, preferentemente de grados relacionados con los ámbitos de la tecnología, la informática, las ciencias o los negocios, que dominen la
lengua inglesa, ya que el máster se imparte totalmente en inglés.

La Barcelona Technology School considera que la diversidad es un valor fundamental, tanto en el sentido de la nacionalidad de los estudiantes como en el equilibrio de género.

No se exige experiencia profesional, pero se tiene en cuenta a la hora de analizar las candidaturas.

Por otra parte, gracias a la situación actual de la industria tecnológica y la buena relación de ésta con BTS, se puede asegurar una experiencia profesional en forma
de prácticas a los participantes de este programa. 

Programa

1. Data-Driven Business
1.1. Data Analytics in Business Real Situations
1.2. Big Data Project Management
1.3. Data Governance
1.4. Self-BI management: empowering the business user
1.5. Evidence based management.

2. Data Science Foundations

2.1. Practical Data Manipulation
2.2. Probability and Statistics
2.3. Basic Data Analysis
2.4. Data Cleaning
2.5. Exploratory Data Analysis

3. Classical Data Analysis
3.1. Regression
3.2. Classification

4. Innovation & Creative Technology
4.1. Challenges of the current Business World
4.2. Innovation Leadership skills and competencies
4.3. The discovery framework
4.4. The ideation framework

5. Infrastructure
5.1. Sistemas de archivos distribuidos: Hadoop (HDFLS)
5.2. Bases de datos no relacionales: MongoDB, Casandra, CouchDB y HBase.
5.3. Diseño y evaluación de infraestructuras: Hadoop ecosystem y Spark ecosystem.
5.4. Infraestructuras escalables: cloud computing versus sistema propietario
5.5. Gestión de infraestructura de almacenamiento y procesado: arquitecturas de procesamiento de datos. Ejemplo: Arquitectura Lamba

6. Advanced Data Analysis
6.1. Basket analysis
6.2. Social networks
6.3. Geospatial analysis

7. Big Data Legal & Security
7.1. Introducción a la ciberseguridad
7.2. Firmas digitales
7.3. Seguridad en la nube y red
7.4. Proteger aplicaciones de red
7.5. Seguridad de la capa de transporte
7.6. Seguridad web
7.7. Servicios de privacidad y criptografía. Aspectos legales que considerar en proyectos Big Data
7.8. Aspectos legales que tener en cuenta en proyectes de Big Data

8. Data Visualization
8.1. Diseño y desarrollo de APIs para la explotación de datos
8.2. Diseño y desarrollo de usuario con las herramientas BI: Tableau, Qlickview, etc.
8.3. Mapas e infografías
8.4. Conceptos de cognición humana

9. Entrepreneurship
9.1. La mentalidad empresarial, introducción a la propuesta de valor
9.2. Introducción al business modelo canvas y nueve modelos de ingreso
9.3. Validación de mercado y métricas
9.4. Ecosistema emprendedor. Etapas de la vida de inicio
9.5. Cómo tratar con inversores
9.6. Plan de empresa para startups: estrategia financiera
9.7. Estrategias de crecimiento

10. Real-time data analysis
10.1. Streaming and distributed algorithms
10.2. Streaming algorithms
10.3. Distributed algorithms with emphasis in map-reduce
10.4. Streaming operations in Spark

11. Agile
11.1. Gestión Agile vs Gestión Tradicional
11.2. Scrum
11.3. Kanban
11.4. Visibilidad y transparencia

12. Artificial Intelligence
12.1. Inteligencia artificial
12.2. Neural networks basics
12.3. Restricted Boltzmann machines (single hidden layer)
12.4. Methods for training neural networks
12.5. Application: text classification
12.6. Application: image classification
12.7. Deep learning application: convolutional neural networks for image classification

13. Final Project
13.1. Executive summary
13.2. Big Data Business Case
13.3. Proof of Concept
13.4. Road Map

14. Trabajo de Final de Máster

Dirección

Sra. Lali Soler
Data Analytics Business Manager Eurecat.

Cuadro docente
Sra. Liana Napalkova
Eurecat

Sra. Sara Hajian
Ntent

Sr. Marc Cardús
Lidl

Sr. Ward Taya
Eurecat

Sra. Lali Soler
Eurecat

Sr. Víctor Pascual
One Tandem

Sr. Pere Rovira
One Tandem

Sr. Liesner Acevedo
Senior Software/Data Engineer Piccadilly Group

Sr. Miquel Rodríguez
Netmind Mentoring Manager

Sr. Juan Hernández
UPC

Sr. José Muñoz
UPC

Sr. Rubén Agote
Cuatre Cases

Sr. David Laniado
Eurecat

Sr. Francisco Gutierres
Eurecat

Sr. Ludovico Boratto
Eurecat

Sr. Pablo Quintano
Mind The Gap
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