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Máster Oficial en Big Data, Data Science y Data Analytics | Online

Especialízate para ocupar una de las profesiones más demandadas

Online
60 ECT
Octubre 2025

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    Acepto el tratamiento de mis datos según las finalidades indicadas en las condiciones de protección de datos.

    Descripción del programa

    El objetivo principal del Máster Online especializado en Gestión y Análisis de Big Data es ofrecer al estudiante una visión global y completa de la analítica de datos, abarcando desde la recolección hasta la visualización, incluyendo la infraestructura necesaria. La metodología es 100% práctica, basada en casos prácticos y proyectos.

    El programa cubre métodos, herramientas y técnicas modernas como análisis de datos, aprendizaje automático, inteligencia de negocios y minería de datos. Aprenderás lenguajes de programación como R y Python, y utilizarás plataformas e IDEs como RStudio, Anaconda, VS Code, Google Colab y Jupyter Notebooks.

    Se enseñarán librerías científicas como CRAN, Scikit-learn, Scipy, Pandas, Keras, TensorFlow y Matplotlib, junto con métodos de adquisición de datos como streaming y web scraping. También se cubrirán tecnologías de almacenamiento de datos como SQL, MongoDB, Apache Cassandra, Hadoop, Spark, Kafka y MapReduce. Para la visualización de datos, se utilizarán herramientas como Tableau, PowerBI, Dataiku y Carto. Además, se incluirá formación en herramientas cloud como Azure Machine Learning Studio, Azure Cognitive Services, Azure Data Factory, Azure Databricks y Azure Data Lake.

    Este máster online en Big Data es ideal para profesionales que desean especializarse en el análisis de datos y la inteligencia de negocios, sectores con alta demanda en el mercado laboral. Nuestro equipo docente está compuesto por expertos en Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial, asegurando una enseñanza actualizada y orientada al mundo real.

     

    logos master big data 1

    ¿Por qué estudiar el Máster en Big Data?

    Campus virtual

    En el campus virtual encontrarás todo el material necesario para completar el programa, además de poder contactar con tus profesores y tu asesor personal para resolver cualquier duda.

    Claustro Docente

    Los profesores son expertos y profesionales en activo, lo que asegura una formación actualizada, alineada con las mejores prácticas y la demanda del mercado laboral.

    Clases en Directo

    Conéctate desde cualquier lugar y asiste a las clases online en directo. Si no puedes asistir, tendrás acceso a todo el material y recursos disponibles en el campus virtual.

    Evaluación continua

    Realizarás proyectos, trabajos y test de autoevaluación cuidadosamente planificados en un calendario de entregas para que puedas organizarte desde el principio.

    Exámenes Online

    Realizarás los exámenes online a través de un sistema de reconocimiento facial integrado en nuestro campus virtual que garantiza la autenticidad y seguridad del proceso.

    Formación Práctica

    Resolución de ejercicios prácticos, tanto individuales como en equipos de trabajo, para poner en práctica lo aprendido y fomentar las habilidades sociales y el networking.

    Plan de estudios

    Fundamentos del Estudio y Análisis de Datos
    Técnicas de Análisis de Datos
    Técnicas de Programación
    Técnicas de Programación
    Técnicas Avanzadas de Análisis de Datos
    Tecnologías de Almacenamiento de Datos
    Introducción a la ciencia de datos y al aprendizaje automático
    Aprendizaje supervisado y no supervisado
    La función de costes
    Problemas de clasificación: Descripción de los modelos de clasificación
    Ajuste
    Evaluación de modelos: Herramientas de evaluación y valoración de modelos
    Problemas de gran tamaño

    Primer semestre

    • Fundamentos del Estudio y Análisis de Datos
      • Introducción a la ciencia de datos y al aprendizaje automático
      • Aprendizaje supervisado y no supervisado
      • La función de costes
      • Problemas de clasificación: Descripción de los modelos de clasificación
      • Ajuste
      • Evaluación de modelos: Herramientas de evaluación y valoración de modelos
      • Problemas de gran tamaño
    • Técnicas de Análisis de Datos
      • Combinatoria
      • Probabilidad
      • Variable aleatoria discreta
      • Variable aleatoria continua
      • Estadística descriptiva
      • Muestreo e inferencia estadística
      • Contraste de hipótesis
    • Técnicas de Programación
      • Introducción a los lenguajes de programación aplicados al análisis de datos
      • Métodos de almacenamiento y adquisición de datos
      • Procesamiento de datos
      • Python para el análisis de datos
      • R para el análisis de datos
    • Técnicas de Programación
      • Introducción a los lenguajes de programación aplicados al análisis de datos
      • Métodos de almacenamiento y adquisición de datos
      • Procesamiento de datos
      • Python para el análisis de datos
      • R para el análisis de datos
    • Técnicas Avanzadas de Análisis de Datos
      • Fundamentos de machine learning
      • Regularización
      • Selección de características: Análisis exploratorio de datos
      • Selección de características: Métodos de filtrado
      • Selección de características: Método wrapper y embedded
      • Árboles de clasificación y regresión
      • Bagging: Random Forests
      • Boosted Trees
      • SVM y métodos kernel
    • Tecnologías de Almacenamiento de Datos
      • Introducción a la tecnología de almacenamiento de datos
      • MongoDB
      • Apache Cassandra
      • Apache Hadoop
      • Apache Spark: Fundamentos y Spark SQL
      • Apache Spark: SparkStreaming

    Segundo semestre

    • Técnicas de Desarrollo Avanzado de Aplicaciones Big Data
      • Flujo de datos
      • Web scraping
      • Exploración y limpieza de datos
      • Redes neuronales
      • Redes neuronales convolucionales
      • Redes neuronales avanzadas
      • Desarrollo de herramientas de análisis de datos
    • Gestión de Proyectos
      • Introducción a la gestión de proyectos
      • Fases genéricas de un proyecto
      • Planificación y programación de proyectos
      • Formulación y solución del problema
      • Definición de la misión, los objetivos y alcance del proyecto
      • Estimación del tiempo del proyecto
      • Estimación y programación de recursos materiales y humanos
      • Estimación de costos del proyecto
      • Planificación de las adquisiciones
      • Cuaderno de notas, seguimiento y control del proyecto
      • Gestión de la calidad del proyecto
    • Exploración, Visualización y Comunicación de Datos
      • Tableau
      • Power BI
      • Carto
    • Plataformas Avanzadas de Desarrollo
      • Introducción a la computación en la nube. Azure
      • Almacenamiento de datos. Data Lake
      • Azure Machine Learning Studio
      • Servicios cognitivos de Azure
      • Integración de datos. Data Factory
      • Procesamiento de datos. Databricks
      • MLOps
    • Trabajo fin de máster
      • Durante el segundo semestre, deberás elaborar y defender tu Trabajo de Fin de Máster ante un tribunal. La defensa del proyecto se realizará de forma online.
    *  El plan de estudios puede sufrir pequeñas variaciones por cuestiones organizativas

    Titulación
Máster Oficial

    Adaptado al Espacio Europeo
de Educación Superior

    Perfil de los estudiantes

    Este Máster Online en Big data está muy enfocado a perfiles técnicos capaces de gestionar enormes bases de datos. Para acceder al máster el alumno deberá ser titulado en:

    Ingeniería Informática, Ingeniería en Telecomunicaciones, Ingeniería Industrial, Ingeniería Electrónica, Graduado/Licenciado en Física, Graduado / Licenciado en Estadística o Graduado/Licenciado en Matemáticas.

    Podrán acceder otros titulados universitarios si acreditan formación o experiencia en Desarrollo de software, Manejo de sistemas de gestión de datos, Trabajo con sistemas informáticos.

    Edad media
    0 años
    Hombres
    0 %
    Titulación universitaria
    0 %
    Nacionalidades
    0

    ¿Qué opinan nuestros alumnos?

    • Carolina Zorrilla, alumna de UEMC
    • Daniela Vega, alumna de UEMC
    • Fernando Lustig, alumno de UEMC
    • Georgios Matsagkos, alumno de UEMC
    • Pascual García, alumno de UEMC
    • Sergio Bragado, alumno de UEMC

    Empresas colaboradoras

    El Master de Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data Online de la Universidad Europea Miguel de Cervantes está diseñado para ofrecer una formación alineada con las necesidades del mercado, gracias a más de 3.500 acuerdos y convenios con empresas líderes.

    A través de estas colaboraciones dentro del ámbito de Big Data, nuestros estudiantes tienen la oportunidad de aprender de profesionales en activo, aplicar sus conocimientos en entornos reales y acceder a oportunidades exclusivas en la bolsa de empleo y prácticas.

    Este enfoque práctico del Máster Online de Gestión y análisis de grandes volúmenes de datos: Big Data garantiza que el programa se mantenga actualizado con los retos del mundo profesional, ofreciendo una formación de calidad que impulsa la empleabilidad y el crecimiento profesional de nuestros alumnos.

    • ABC
    • BBVA
    • El Corte Inglés
    • ING
    • Loreal
    • Mapfre
    • Michelin
    • NTT
    • Renault
    • Santander
    • Telefónica
    • Vodafone

    Salidas profesionales

    El Máster Online en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Big Data es una excelente oportunidad para formarte en un área de alta demanda y crecimiento continuo. Sectores como la banca, seguros y empresas eléctricas utilizan grandes volúmenes de datos para comprender el comportamiento de los consumidores, lo que convierte el análisis de datos en una disciplina clave.

    Si tienes una formación técnica, eres Licenciado en Ingeniería o tienes experiencia en el ámbito TIC, este máster te permitirá acceder a puestos como:

    • Analista de Datos (Data Analyst)

    • Científico de Datos (Data Scientist)

    • Ingeniero de Datos (Data Engineer)

    • Arquitecto Big Data (Big Data Architect)

    • Administrador de Sistemas Big Data (Big Data System Administrator)

    • Desarrollador de Aplicaciones Big Data (Big Data Developer)

    • Consultor de Soluciones Big Data (Big Data Consultant)

    • Jefe de Proyecto Big Data (Big Data Project Manager)

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