La Salle Universidad Ramon LLull

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Conviértete en Ingeniero de Datos


Máster Universitario en Big Data


Sé experto en Big Data

El Máster Universitario en Ingeniería de Datos Masivos (Big Data) de La Salle-URL te aporta una formación sólida para dar respuesta a un sector con gran demanda de nuevos profesionales. Con este programa serás capaz de identificar las limitaciones de los sistemas de información actuales y proponer nuevas soluciones de acuerdo a los principios del Big Data.

Te formarás a nivel tecnológico y analítico para la gestión de grandes volúmenes de datos, con herramientas como R/Python, Azure o Hadoop, entre otras.

Aprenderás a:

Diseñar infraestructuras escalables para centros de datos (data-centers)

Métodos para el almacenamiento y proceso de la información

Tecnologías para Business Intelligence

Minería de datos (Data Mining), Análisis y visualización de grandes volúmenes de información.

Fórmate con herramientas como:

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Inicio
Octubre 2024
Duración
1 año
Horario
Lun - Jue de 19h a 22h
Idioma
Castellano

Solicita más información

Conoce el plan de estudios, el equipo académico y todos los detalles del máster

Datos personales

  • España +34
  • Estados Unidos +1
  • Reino Unido +44
  • Afganistán +93
  • Alemania +49
  • Andorra +376
  • Angola +244
  • Anguila +1264
  • Antigua y Barbuda +1268
  • Arabia Saudita +966
  • Argelia +213
  • Argentina +54
  • Armenia +374
  • Aruba +297
  • Australia +61
  • Austria +43
  • Azerbaiyán +994
  • Bahamas +1242
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  • Bélgica +32
  • Belice +501
  • Benín +229
  • Bielorrusia +375
  • Birmania +95
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  • Bosnia y Herzegovina +387
  • Botsuana +267
  • Brasil +55
  • Brunéi +673
  • Bulgaria +359
  • Burkina Faso +226
  • Burundi +257
  • Bután +975
  • Cabo Verde +238
  • Camboya +855
  • Camerún +237
  • Canadá +1
  • Caribe holandés +599
  • Chad +235
  • Chile +56
  • China +86
  • Chipre +357
  • Ciudad del Vaticano +39
  • Colombia +57
  • Comoras +269
  • Congo (RDC) +243
  • Congo (República) +242
  • Corea del Norte +850
  • Corea del Sur +82
  • Costa de Marfil +225
  • Costa Rica +506
  • Croacia +385
  • Cuba +53
  • Curazao +599
  • Dinamarca +45
  • Dominica +1767
  • Ecuador +593
  • Egipto +20
  • El Salvador +503
  • Emiratos Árabes Unidos +971
  • Eritrea +291
  • Eslovaquia +421
  • Eslovenia +386
  • España +34
  • Estados Unidos +1
  • Estonia +372
  • Etiopía +251
  • Filipinas +63
  • Finlandia +358
  • Fiyi +679
  • Francia +33
  • Gabón +241
  • Gambia +220
  • Georgia +995
  • Ghana +233
  • Gibraltar +350
  • Granada +1473
  • Grecia +30
  • Groenlandia +299
  • Guadalupe +590
  • Guam +1671
  • Guatemala +502
  • Guayana +592
  • Guayana Francesa +594
  • Guernsey +44
  • Guinea +224
  • Guinea Ecuatorial +240
  • Guinea-Bissau +245
  • Haití +509
  • Honduras +504
  • Hong Kong +852
  • Hungría +36
  • India +91
  • Indonesia +62
  • Irak +964
  • Irán +98
  • Irlanda +353
  • Isla de Navidad +61
  • Isla del hombre +44
  • Isla Norfolk +672
  • Islandia +354
  • Islas Aland +358
  • Islas Bermudas +1441
  • Islas Caimán +1345
  • Islas Cocos +61
  • Islas Cook +682
  • Islas Faroe +298
  • Islas Malvinas +500
  • Islas Marianas del Norte +1670
  • Islas Marshall +692
  • Islas Salomón +677
  • Islas Turcas y Caicos +1649
  • Islas Vírgenes Británicas +1284
  • Islas Vírgenes de EE.UU +1340
  • Israel +972
  • Italia +39
  • Jamaica +1
  • Japón +81
  • Jersey +44
  • Jordán +962
  • Katar +974
  • Kazajstán +7
  • Kenia +254
  • Kirguistán +996
  • Kiribati +686
  • Kosovo +383
  • Kuwait +965
  • Laos +856
  • Lesoto +266
  • Letonia +371
  • Líbano +961
  • Liberia +231
  • Libia +218
  • Liechtenstein +423
  • Lituania +370
  • Luxemburgo +352
  • Macao +853
  • Macedonia (ARYM) +389
  • Madagascar +261
  • Malasia +60
  • Malaui +265
  • Maldivas +960
  • Malí +223
  • Malta +356
  • Marruecos +212
  • Martinica +596
  • Mauricio +230
  • Mauritania +222
  • Mayotte +262
  • México +52
  • Micronesia +691
  • Moldavia +373
  • Mónaco +377
  • Mongolia +976
  • Montenegro +382
  • Montserrat +1664
  • Mozambique +258
  • Namibia +264
  • Nauru +674
  • Nepal +977
  • Nicaragua +505
  • Níger +227
  • Nigeria +234
  • Niue +683
  • Noruega +47
  • Nueva Caledonia +687
  • Nueva Zelanda +64
  • Omán +968
  • Países Bajos +31
  • Pakistán +92
  • Palaos +680
  • Palestina +970
  • Panamá +507
  • Papúa Nueva Guinea +675
  • Paraguay +595
  • Perú +51
  • Polinesia francés +689
  • Polonia +48
  • Portugal +351
  • Puerto Rico +1
  • Reino Unido +44
  • República Centroafricana +236
  • República Checa +420
  • República Dominicana +1
  • Reunión +262
  • Ruanda +250
  • Rumania +40
  • Rusia +7
  • Sahara Occidental +212
  • Samoa +685
  • Samoa Americana +1684
  • San Bartolomé +590
  • San Cristóbal y Nieves +1869
  • San Marino +378
  • San Martín +590
  • San Martín +1721
  • San Pedro y Miquelón +508
  • San Vicente y las Granadinas +1784
  • Santa Elena +290
  • Santa Lucía +1758
  • Santo Tomé y Príncipe +239
  • Senegal +221
  • Serbia +381
  • Seychelles +248
  • Sierra Leona +232
  • Singapur +65
  • Siria +963
  • Somalia +252
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  • Suazilandia +268
  • Sudáfrica +27
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  • Sudán del Sur +211
  • Suecia +46
  • Suiza +41
  • Surinam +597
  • Svalbard y Jan Mayen +47
  • Tailandia +66
  • Taiwán +886
  • Tanzania +255
  • Tayikistán +992
  • Territorio Británico del Océano Índico +246
  • Timor Oriental +670
  • Togo +228
  • Tokelau +690
  • Tonga +676
  • Trinidad y Tobago +1868
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  • Turkmenistán +993
  • Turquía +90
  • Tuvalu +688
  • Ucrania +380
  • Uganda +256
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  • Uzbekistán +998
  • Vanuatu +678
  • Venezuela +58
  • Vietnam +84
  • Wallis y Futuna +681
  • Yemen +967
  • Yibuti +253
  • Zambia +260
  • Zimbabue +263

INFORMACIÓN BÁSICA SOBRE PROTECCIÓN DE DATOS
El responsable del tratamiento de datos es la FUNDACIÓ PRIVADA UNIVERSITAT I TECNOLOGIA(FUNITEC)La finalidad es enviar información de FUNITEC de las actividades, servicios e iniciativas del Campus La Salle Barcelona. Los datos se tratarán con el consentimiento de la persona interesada. No se comunicarán a otras personas. Podrá acceder a los datos, rectificarlos, suprimirlos, solicitar la limitación del tratamiento o bien oponerse. Puede consultar información adicional pulsando sobre éste enlace.


FORMACIÓN BONIFICABLE PARA EMPRESAS

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¿Sabías que tu empresa puede invertir en tu formación?

A través de la FUNDAE (Fundación Estatal para la Formación en el Empleo) tu empresa puede beneficiarse de un crédito para poder incentivar tu desarrollo profesional, mejorando así la productividad y las ventajas competitivas.

Desde La Salle-URL te proporcionaremos toda la información para que puedas tramitar y gestionar esta bonificación con tu empresa.


¿Por qué estudiar este Máster?

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Últimas tecnologías

Aprende con las últimas tecnologías y sistemas basados en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Minería de datos, Deep learning y Estadística avanzada mediante herramientas como RPython y sus librerías, Qlikview y bases de datos SQL o Hadoop, entre otros.

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Rating Internacional QS Stars

Este Máster ha sido galardonado  en el prestigioso Programa Internacional QS STARS. Entre todos los indicadores evaluados, el QS Stars Rating ha puntuado de manera excelente el grado de satisfacción de los estudiantes, la inserción laboral de los graduados  y la ratio entre número de profesores y estudiantes.

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Equipo docente de prestigio

El equipo docente está formado tanto por académicos de prestigio como por relevantes profesionales en activo, con una amplia experiencia profesional en empresas como MediaCloud, NDT Global, LIDL International Hub y Oracle, entre otras.

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Empresas punteras

En la asignatura del Trabajo Final de Máster escogerás un tema de los propuestos por empresas líderes en el sector y sus profesionales serán tus mentores. En otras ediciones, hemos contado con empresas como Caixabank, Amazon y Grifols.


¿Qué opina nuestro alumni?

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"En el máster aprenderás diseño de estructuras escalables para centros de datos, el análisis de aplicaciones, de almacenamiento y la extracción de datos. Serás capaz de identificar las limitaciones de los sistemas de información actuales y de proponer nuevas soluciones de acuerdo con los principios del Big Data."
Javier Órdenes Barbany, Ex alumno y Big data Architect en Oylo.

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Índice de ocupación

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