Máster Big Data y Data Engineering Presencial
Máster de formación permanente impartido por la UCM, Presencial Curso 2024-2025
Duración
1 Año / 520 horas
Matrícula
6.700€ (Facilidad de pago)
Preinscripción UCM 40€
Horario
Viernes 16h – 21h
Sábado 9h – 14h
Comienzo
Septiembre 2024
¿Por qué estudiar un Máster ingeniería de datos en la UCM?
Las empresas y organismos están integrando rápidamente la transformación digital en sus estructuras y cultura empresarial para aprovechar el valor de los datos masivos en la toma de decisiones.
Una herramienta clave para el éxito y su importancia seguirá creciendo en el futuro.
El Big Data se ha convertido en un recurso valioso y esencial para la gestión empresarial.
El dato es considerado como el activo más importante del siglo XXI, y los profesionales demandan conocimientos que permitan abordar los procesos de innovación.
La importancia de un data engineer radica en su papel fundamental en el ciclo de vida de los datos y en el éxito de los proyectos de análisis y ciencia de datos optimizando el marco, el rendimiento y la seguridad de los datos siendo esto fundamental para garantizar la disponibilidad, integridad y calidad de los datos utilizados en los procesos de análisis y toma de decisiones.
Convenios con empresas y prácticas curriculares
La Universidad Complutense de Madrid y el Máster Big Data & Data Engineering, mantienen convenios con prestigiosas empresas del sector, lo que permite en la modalidad presencial acceder a prácticas con las que aplicar los conocimientos adquiridos a lo largo del máster.
Acceder a prácticas en empresas donde aplicar los conocimientos de ingeniero de datos.
El claustro de profesores de este Máster presenta la gran ventaja de reunir destacados profesores universitarios de prestigio con grandes profesionales en activo en compañías de referencia en el ámbito empresarial.
¿Cuál es el programa del Máster de Big Data y Data Engineering Presencial?
- Python para Desarrolladores
- Programación en Scala
- Arquitecturas de datos
- Diseño de Bases de Datos relacionales
- Bases de Datos NoSQL
- Apache Kafka y procesamiento en tiempo real
- Apache Spark
- Ingestas y Lagos de datos
- Pipelines de datos en cloud
- Arquitecturas basadas en contenedores
- Machine Learning y Deep Learning
- Productivización de modelos
- Trabajo fin de Máster
Trabaja como Data Engineer
Las metodologías de la Ciencia de Datos para extraer valor de los datos, basadas en Machine Learning e Inteligencia Artificial, requieren que, primero, se hayan definido infraestructuras y arquitecturas que les permitan acceder a estos datos.
Los Ingenieros de Datos son los encargados de crear flujos de datos con los que proveer a los Científicos de Datos que los analizarán, y definir procesos y estándares para desplegar en producción dichos modelos predictivos y explotar sus resultados, cerrando el ciclo de aporte de valor en la empresa.
Para ello utilizan herramientas especializadas en datos masivos y tecnologías cloud.