Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos (Visual Analytics and Big Data)

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Maestría

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1 año

Descripción

El Máster Universitario en Visual Analytics and Big Data le formará como un profesional capaz de diseñar e implementar sistemas que monitoricen un proceso, extraigan información relevante del mismo y la comuniquen de manera elocuente y eficiente.

Gracias a este máster universitario, manejará a la perfección las tres técnicas clave: captura y almacenamiento de información, minería de datos para el análisis inteligente y visualización de la información.

Temario

Primer cuatrimestre
Métodos de captura y almacenamiento de la información (3 créditos).
Privacidad y Protección de Datos (3 créditos).
Análisis e Interpretación de Datos (6 créditos).
Técnicas de Inteligencia Artificial (6 créditos).
Ingeniería para el Procesado Masivo de Datos I (6 créditos).
Visualización Interactiva de la Información (6 créditos).

Segundo cuatrimestre
Herramienta de Visualización (6 créditos).
Marketing Estratégico y Análisis del Cliente (3 créditos).
Business Intelligence y herramientas visuales para la toma de decisiones (3 créditos).
Estudio de Caso Práctico (6 créditos).
Trabajo Fin de Máster (12 créditos).

Requisitos

Perfil recomendado:

Ser capaz de leer e interpretar correctamente un programa pequeño escrito en un lenguaje de programación conocido.
Ser capaz de leer pequeños fragmentos de código fuente en un lenguaje de programación no conocido.
Ser capaz de escribir el pseudocódigo que describe un algoritmo, e implementar dicho algoritmo en un lenguaje de programación de alto nivel.
Dominio del idioma inglés suficiente como para leer e interpretar manuales técnicos, así como para consultar dudas técnicas en foros especializados.
Conocimiento básico de bases de datos SQL.
Conocimiento de los paradigmas de computación en servidor y cliente.
Conocimiento básico de la computación distribuída.
Conocimiento básico de técnicas de estadística descriptiva.

Se considera que un alumno cumple con el perfil competencial si dispone de una titulación afín al área de conocimiento (Graduado en Ingeniería Informática, Licenciado en Informática, Ingeniero o Ingeniero Técnico en Informática, Graduado en Ingeniería Telemática, Ingeniero o Ingeniero Técnico en Telecomunicaciones, Licenciado/Graduado en Matemáticas, Licenciado/Diplomado/Graduado en Estadística, etc.) o cuando dispone de experiencia profesional demostrable, con no menos de dos años de experiencia realizando tareas relacionadas con el ámbito de conocimiento. Se podrá solicitar certificado de empresa que acredite el perfil competencial descrito.

Metodología

Clases online en directo: Hay clases programadas todos los días de la semana en horario de mañana y de tarde para que asista a clase cuando mejor le venga. Clases online en diferido: Si no pudiese asistir a una clase o se quedó con dudas, podrá acceder a todas sus clases en diferido. Podrá verlo siempre que quiera y tantas veces como necesite. Tutor personal: El primer día se le asignará un tutor personal. Estará en contacto con él por teléfono y por email. Él le apoyará en su día a día y resolverá las dudas que le puedan surgir. Campus Virtual: Todo lo que necesita para estudiar en UNIR está en el campus: las clases, los profesores, los compañeros, la biblioteca, recursos didácticos, horarios, chat, foros y mucho más. Recursos didácticos.

Duración

60 créditos ECTS.

Perspectivas laborales

Gerente de Business Intelligence. Analista Senior. BI Consultant. Analista Big Data. Técnico de Inteligencia de Negocio. Consultor Senior BI. Jefe de Proyecto Big Data.

Profesorado

Yusef Hassan Montero Consultor freelance de Experiencia de Usuario. Diseñador y programador de interfaces de visualización de datos en Scimago Lab. Director de la revista online No Solo Usabilidad. Co-organizador de UX Spain, el evento anual más importante de Experiencia de Usuario en España. Luis de la Fuente Valentín Tiene una amplia experiencia en docencia universitaria en la Universidad Carlos III de Madrid y la Universidad Internacional de La Rioja. Elena Verdú Profesora Adjunta en la Escuela de Ingeniería de la UNIR. Ha sido previamente investigadora en la Universidad de Valladolid, siendo responsable de la dirección técnica del proyecto Intuitel del Séptimo Programa Marco de la Unión Europea. Trinidad Yera Académica: Recursos Humanos y Sociología de Empresa. Instituto de Formación Empresarial (IFE). Organización del Trabajo. Universidad Pontificia de Salamanca.

Tipo de evaluación

Evaluación continua: 40%. Examen presencial final: 60%. Trabajo Fin de Máster.

Campus y sedes: UNIR

UNIR

Cra. 21 #10246, Bogotá, Colombia Colombia (Bogotá D.C.)

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