Fecha de inicio:
Noviembre 2019
Metodología:
Online/Blended
Precio:
8.500
Duración:
12 meses  (60 ECTS)
Big Data Value Association
Grupo Planeta
Peninsula
Fabrik

TÍTULO PROPIO ACREDITADO POR


PRESENTACIÓN

En la última década la cantidad de información que se genera sobre los negocios, personas o sociedades no para de crecer. Las redes sociales, el IoT, la domótica, los coches conectados, 5G… los datos son la base de cada una de las nuevas tecnologías que llegan al mercado. Paralelamente, la capacidad de proceso y almacenamiento ha reducido sus costes y complejidad.

El mercado del Big Data hace años que apareció de la mano de las grandes telcos, banca o la industria, con dos ideas: incrementar beneficio o reducir costes. Nada nuevo, pero sí que cambia los procesos, mientras hace años dependía del conocimiento de los directivos de las compañías, ahora podemos encontrar grandes cantidades de información que nos ayuden a objetivar las decisiones. 

El Máster en Big Data y Analytics permitirá a los alumnos identificar, conjuntamente con negocio, cuando este tipo de soluciones pueden ayudar a la organización y gobernar una implantación dentro de la organización. 

Durante el programa aplicaremos los conocimientos sobre soluciones tecnológicas de forma práctica, el objetivo es acercarnos a la tecnología actual en el mercado para poder tocarla y ver la aplicabilidad.

 

OBJETIVOS Y BENEFICIOS

El objetivo general es aportar los conocimientos necesarios para gestionar un proyecto de Big Data desde todas sus vertientes, empezando desde como identificar la oportunidad en una organización hasta que se entrega a las áreas de negocio.  
 
El Máster en Big Data y Analytics permite alcanzar los siguientes objetivos específicos:
  • Cómo transformar la organización mediante el análisis de datos y el Big Data Analytics hacia una Data Driven Organization.
  • Conocer los principales Frameworks tecnológicos del mercado y sus principales aplicaciones: Hadoop, Spark, Neo4j,... 
  • Cuáles son las diferentes tipologías de información, su almacenamiento y procesos de calidad
  • Cómo extraer conocimiento de los datos para generar modelos predictivos vía estadística predictiva y Machine Learning
  • Las técnicas de gobierno de datos: Adquisición, almacenado, proceso, análisis, visualización.
  • Descubrir las nuevas técnicas de visualización de Dashboards para mejorar la toma de decisiones.

 

CONOCE LA OPINIÓN DE NUESTROS ALUMNOS 

 

 

Gabriel Tuesta, estudiante del Máster en Fintech & Business Management

" En el Máster en FinTech he adquirido conocimientos que aplicaré en nuevos proyectos de mi compañía. La metodología me ha permitido poder administrar mejor el tiempo de estudio y tener a mi disposición la asesoría de profesores y el acompañamiento de program managers. Three Points es una escuela joven que está desarrollando materias que se encuentran a la vanguardia, lo que hace que la experiencia sea muy interesante y retadora."

 

Théophile Pascot, estudiante del Máster en Inteligencia Artificial

" Decidí estudiar el Máster en Inteligencia Artificial porque necesito implementar esta tecnología en mi startup y desde Three Points me permitieron hacerlo como mi proyecto final de máster. Los profesores tienen un nivel técnico muy elevado y la metodología online me permite adquirir los conocimientos manteniendo intactas todas las responsabilidades laborales."

PLAN DE ESTUDIOS

El plan de estudios se desarrolla durante 12 meses, con un esquema de 10 módulos obligatorios, además de 4 talleres voluntarios y el Think Digital Challenge desarrollado a lo largo del calendario académico.

 

 

ESTRUCTURA DEL PROGRAMA (*)

Los módulos que integran el programa se agrupan en los siguientes 3 bloques conductores:

  • Bloque I: Gerencia y almacenamiento: Identificaremos cuándo nos encontramos delante de un proyecto de Big Data, identificaremos problemas legales, identificaremos el mejor entorno en el que implantarlo y descubriremos las tipologías de base de datos que podemos usar en función de los datos.
  • Bloque II: Proceso y análisis: Aprenderemos a explotar los datos para convertirlos en información. Descubriremos las diferentes técnicas y soluciones de mercado para finalmente ser capaces de generar indicadores que negocio pueda interpretar.
  • Bloque III: Visualización y negocio: Cuantos más datos tengamos más indicadores se acabarán generando, un correcto gobierno, securización y explotación conseguirán que toda la organización confíe en los KPIs para tomar decisiones ventajosas.

Adicionalmente, se desarrollarán 4 talleres prácticos voluntarios, donde el estudiante podrá adquirirá una visión más práctica de los conceptos estudiados a lo largo de los diferentes módulos.

Think Digital Challenge:

Think Digital Challenge es el proyecto académico-práctico que los alumnos realizarán transversalmente durante todo el programa desde una perspectiva learning by doing, poniendo en práctica los conocimientos, herramientas y skills trabajados a lo largo de los diferentes módulos.

El proyecto basará sus premisas en necesidades reales de corporaciones de primer nivel para que el estudiante pueda enfrentarse a los retos de las compañías en la nueva era digital. El rasgo definitorio de Think Digital Challenge es la estrecha vinculación que se produce con la empresa en el desarrollo del trabajo. Además, también se contempla la posibilidad de que el alumno trabaje un reto real al que se esté enfrentando en su desempeño laboral actual.

(*) Los contenidos del programa pueden estar sujetos a actualizaciones y cambios con el objetivo de adaptarnos a la evolución del mercado. 

Bloque I: Gerencia y almacenamiento
Curso nivelador Big Data
Gerencia del Big Data Analytics
Arquitectura Big Data
ETLs y ELTs
Data Lakes
Total ECTS 20
Bloque II: Procesos y análisis
Data Mining
Advanced Analytics: R y Python
Machine Learning
Total ECTS 15
Bloque III: Visualización y negocio
Data Governance
Técnicas de visualización
Herramientas de visualización de data y autoservicio
Total ECTS 15
Think Digital Challenge
Total ECTS 10

REQUISITOS

Para poder obtener el título propio de la UPC los estudiantes deben presentar el Título Universitario, debidamente legalizado y apostillado, en el caso de ser necesario, y debidamente compulsado.

Para certificar la validez de los estudios realizados en el extranjero, es necesario realizar unos trámites específicos que permitan verificar la existencia tanto de la institución que los emite como de los estudios que se han cursado y los títulos obtenidos.

  • Legalización/Apostilla: La legalización de documentos sirve para certificar la autenticidad de la firma del documento extranjero y el procedimiento se rige en virtud de los convenios internacionales que se apliquen entre el país que expide el documento académico y el país en el cual debe acreditarse la autenticidad del mismo. Los trámites varían según el país de procedencia (y/o de destino) de los estudios o títulos. La legalización o apostilla debe constar sobre el documento original (título y calificaciones).
  • Compulsado: Se entiende por copia compulsada de un documento, la fotocopia confrontada con el original, en la que se hace constar la coincidencia formal con el mismo mediante la correspondiente diligencia.

Una vez finalizado el programa, los estudiantes obtendrán:

  • Un título propio de Three Points.
  • Un título propio acreditado por la UPC, si se cumplen los requisitos de la Universidad al finalizar el programa.

*En caso de no cumplir con los requisitos para la emisión del Título propio acreditado por la UPC, el estudiante obtendrá un certificado de aprovechamiento del Máster emitido por la UPC.

 

PERFIL DE LOS PARTICIPANTES

El Máster en Big Data y Analytics está pensado para profesionales de cualquier sector que quieran implantar un proyecto de Big Data en su empresa, identificar qué tipos de proyectos son de esta tipología y definir el mejor roadmap de proyecto para resolverlo de forma exitosa:

  • Profesionales que estén trabajando en el sector TIC
  • Cargos intermedios de empresas que quieran tener una posición ventajosa en futuras oportunidades en su empresa
  • Profesionales del sector BI tradicional que quieran ampliar su conocimiento
  • Perfiles técnicos/consultores que actualmente trabajen con datos y que quieran tener una visión de management end-to-end

 

SALIDAS PROFESIONALES

Una vez finalizado el máster el estudiante podrá ocupar las siguientes posiciones:

  • Responsable de proyectos Big Data y analítica avanzada de negocio
  • Consultor externo
  • Responsable de infraestructuras Big Data Analytics en el área TIC.
  • Chief Data Officer
  • Analista de datos.

 

PROCESO DE ADMISIÓN

Nuestro proceso de admisión tiene como objetivo fundamental asegurar la idoneidad y desarrollo de los candidatos, para que todos nuestros alumnos puedan vivir una experiencia digital que responda a sus necesidades actuales y futuras. 

Marc Subirà Docampo

Marc Subirà Docampo

Experiencia
Actualmente es Responsable de deporte y datos en el FC Barcelona y CEO en TRAILRUNNINGReview. Cuenta con más de 20 años de experiencia en el análisis de datos y la mejora de procesos.
Docencia
Director del Master en Big Data y Analytics.
Formación
Licenciado en Ingeniería Informática por la Universidad Autónoma de Barcelona y Máster advanced CIO en ESADE
Francesc Taxonera

Francesc Taxonera

Experiencia
Profesional con más de 25 años de experiencia en ingeniería de sistemas. Actualmente es arquitecto técnico de clientes en IBM, empresa líder en cloud platform y soluciones cognitivas. Anteriormente, ha trabajado como ingeniero de sistemas para INSA, empresa de Servicios de Tecnologías de la información.
Formación
Ingeniero Superior de Telecomunicaciones por la Universitat Politècnica de Catalunya. MBA por la Universitat Ramon Llull.
Enrique Mora Ayala

Enrique Mora Ayala

Experiencia
Artificial Intelligence Solutions Architect en Nestlé, empresa multinacional suiza de alimentos y bebidas. Anteriormente ha trabajado por más de 9 años en diferentes cargos directivos relacionados con los datos en TÜV Rheinland, proveedor a escala mundial de servicios técnicos, de seguridad y certificación.
Formación
Licenciado en Matemáticas por la Universidad de Barcelona. Máster en Ingeniería de Software por la UPC y Máster en Business Intelligence por la UOC.
Daniel Alba

Daniel Alba

Experiencia
Data Project Manager en atSistemas, empresa con más de 25 años de experiencia en gestión de proyectos tanto Nacionales como Internacionales. Daniel gestiona proyectos en tecnologías Qlik, Powercenter y Oracle ADF. Cuenta con más de 20 años de experiencia en diferente empresas como CIRSA, Excelium o Serhs Tourism.
Formación
Licenciado en CE Vidal y Barraquer. Certificado Scrum.
Ignacio Javier Alcalde Perea

Ignacio Javier Alcalde Perea

Experiencia
Desde hace más de 8 años es Consultor Freelance realizando diferentes funciones como la consultoría, conceptualización, coordinación y gestión de proyectos de transformación digital, además de Docencia y formación presencial/ virtual. Se define como una persona proactiva, con capacidad de trabajo en equipo y habilidad para las relaciones interpersonales y comunicativas.
Formación
Licenciado en Multimedia y Máster Sociedad Información y Conocimiento por la UOC
Sergio Llana

Sergio Llana

Experiencia
Actualmente es Data Scientist en el FB Barcelona. Anteriormente, fue investigador en la Universidad Politècnica de Catalunya, donde trabajó en un sistema de telemetría para micro centros de datos.
Formación
Grado en Ingeniería de Software por la Universidad de Oviedo. Máster en Innovación e Investigación en Informática. Data Science por la UPC.