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Todas las actividades del curso académico 2019/2020 que indican horas presenciales se realizarán por medios telemáticos en aulas virtuales. Os seguimos atendiendo online y a través de nuestro teléfono. #QuédateEnCasa

Título propio

MÁSTER EN BIG DATA ANALYTICS

  • Desde: 4/09/20
  • hasta: 31/07/21*
  • Campus de Valencia
  • Semipresencial

Preinscripción desde el 4/05/20
Matrícula desde el 25/05/20

(*) Hasta el 31/07/22 para la finalización de trabajos.

Horario:
Mañana y Tarde
viernes mañana y tarde, sábado mañana y tarde

Responsable de la actividad:
Jon Ander Gómez Adrián


Precio Colectivo Plazos Desde Hasta
4.500,00 € Alumni UPV PLUS o AAA UPV 3 plazos (Pago Bimensual) - -
4.500,00 € Alumno UPVcon menos de 30 ECTS pendientes para finalizar el grado. 3 plazos (Pago Bimensual) - -
4.500,00 € Personal UPV 3 plazos (Pago Bimensual) - -
5.000,00 € Público en general 3 plazos (Pago Bimensual) - -
4.500,00 € Miembros Colegio Oficial de Ingenieros en Informática de la Comunidad Valenciana 3 plazos (Pago Bimensual) - -
4.500,00 € Desempleados 3 plazos (Pago Bimensual) - -
4.500€ (en 3 plazos) Personal UPV
4.500€ (en 3 plazos) Alumni UPV PLUS o AAA UPV
5.000€ (en 3 plazos) Público en general
4.500€ (en 3 plazos) Miembros Colegio Oficial de Ingenieros en Informática de la Comunidad Valenciana
4.500€ (en 3 plazos) Alumnos UPV con menos de 30 ECTS pendientes para finalizar el grado.
4.500€ (en 3 plazos) Desempleados

Objetivos

El principal objetivo del título propio es ofrecer la formación especializada teórico-práctica en Big Data a profesionales de las TIC y a recién titulados.

Otros objetivos generales son:

- Facilitar a los alumnos los conocimientos necesarios sobre las herramientas software de reciente aparición e imprescindibles para hacer frente a los retos que plantea el procesamiento de grandes volúmenes de datos. De manera que sepan extraer de los datos la información relevante, porque no siempre disponer de datos equivale a tener información.

- Desarrollar en los alumnos las capacidades necesarias para que puedan llevar a cabo eficientemente en el entorno empresarial las tareas de gestión y análisis de la información requeridas en la toma de decisiones.

- Cubrir el hueco formativo requerido por los profesionales del sector de las TIC. Hueco generado en los últimos años por la aparición de nuevos retos tecnológicos relacionados con el manejo de grandes volúmenes de datos.

Dirigido a

Licenciados/Ingenieros/Ingenieros Técnicos/Graduados en Informática/Telecomunicaciones, Ingenieros/Ingenieros Técnicos Industriales especialidad Electrónica, Licenciados o Graduados en Matemáticas o Ciencias Físicas


Asignaturas

01

INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

0.5 ECTS

Cesar Ferri Ramirez // Profesor/a Titular de Universidad

Jon Ander Gómez Adrián // Profesor/a Titular de Universidad

Jose Hernandez Orallo // Catedrático/a de Universidad

02

INTRODUCCIÓN AL BUSINESS INTELLIGENCE

4.5 ECTS

Jose Hernandez Orallo // Catedrático/a de Universidad

Fernando Martinez Plumed // Profesional del sector

03

MODELOS Y ENTORNOS DE GESTIÓN BIG DATA

1.0 ECTS

Germán Moltó Martínez // Profesor/a Titular de Universidad

04

PRIVACIDAD Y BIG DATA

2.0 ECTS

Ricard Martínez Martínez // Profesional del sector

05

¿QUÉ ES DATA SCIENCE?

2.0 ECTS

Cesar Ferri Ramirez // Profesor/a Titular de Universidad

Adolfo Martínez Usó // Técnico Superior Grado Doctor

Maria Jose Ramirez Quintana // Profesor/a Titular de Universidad

06

TÉCNICAS Y HERRAMIENTAS PARA LA VISUALIZACIÓN DE DATOS Y RESULTADOS

2.0 ECTS

Jose Miguel Carot Sierra // Catedrático/a de Universidad

María Luisa Cerezuela Bravo // Técnico Medio

07

VISUALIZACIÓN DE INFORMACIÓN MÉDICA

1.0 ECTS

Fernando Martinez Plumed // Profesional del sector

Carlos Monserrat Aranda // Catedrático/a de Universidad

08

BIG DATA EN IOT

2.0 ECTS

Francisco Sánchez Cid // Profesional del sector

Salvador Santonja Climent // Profesional del sector

09

ARQUITECTURAS BIG DATA PARA LA BANCA DE INVERSIÓN

2.0 ECTS

Esteban Chiner Sanz // Profesional del sector

Roberto López Herrero // Técnico Superior

10

TRABAJO FINAL DEL MÁSTER

9.0 ECTS

11

PROGRAMACIÓN DE SISTEMA

5.0 ECTS

Cesar Ferri Ramirez // Profesor/a Titular de Universidad

Jon Ander Gómez Adrián // Profesor/a Titular de Universidad

Andrés Martín Terrasa Barrena // Profesor/a Titular de Universidad

12

HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS PARA BIG DATA

3.0 ECTS

Mónica Clemente Císcar // Profesor/a Asociado/a

Ana María Debón Aucejo // Profesor/a Titular de Universidad

Elena Vazquez Barrachina // Profesor/a Titular de Universidad

13

INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

3.0 ECTS

Jon Ander Gómez Adrián // Profesor/a Titular de Universidad

14

COMPUTACIÓN Y GESTIÓN DE DATOS EN LA NUBE PARA BIG DATA

3.0 ECTS

Germán Moltó Martínez // Profesor/a Titular de Universidad

15

HERRAMIENTAS DE ÚLTIMA GENERACIÓN PARA BIG DATA

3.0 ECTS

Luis Belloch Gómez // Profesional del sector

16

BIG DATA Y TIEMPO REAL

3.0 ECTS

Ruben Casado Tejedor // Profesional del sector

Ismael García Martín // Profesional del sector

Ignacio Pérez Torres // Profesional del sector

17

SEGURIDAD Y PRIVACIDAD EN RELACIÓN A BIG DATA

3.0 ECTS

Jose Ramon Navarro Cerdan // Profesor/a Asociado/a

Carlos Sahuquillo Pascual // Profesional del sector

Francisco Sánchez Cid // Profesional del sector

18

PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL Y TEXT MINING

2.0 ECTS

Lluis Felip Hurtado Oliver // Profesor/a Titular de Universidad

Ferran Pla Santamaría // Profesor/a Titular de Universidad

19

TEXT MINING EN SOCIAL MEDIA

3.0 ECTS

Francisco Manuel Rangel Pardo // Técnico Superior Grado Doctor

Paolo Rosso // Catedrático/a de Universidad

20

FINANCIAL ANALYSIS

2.0 ECTS

Luis Belloch Gómez // Profesional del sector

21

NOSQL

4.0 ECTS

Juan Carlos Casamayor Ródenas // Profesor/a Titular de Universidad


Contacto

Secretaría

Contacto: Amparo Cuesta Falomir (ext.77213)
Horario de Atención al Público: de 9:00 a 14:00 horas
Teléfono: 963877213
Fax: 963877219
E-Mail: macuesta@upvnet.upv.es
Ubicación: Secretaría de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSINF)

Titulación

Máster

Modalidad

SEMIPRESENCIAL

Curso

2020-2021

ECTS

60

390 h

Presenciales

210 h

A distancia

Lugar de impartición

Aula 1G-0.0 y laboratorios ETSINF Viernes de 16h a 21h y sábados de 8:30h a 13:30h. El curso se seguirá de forma presencial en el aula de Anita Borg, cuyo código es 1G-L0.0 de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSINF) si la situación académica en la UPV así lo permite. En caso contrario, se impartirá completamente de forma on-line síncrona hasta que sea posible realizar las actividades presenciales.

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