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Título propio

MÁSTER DE FORMACIÓN PERMANENTE EN BIG DATA ANALYTICS

  • Desde: 8/9/23
  • Hasta: 31/7/25*
  • Campus de Valencia
  • Idioma: Castellano
  • Semipresencial

Preinscripción desde el 6/4/23
Matrícula desde el 16/4/23
(*) Hasta el 31/12/25 para la finalización de trabajos.

Responsable de la actividad:
Silvia Mª Terrasa Barrena

Inscripción online cerrada

Modalidad

Presencial Online Emisión en directo

380 horas

220 horas

0 horas
Horario

Mañana y Tarde
Viernes tarde, sábado mañana y tarde

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.
Titulación

Máster de Formación Permanente

Modalidad

SEMIPRESENCIAL

Curso

2023-2024

ECTS

60

Campus

Valencia

380 h

Presenciales

220 h

Online

Ver condiciones de la actividad
Precio Colectivo Plazos Desde Hasta
4.500,00 € Alumno UPV 3 plazos (Pago Bimensual) - -
4.500,00 € Alumni UPV PLUS 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) Alumno UPV
4.500€ (en 3 plazos) Alumni UPV PLUS
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) Desempleados

Prácticas

El título permite realizar prácticas externas extracurriculares durante el periodo lectivo. Las prácticas tendrán con carácter general una duración máxima de hasta el 30% de los créditos necesarios para superar la titulación en estudios de grado y de hasta el 40% en los títulos propios de posgrado.

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, Licenciados o Graduados en Matemáticas o Ciencias Físicas

Requisitos de acceso

Titulación universitaria en Informática o afines, se entiende por afines las siguientes titulaciones universitarias en Ciencias Físicas, Matemáticas e Ingeniería de Telecomunicaciones.

Asignaturas

01

INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

0,5 ECTS

Cesar Ferri Ramirez: Catedrático/a 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: Profesor/a Titular de Universidad

03

MODELOS Y ENTORNOS DE GESTIÓN BIG DATA

1 ECTS

Germán Moltó Martínez: Catedrático/a de Universidad

04

PRIVACIDAD Y BIG DATA

2 ECTS

Ricard Martínez Martínez: Profesional del sector

05

¿QUÉ ES DATA SCIENCE?

2 ECTS

Cesar Ferri Ramirez: Catedrático/a de Universidad

Adolfo Martínez Usó: Profesional del sector

Maria Jose Ramirez Quintana: Profesor/a Titular de Universidad

06

TÉCNICAS Y HERRAMIENTAS PARA LA VISUALIZACIÓN DE DATOS Y RESULTADOS

2 ECTS

Jose Miguel Carot Sierra: Catedrático/a de Universidad

María Luisa Cerezuela Bravo: Técnico/a Superior

07

VISUALIZACIÓN DE INFORMACIÓN MÉDICA

1 ECTS

Fernando Martinez Plumed: Profesor/a Titular de Universidad

08

BIG DATA EN IOT

2 ECTS

Salvador Santonja Climent: Profesional del sector

Francisco Sánchez Cid: Profesional del sector

09

ARQUITECTURAS BIG DATA PARA LA BANCA DE INVERSIÓN

2 ECTS

Esteban Chiner Sanz: Profesional del sector

10

TRABAJO FINAL DEL MÁSTER

9 ECTS

11

PROGRAMACIÓN DE SISTEMA

5 ECTS

Cesar Ferri Ramirez: Catedrático/a 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 ECTS

Mónica Clemente Císcar: Profesional del sector

Ana María Debón Aucejo: Profesor/a Titular de Universidad

Elena Vazquez Barrachina: Profesor/a Titular de Universidad

13

INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

3 ECTS

Jon Ander Gómez Adrián: Profesor/a Titular de Universidad

14

COMPUTACIÓN Y GESTIÓN DE DATOS EN LA NUBE PARA BIG DATA

3 ECTS

Germán Moltó Martínez: Catedrático/a de Universidad

15

HERRAMIENTAS DE ÚLTIMA GENERACIÓN PARA BIG DATA

3 ECTS

Luis Belloch Gómez: Profesional del sector

16

BIG DATA Y TIEMPO REAL

3 ECTS

Ismael García Martín: Profesional del sector

Ignacio Pérez Torres: Profesional del sector

17

SEGURIDAD Y PRIVACIDAD EN RELACIÓN A BIG DATA

3 ECTS

Javier Naranjo Alcázar: Profesional del sector

Carlos Sahuquillo Pascual: Profesional del sector

Francisco Sánchez Cid: Profesional del sector

18

PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL Y TEXT MINING

2 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 ECTS

Francisco Manuel Rangel Pardo: Profesional del sector

Paolo Rosso: Catedrático/a de Universidad

20

FINANCIAL ANALYSIS

2 ECTS

Luis Belloch Gómez: Profesional del sector

21

NOSQL

4 ECTS

Juan Carlos Casamayor Ródenas: Profesor/a Titular de Universidad

Otra información de interés

Como actividades adicionales se planificarán charlas sobre distintos tópicos relacionados con Big Data a lo largo del curso. Está previsto que estas charlas se impartan los jueves a las 12:30h o a las 16h por parte de profesionales de las empresas involucradas en el máster. El horario de estas charlas está sujeto a posibles cambios según disponibilidad de los ponentes.
Este curso no es susceptible de bonificación por la FUNDAE

Contacto

Página web: http://bigdata.inf.upv.es

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)

Inscripción online cerrada

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