Título propio

DIPLOMA DE ESPECIALIZACIÓN EN BIG DATA

Basic data

Start and end dates

Since 9/18/15 to 7/23/16
12/30/16 as Deadline for final projects and not teaching activities.

Registration Date

Preregistration since 6/2/15
Registration since 7/17/15 8:31 AM


Duration

242,5 classroom hours, 117,5 online hours
36 Credits ECTS

Venue

Aula 1G-0.0 y laboratorios ETSINF
Viernes de 16h a 21h y sábados de 9h a 14h.
VALÈNCIA

Objectives

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.

When

MORNING - AFTERNOON

viernes tarde, sábado mañana

Fee

3.000 €
3.000€ (en 3 plazos) Público en general
2.500€ (en 3 plazos) Personal UPV
2.500€ (en 3 plazos) Alumni UPV
2.500€ (en 3 plazos) Alumnos (a falta de menos de 30 créditos para terminar) y antiguos alumnos ETSINF
2.500€ (en 3 plazos) Desempleados



Responsible of activity

Jon Ander Gómez Adrián

Speakers

espacioLuis Belloch Gómez
espacioJose Miguel Carot Sierra
espacioRuben Casado Tejedor
espacioJuan Carlos Casamayor Ródenas
espacioMatilde Celma Gimenez
espacioMaría Luisa Cerezuela Bravo
espacioMónica Clemente Císcar
espacioAna María Debón Aucejo
espacioCesar Ferri Ramirez
espacioJon Ander Gómez Adrián
espacioJose Hernandez Orallo
espacioLluis Felip Hurtado Oliver
espacioFrancisco j. Martín Cervera
espacioRicard Martínez Martínez
espacioFernando Martinez Plumed
espacioAdolfo Martínez Usó
espacioGermán Moltó Martínez
espacioJosé Antonio Ortega Ruiz
espacioFerran Pla Santamaría
espacioMaria Jose Ramirez Quintana
espacioJuan Ramos Balaguer
espacioFrancisco Manuel Rangel Pardo
espacioPaolo Rosso
espacioCarlos Sahuquillo Pascual
espacioElena Vazquez Barrachina
espacioJavier Vidal Plana

More information

Objetives:

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

Didactic Methodology:

Clases teórico-prácticas presenciales.
Trabajo final dirigido.

Access knowleges:

Documentación requerida:
Fotocopia DNI, fotocopia titulo universitario, currículum vitae y/o expediente académico si opta ser seleccionado para prácticas remuneradas en empresa.

Require Knowledge:

Los propios de un titulado superior en Informática.

Los alumnos provenientes de otras titulaciones deberían leer sobre sistemas operativos y ganar experiencia en programación, tanto en un lenguaje estándar como de scripts.

University degree is required. Exceptionally will be considered access to professionals without university degrees who have proven experience of more than three years in a field related to the program and prove legal requirements for college. Students enrolled in these conditions can only obtain a Certificate of Achievement for the studies passed but not eligible for the award of Postgraduate Título propio.

Other information

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 título propio. 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

Contents

La información del temario se puede encontrar con mayor detalle y actualizada en http://bigdata.inf.upv.es/plan-de-estudios

Asignaturas y número de créditos:

1.- Introducción a Big Data (0,5 ECTS)
2.- Herramientas estádisticas para Big Data (2 ECTS)
3.- Introducción al Aprendizaje Automático (2 ECTS)
4.- Aplicaciones del Aprendizaje Automático (1 ECTS)
5.- Introducción al Business Intelligence (4,5 ECTS)
6.- Computación y Gestión de Datos en la Nube para Big Data (2 ECTS)
7.- Modelos y Entornos de Gestión Big Data (1 ECTS)
8.- NoSQL (1 ECTS)
9.- Herramientas de última generación para Big Data (2 ECTS)
10.- Big Data y Tiempo Real (1 ECTS)
11.- Privacidad y Big Data (2 ECTS)
12.- El impacto de Big Data en la Seguridad de la Información (1 ECTS)
13.- Taller de Python y R (1 ECTS)
14.- ¿Qué es Data Science? (2 ECTS)
15.- Text Mining en Social Media (1 ECTS)
16.- Text Mining (2 ECTS)
17.- Técnicas y herramientas para la visualización de datos y resultados (2 ECTS)
18.- Visualización de datos médicos (1 ECTS)
19.- Financial Analysis (1 ECTS)
20.- Trabajo final (6 ECTS)

Contact

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ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA INFORMÁTICA

Secretariat

Contacto: Sara Collado Sebastián (ext.77213)
Horario de Atención al Público: de 11:00 a 13:00 horas
Teléfono: 963877213
Fax: 963877219
E-Mail: scollado@upvnet.upv.es
Ubicación: Secretaría de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSINF)

Other contact information

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)


Conditions

General conditions

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