Título propio

DIPLOMA DE ESPECIALIZACIÓN EN BIG DATA

Datos básicos

Fechas de inicio y fin

Del 18/09/15 al 23/07/16
Hasta el 30/12/16 para la finalización de trabajos y otras actividades no lectivas.

Fecha de matrícula

Preinscripción desde el 2/06/15
Matrícula desde el 17/07/15 8:31


Duración

242,5 horas presenciales, 117,5 horas a distancia
36 Créditos ECTS

Lugar de Impartición

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

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.

Horario

MAÑANA Y TARDE

viernes tarde, sábado mañana

Precio

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



Director

Jon Ander Gómez Adrián

Profesorado

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

Más información

Acción formativa dirigida a:

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

Metodología didáctica:

Clases teórico-prácticas presenciales.
Trabajo final dirigido.

Conocimientos de acceso:

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

Conocimientos previos necesarios:

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.

Se requiere titulación universitaria. Excepcionalmente se puede considerar por la Dirección el acceso a profesionales sin titulación universitaria que tengan una experiencia demostrada de más de tres años en un ámbito relacionado con el programa y acrediten requisitos legales para cursar estudios universitarios. Los alumnos matriculados en estas condiciones sólo podrán obtener un certificado de Aprovechamiento por los estudios superados pero no podrán optar a la obtención del Título Propio de postgrado.

Otra información

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.

Temas a desarrollar

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)

Contacto

Dirección web

http://bigdata.inf.upv.es

Correo electrónico

bigdata@inf.upv.es

Promovido por

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA INFORMÁTICA

Secretaría

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)

Otra información de contacto

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Horario de Atención al Público: de 11:00 a 13:00 horas
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Condiciones

Condiciones generales

Consulte las Condiciones generales de la actividad.

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