Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)

Durante el programa también cubrirás aspectos fundamentales de data mining y análisis predictivo, con un enfoque en el aprendizaje automático para descubrir información oculta y realizar predicciones basadas en grandes volúmenes de datos. Para ello, trabajarás con tecnologías punteras como Snowflake, Kafka, Hadoop, Spark, Python, R, SQL para entornos de BigData y herramientas de visualización, como PowerBI, StreamLit, entre otras.

Impartido en Valencia, nuestro máster en Big Data incluye formación en computación en la nube, con acceso a herramientas en la nube de AWS.

Al finalizar el Máster en Big Data, serás capaz de extraer conocimiento valioso a partir de los datos y optimizar los procesos empresariales mediante modelos predictivos e inteligencia artificial.

¿Por qué estudiar el Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)?

- Plan de estudios innovador
Abarca todo el ciclo de vida del dato, desde la planificación y desarrollo de arquitecturas para el almacenamiento y procesamiento distribuido hasta su implementación.

- Compatible con la actividad profesional
Horario en fin de semana que permite compatibilizar tu actividad laboral con la asistencia a clases.

- Claustro de prestigio
Desarróllate con la ayuda de expertos y profesionales de diferentes sectores y empresas relevantes, que compartirán contigo su experiencia y visión profesional de preprocesado, modelado y visualización de datos.

- Contenido exclusivo y certificaciones
Contarás con clases magistrales exclusivas impartidas por profesionales de empresas top en España.

Salidas profesionales del Máster en Análisis de Datos Masivos (Big Data):

El estudiante, gracias a estudiar nuestro Máster en Big Data Analytics en Valencia, estará preparado para desempeñar las siguientes funciones habituales en el mundo del Big Data:

- Data scientist. Responsable de definir las preguntas y los procesos de análisis de datos para transformarlos en valor para la empresa.
- Data Architect. Responsable de definir y desplegar la infraestructura necesaria para proyectos de Grandes volúmenes de Datos.
- Experto en análisis de datos y machine learning, responsable de programar los sistemas de tratamiento de datos y aprendizaje automático.
- Ingeniero de datos (Data Engineer): responsable de programar los procesos de ingesta y transformaciones del dato, modelar y optimizar los pipelines y gestionar la infraestructura.

¿Qué herramientas y tecnologías aprenderé durante el Máster en Big Data?

Durante el Máster en Big Data, aprenderás a utilizar diversas herramientas y tecnologías clave para el análisis de datos masivos, tales como: Snowflake, Kafka, herramientas de visualización, como PowerBI, Hadoop, Spark, Python, R, SQL. Además, también adquirirás formación en computación en sistemas distribuidos, bases de datos de nueva generación, aprendizaje automático y visualización de datos, que son fundamentales para el trabajo con grandes volúmenes de datos y su procesamiento.

¿El programa incluye prácticas profesionales o proyectos reales?

Sí, el programa incluye prácticas académicas externas (12 ECTS), lo que permite a los estudiantes aplicar los conocimientos adquiridos en un entorno profesional real. Además, los estudiantes tienen la opción de realizar proyectos profesionales, como:

- Arquitecturas híbridas y multicloud.
- Big Data para datos no estructurados.

Estos proyectos permiten que los estudiantes trabajen en soluciones reales, adquiriendo experiencia práctica y colaborando con empresas del sector.

¿Qué tipo de roles o empleos puedo desempeñar al finalizar el Máster en Big Data?

Al finalizar tu Máster en Big Data, podrás desempeñar roles clave en el ámbito de Big Data, tales como:Data Scientist, Data Architect oExperto en análisis de datos y machine learning, entre otros.Estos roles están altamente demandados en diversas industrias que buscan optimizar sus procesos mediante el uso de datos masivos

Temario:

Plan de estudios:

Estructura del plan de estudios:

Bases para la arquitectura y el análisis:
- Bases para el almacenamiento y análisis del dato. OB, 6 ECTS

Arquitectura del dato:
- Computación en sistemas distribuidos. OB 6 ECTS
- Bases de datos de nueva generación. OB, 6 ECTS

Análisis y extracción de información:
- Procesamiento de datos. OB, 6 ECTS
- Aprendizaje automático. OB, 6 ECTS
- Visualización de datos. OB, 6 ECTS

Modelos de servicio:
- Modelos de servicios. OB, 6 ECTS

Optatividad:
- Prácticas Académicas Externas. OP, 12 ECTS
- Metodología de la Investigación. OP, 12 ECTS
- Proyecto profesional – Arquitecturas híbridas, 12 ECTS y multicloud. OP, 12 ECTS
- Proyecto profesional – Big Data para datos no estructurados. OP, 12 ECTS

Trabajo Fin de Máster:
- Trabajo Fin de Máster. TFM, 6 ECTS

Profesorado:

Dirección:

- David Tébar Zamora: Ingeniero aeroespacial. Máster en Big Data, Cloud computing y Data Engineering. Ingeniero de datos. Profesor de la Facultad de Ciencias, Ingeniería y Diseño de la Universidad Europea de Valencia. Codirector del Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data).

- Ronal Roberto Muresano Cáceres: Doctor en computación de Altas prestaciones por la universidad Autónoma de Barcelona y con más de 19 artículos en revistas arbitradas y congresos en el área de computación. Su experiencia cubre el área de computación paralela, cloud computing y big data. Ha trabajado como profesor de programación por más de 15 años en diferentes universidades, impartiendo las cátedras de programación orientada objetos, sistemas operativos, fundamentos de Big Data y Cloud. Realizó su estancia doctoral en el German Research school (Alemania), y participó como investigador en el Joint research Centre de la Comisión Europea (Italia). Tiene más de 17 años de experiencia en área de sistemas distribuidos, Big data y Cloud. Actualmente se desempeña como coordinador de provisionamiento de datos en la Empresa ForwardKeys y como profesor en la Universidad Europea. Codirector del Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data).

Titulación:

Título oficial emitido por Universidad Europea de Valencia.

Duración:

9 meses, 60 ECTS

Fechas:

Inicio: 14 nov. 2025