Máster Universitario en Tecnologías de Análisis de Datos Masivos: Big Data

No se contempla

Créditos que deberá cursar el alumno para obtener la titulación:
Obligatorias: 42
Trabajo fin de máster: 18
Total: 60

En el programa de tutorías académicas se le asignará a cada estudiante un tutor académico que le proporcionará asistencia a lo largo del curso. Este apoyo será más intenso en el caso de aquellos estudiantes provenientes de programas de movilidad. En las tutorías programadas se realiza una orientación para la realización de los trabajos individuales o en grupo, resolución de dudas y actividades de evaluación continua.

Cuando se produzca la suspensión de un Título oficial, la USC garantiza el adecuado desarrollo efectivo de las enseñanzas que hubieran iniciado sus estudiantes hasta su finalización. Para ello, el Consejo de Gobierno aprueba los criterios relacionados, entre otros, con:

• La admisión de matrículas de nuevo ingreso en la titulación.
• La supresión gradual de la impartición de la docencia.
• Si el título extinguido es sustituido por otro similar (modificando la naturaleza del título), fija las condiciones que facilitan a los/las estudiantes la continuidad de estudios en el nuevo título y las equivalencias entre las materias de uno y otro plan.

Acceso

Para acceder a las enseñanzas oficiales de Máster será necesario estar en posesión de:
A.1. Un título universitario oficial español.
A.2. Un título expedido por una institución de educación superior perteneciente a otro Estado integrante del Espacio Europeo de Educación Superior que faculte en el mismo para el acceso a enseñanzas de Máster.
A.3. Un título perteneciente a un sistema educativo ajeno al Espacio Europeo de Educación, previa comprobación por la Universidad de que el citado título acredita un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y faculta en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado.
A.4. Un título superior de las Enseñanzas Artísticas Superiores del sistema educativo español.

Admisión

Modalidad: Criterios específicos

Titulaciones de acceso:
- Titulaciones en: Informática; Física; Matemáticas; Telecomunicaciones; Electrónica; Industriales; otras áreas de ciencias e resto de ingenierías.

Se requiere que los solicitantes tengan competencias en programación básica y, en particular, en algún lenguaje de programación (por ejemplo, C, Java, Fortran, Python ou Matlab).

Los alumnos procedentes de países de lengua diferente al gallego, portugués ou español deberán acreditar el nivel de lengua gallega: Celga II, o española: B1, según el Acuerdo del Consejo de Gobierno de la USC de 30 de julio de 2018.
De non poseer alguno de los títulos, la USC les realizará una prueba de nivel y, de no superarla, deberán asistir a un curso intensivo de gallego o español en el primer semestre hasta alcanzar el nivel requerido

CRITERIOS DE SELECCIÓN:

- Expediente académico (70%)
- Experiencia laboral en el ámbito de las TIC (20%)
- Otros méritos relacionados con el ámbito de las TIC (10%)

Nota: la USC oferta 13 plazas y la U. Murcia, 12

Información actualizada en cada convocatoria de matrícula

El Máster supone una formación de postgrado especializada en aspectos avanzados científicos, tecnológicos y socioeconómicos relacionados con varias ramas del conocimiento, incluyendo varias subáreas de Informática y Matemáticas. Se pretende preparar titulados versátiles que puedan desarrollar su actividad en el desarrollo y aplicación de las tecnologías de Gestión y Análisis de Datos Masivos en un sentido amplio, con posibilidad de fácil adaptación a diferentes entornos de trabajo y a diferentes perfiles de especialización futura tras realizar el Máster (profesionales en computación para Big Data, científicos o analistas de datos, investigadores en Minería de Datos o Computación Distribuida, etc)

1. Capacidad para afrontar tareas y situaciones críticas.
2. Capacidad de trabajo autónomo y toma de decisiones.
3. Capacidades asociadas al trabajo en equipo: cooperación, liderazgo, saber escuchar.
4. Capacidad analítica, crítica y de síntesis.
5. Habilidades en relaciones interpersonales.
6. Creatividad.

1. Capacidad para implementar aplicaciones de clasificación y búsqueda sobre repositorios masivos de documentos no estructurados o semi-estructurados, así como para evaluar su eficiencia y eficacia.
2. Capacidad para procesar grandes volúmenes documentales para extraer patrones y conocimiento mediante técnicas de minería de textos y minería web.
3. Capacidad para la instalación, configuración y gestión de software básico para el procesamiento de datos masivos.
4. Capacidad para implementar código en diferentes lenguajes especializados en el procesamiento de datos masivos.
5. Capacidad para la utilización de herramientas disponibles para preparar y ejecutar aplicaciones para datos masivos en la nube.
6. Saber sintetizar y describir una gran cantidad de datos seleccionando los estadísticos adecuados al tipo de variables y analizar las relaciones existentes entre ellas.
7. Capacidad para modelar la dependencia entre una variable respuesta y varias variables explicativas, en conjuntos de datos complejos, mediante técnicas de regresión, e interpretando los resultados obtenidos.
8. Capacidad para analizar un conjunto dado de variables mediante técnicas de clasificación interpretando los resultados obtenidos.
9. Capacidad para el análisis y evaluación de la eficacia de diferentes técnicas de visualización para cada problema.
10. Capacidad para sintetizar y comunicar con eficacia los resultados del análisis visual de grandes conjuntos de datos.
11. Conocer los ámbitos de aplicación más relevantes del paradigma Big Data.
12. Entender como las técnicas Big Data se utilizan para soportar y realizar la toma de decisiones basadas en datos.
13. Capacidad para entender los beneficios de la minería de datos y los elementos que intervienen en el proceso, así como de aplicarlos en la resolución de problemas, para elegir las técnicas más adecuadas a cada problema, y para aplicar de forma correcta las técnicas de evaluación y saber interpretar los modelos y resultados.
14. Capacidad para realizar un proyecto de inteligencia de negocio básico en el que se identifican objetivos de negocio y se traducen en objetivos técnicos, se establecen los procesos y componentes de una arquitectura básica, y se realiza una explotación de datos.
15. Capacidad para diseñar y poner en marcha soluciones para el análisis de datos en el ámbito de Internet de las Cosas, teniendo en cuenta los requisitos específicos de este tipo de casos de uso y conociendo el funcionamiento de las redes de sensores basadas en Internet de las Cosas.
16. Capacidad para seleccionar, atendiendo a criterios de eficiencia, escalabilidad, optización de acceso, tolerancia a fallos y adecuación al entorno de producción, las bases de datos y el paradigma de datos óptimo en soluciones Big Data.