¿Qué se estudia en un Máster en Big Data? Asignaturas y plan

¿Cómo es el plan de estudios de un Máster en Big Data?

El programa se organiza en 60 ECTS, repartidos en dos cuatrimestres de 30 créditos cada uno. Durante el primero se trabajan principalmente los fundamentos tecnológicos y organizativos del Big Data. En el segundo se profundiza en analítica, seguridad, visualización y gestión, además de incorporar las prácticas y el TFM.

¿Qué asignaturas se estudian en el primer cuatrimestre?

El primer cuatrimestre está orientado a conocer cómo se construyen y gestionan soluciones Big Data, desde la programación y la adquisición de información hasta las plataformas tecnológicas y su aplicación en las organizaciones.

Programación para procesamiento de Big Data con Lenguajes Distribuidos — 6 ECTS

Esta asignatura aborda la programación aplicada al procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos.

El objetivo es comprender cómo desarrollar soluciones capaces de trabajar con grandes cantidades de información mediante sistemas distribuidos, un conocimiento fundamental para perfiles relacionados con la ingeniería de datos y las plataformas Big Data.

Adquisición, ingesta y procesamiento de información para Big Data — 6 ECTS

Antes de analizar los datos es necesario obtenerlos, incorporarlos a los sistemas y procesarlos.

Esta asignatura se centra en las etapas relacionadas con la adquisición, ingesta y procesamiento de información, aspectos esenciales para construir soluciones de datos capaces de trabajar con diferentes fuentes y volúmenes de información.

Impacto del Big Data en los negocios y las organizaciones — 6 ECTS

El Big Data no se limita a una cuestión tecnológica. Los datos también tienen un papel estratégico en la toma de decisiones y en la transformación de las organizaciones.

Esta materia aborda la relación entre Big Data, negocio y organizaciones, ayudando a comprender cómo pueden utilizarse los datos para generar valor y apoyar la toma de decisiones.

Plataformas tecnológicas para Big Data: Almacenamiento — 6 ECTS

El almacenamiento es una parte fundamental de cualquier arquitectura Big Data.

En esta asignatura se estudian las plataformas y soluciones tecnológicas relacionadas con el almacenamiento de grandes volúmenes de información, un conocimiento necesario para diseñar sistemas capaces de gestionar datos de forma eficiente.

Plataformas tecnológicas para Big Data: Infraestructura y Arquitectura — 6 ECTS

Una solución Big Data necesita una infraestructura y una arquitectura adecuadas para funcionar.

Esta materia se centra en los fundamentos relacionados con la infraestructura tecnológica y la arquitectura de plataformas Big Data, proporcionando una visión global de cómo se diseñan estos entornos.

¿Qué asignaturas se estudian en el segundo cuatrimestre?

El segundo cuatrimestre incorpora contenidos relacionados con el análisis y la explotación de los datos, junto con aspectos fundamentales como la seguridad, la visualización y la gestión de proyectos. También incluye las prácticas académicas externas y el Trabajo Fin de Máster.

Analítica avanzada de datos — 3 ECTS

Una vez recopilados y procesados los datos, llega el momento de extraer información útil de ellos.

Esta asignatura introduce la analítica avanzada de datos, orientada a obtener conocimiento a partir de grandes conjuntos de información y facilitar la toma de decisiones basada en datos.

Ciberseguridad y privacidad en plataformas de datos — 3 ECTS

La gestión de grandes cantidades de información también implica importantes retos relacionados con la seguridad y la privacidad.

Esta asignatura aborda estos aspectos aplicados a las plataformas de datos, fundamentales para proteger la información y gestionar los datos de acuerdo con los requisitos de seguridad y privacidad.

Visualización avanzada para Big Data — 6 ECTS

Analizar datos no consiste únicamente en procesarlos. También es necesario saber representar e interpretar la información.

Esta materia se centra en la visualización avanzada de grandes volúmenes de datos y en la presentación de información de manera que facilite su comprensión y análisis.

Gestión de proyectos Big Data — 3 ECTS

Los proyectos de datos requieren también conocimientos de planificación, organización y gestión.

Esta asignatura aborda la gestión de proyectos Big Data, proporcionando una perspectiva orientada a coordinar iniciativas relacionadas con los datos dentro de las organizaciones.

Modelo DevOps de Integración Continua — 3 ECTS

La integración continua forma parte de los procesos modernos de desarrollo y despliegue de soluciones tecnológicas.

Esta asignatura introduce el modelo DevOps de integración continua aplicado al contexto Big Data, contribuyendo a una visión más completa del ciclo de desarrollo y operación de este tipo de soluciones.

Prácticas académicas externas — 6 ECTS

El plan de estudios incluye 6 ECTS de prácticas académicas externas.

Además, UAX indica que estas prácticas tienen una duración de 180 horas en empresa, permitiendo aplicar los conocimientos adquiridos durante el máster en un entorno profesional. La universidad cuenta con más de 8.800 convenios con empresas y menciona entre ellas compañías como Accenture, Deloitte, Banco Santander, Iberia, Siemens o Hispasat.

Trabajo Fin de Máster — 6 ECTS

El programa se completa con un Trabajo Fin de Máster (TFM) de 6 ECTS.

El TFM permite integrar los conocimientos adquiridos durante el programa y desarrollar un trabajo relacionado con el ámbito del Big Data y el análisis de datos.

¿Qué se aprende en un Máster en Big Data?

Aunque las asignaturas están divididas por áreas, el programa permite desarrollar competencias relacionadas con las diferentes etapas del ciclo de vida del dato.

Entre ellas:

• Programación aplicada al procesamiento distribuido.
• Adquisición, ingesta y procesamiento de información.
• Diseño y comprensión de plataformas Big Data.
• Almacenamiento y gestión de grandes volúmenes de datos.
• Infraestructura y arquitectura de soluciones de datos.
• Analítica avanzada.
• Visualización de datos.
• Seguridad y privacidad de la información.
• Gestión de proyectos Big Data.
• Metodologías DevOps.
• Aplicación práctica de los conocimientos en un entorno empresarial.

La propuesta formativa actual de UAX también señala tecnologías como Python, MongoDB, Power BI, Tableau y entornos cloud dentro de la formación del máster.

¿El Máster en Big Data incluye prácticas?

Sí. El plan de estudios incorpora 6 ECTS de prácticas académicas externas y UAX especifica que corresponden a 180 horas de prácticas en empresa.

Esta parte de la formación permite trasladar los conocimientos adquiridos durante el programa a un contexto profesional y conocer de primera mano cómo se trabaja con datos dentro de una organización.

¿A quién va dirigido un Máster en Big Data?

El acceso al Máster Universitario Online en Big Data y Analytics de UAX está dirigido principalmente a titulados en Ingeniería o Arquitectura, según la información de admisión publicada actualmente por la universidad. UAX también contempla otras titulaciones vinculadas al ámbito de los negocios y los datos como ADE, Economía, Estadística o Física en su programa de UAX Mare Nostrum, por lo que conviene consultar las condiciones de acceso concretas antes de solicitar la admisión.

Además, si ya cuentas con experiencia profesional previa relacionada con las competencias inherentes a este título, podrá ser reconocida en forma de créditos.

¿Qué salidas profesionales tiene un Máster en Big Data?

La formación en Big Data puede dar acceso a diferentes perfiles relacionados con la ingeniería, el análisis, la arquitectura y la gestión de datos.

Entre las salidas profesionales que señala UAX se encuentran:

• Big Data Architect
• Big Data Engineer
• Data Scientist
• Big Data Developer
• Data Analyst
• Chief Data Officer (CDO)
• Big Data Consultant
• Especialista en Gobierno del Dato
• Especialista en Seguridad del Dato

La especialización concreta dependerá de la experiencia, la formación previa y el tipo de competencias que desarrolle cada profesional.

Máster en Big Data: una formación que combina tecnología, datos y negocio

Estudiar Big Data implica mucho más que aprender a analizar grandes cantidades de información.

Un profesional especializado necesita comprender cómo se obtienen los datos, cómo se procesan, dónde se almacenan, cómo se protegen, cómo se analizan y cómo se convierten en información útil para una organización.

Por eso, el plan de estudios del Máster Universitario Online en Big Data y Analytics de UAX combina contenidos tecnológicos con materias relacionadas con el negocio, la gestión de proyectos y la aplicación práctica de los conocimientos, todo en modalidad online.

Además, el programa incorpora prácticas académicas externas y un Trabajo Fin de Máster, dos elementos que permiten completar la formación con una experiencia práctica.

Preguntas frecuentes sobre las asignaturas de un Máster en Big Data

¿Qué asignaturas tiene un Máster en Big Data?

Las asignaturas dependen de cada universidad y programa. En el Máster Universitario Online en Big Data y Analytics de UAX se estudian materias relacionadas con programación distribuida, adquisición y procesamiento de información, almacenamiento, infraestructura y arquitectura, analítica avanzada, ciberseguridad, visualización, gestión de proyectos y DevOps. El programa se completa con prácticas externas y TFM.

¿Qué se estudia en un Máster en Big Data?

Se estudia el ciclo completo de gestión y explotación de grandes volúmenes de datos: desde su adquisición y procesamiento hasta su almacenamiento, análisis, visualización y aplicación en las organizaciones.

¿Cuántos créditos tiene un Máster en Big Data?

El Máster Universitario Online en Big Data y Analytics de UAX tiene 60 ECTS distribuidos en dos cuatrimestres.

¿Cuánto dura un Máster en Big Data?

El programa de UAX tiene una duración de 9 meses.

¿El Máster en Big Data tiene prácticas?

Sí. El plan incluye 6 ECTS de prácticas académicas externas y UAX indica que se realizan durante 180 horas en empresa.

¿Qué se aprende después de estudiar Big Data?

La formación permite desarrollar competencias relacionadas con programación y procesamiento de datos, plataformas Big Data, almacenamiento, arquitectura, analítica, visualización, seguridad, gestión de proyectos y DevOps.