Máster en Data Analytics

El Máster en Data Analytics (MDA) pretende proporcionar al alumno una formación técnica completa en los métodos y técnicas de analítica de datos de acuerdo a su perfil de entrada y a sus intereses, de manera que tenga una visión profunda de la problemática de la obtención del valor de los datos y las tecnologías que lo soportan. El énfasis del programa está en el trabajo de los especialistas en análisis de datos, que necesitan conocer una variedad de técnicas y métodos que no se proporcionan en programas limitados a sectores concretos o en programas de gestión.

ÁREA DEL PROGRAMA: Tecnología, Big Data, Data Science.

MODALIDAD: Presencial y Semi-Presencial.

FECHA DE INICIO: octubre 2018 y noviembre 2018.

¿Te interesa nuestro máster?





Información básica de Protección de Datos:

Responsable: Fundación Privada Instituto Universitario de Tecnología Aplicada IMF +info

Finalidad: La finalidad es el tratamiento de sus datos personales para gestionar nuestra relación comercial y aquellas peticiones que nos haga llegar a través de la página web.

Enviarle, incluso tras la finalización del contrato, comunicaciones comerciales, sobre nuestros productos o servicios, gestionando perfiles comerciales.

Recepción de perfiles profesionales (CV) y otros usos habituales de una web corporativa. +info

Legitimación: En base a la gestión, desarrollo y cumplimiento de la relación comercial.

Interés legítimo o consentimiento del interesado en lo que respecta al envío de comunicaciones comerciales y a la elaboración de perfiles comerciales.

Ud. podrá revocar el consentimiento en cualquier momento. +info

Destinatarios: Organismos oficiales cuando exista una obligación legal.

Empresas del grupo IMF. +info

Derechos: Acceder, rectificar y suprimir los datos, así como otros derechos, como se explica en la información adicional. +info

Información Adicional: Puede consultar la información adicional y detallada sobre Protección de Datos en nuestra página web: +info


Acepto la comunicación de datos a las entidades del grupo IMF, con los mismos fines indicados anteriormente.

¿POR QUÉ ESTUDIAR NUESTRO MÁSTER EN data analytics?

  • Un máster en data analytics presencial o semipresencial, LÍDER EN EL SECTOR, valorado entre los mejores másteres data science y big data en castellano.
  • Un máster con titulación de la Universidad de Alcalá, una de las MEJORES UNIVERSIDADES DE ESPAÑA.
  • Un máster que te permite COMPATIBILIZAR LA FORMACIÓN con tu jornada laboral, con una novedosa y eficiente metodología formativa que permite compatibilizar el estudio con tu vida profesional y personal.
  • Una PREPARACIÓN AMPLIA con un esfuerzo total de 60 créditos ECTS, que permite por su amplitud cubrir una formación profunda en el área del data science y big data.
  • Un CLAUSTRO DOCENTE formado por profesionales en activo e investigadores especialistas en data analytics, data science y big data.
  • Un MÉTODO DOCENTE basado en la práctica y la contextualización en casos prácticos o en problemas de negocio, utilizando las herramientas y tecnologías de manera práctica desde el principio.
  • Un SYLLABUS ACTUALIZADO que se revisa en cada edición para que el alumno reciba una formación alineada con las tendencias del sector.
  • Una COMUNIDAD y un ENTORNO que permite al estudiante ponerse en contacto con el sector profesional, con seminarios y actividades extra-curriculares para enriquecer su preparación.
  • Un departamento de DESARROLLO DE TALENTO, que no sólo se preocupa por buscarte la mejor oportunidad de desarrollo profesional, sino que además te asesora y te forma en todos los campos necesarios para poder superar cualquier proceso de selección.

OBJETIVOS PRINCIPALES DEL MÁSTER EN data analytics

Data Analytics es un término general que hace referencia al conjunto de procesos, tecnologías y métodos que están basados en el análisis de datos y en capturar el valor que los propios datos encierran. Los analistas de datos comprenden roles profesionales diversos, desde Ingenieros de Datos dedicados a la construcción y operación de soluciones de análisis de datos hasta el papel del data scientist pasando por diferentes roles profesionales de nivel técnico o más relacionados con dominios concretos de aplicación.

El énfasis del programa está en la práctica con herramientas concretas, y no solamente en la comprensión de conceptos teóricos, de modo que las habilidades adquiridas son de aplicación directa a tareas concretas en el entorno profesional.

El máster de data analytics cubre la creciente demanda por parte de la industria de profesionales con las habilidades y conocimientos necesarios para liderar y crear proyectos basados en la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos en busca de una ventaja competitiva.

Los objetivos del máster en data analytics consisten en:

  • Entender el caso de negocio de la analítica de datos, sus costes y restricciones tecnológicas, la casuística de Big Data, y saber aplicarlos a casos de negocio concretos.
  • Saber utilizar entornos de trabajo de analítica de datos y lenguajes de data science como R y Python, para tareas de visualización y de análisis de datos, incluyendo un conocimiento práctico de las diferentes técnicas de aprendizaje automático aplicadas.
  • Comprender las diferentes tecnologías de almacenamiento, desde las tecnologías de data warehousing y las bases de datos analíticas a los nuevos modelos escalables NoSQL o formatos de datos binarios especializados y saber seleccionarlas y aplicarlas.
  • Saber utilizar frameworks de gestión y paralelización de datos como Hadoop o Spark, e integrarlos con el resto de los componentes de la solución analítica.
  • Comprender y saber utilizar tecnologías de procesamiento de flujos (streams) de datos y tratarlos en tiempo real.
  • Saber adquirir datos externos e internos, transformarlos y aplicarlos como soporte a tareas analíticas.
  • Desarrollar habilidades y aptitudes analíticas y de presentación de análisis de datos.

PROGRAMA DEL MÁSTER EN data analytics

MÓDULO 0: NIVELACIÓN

MÓDULO I: GESTIÓN Y NEGOCIO BASADO EN DATOS

Big Data: Conceptos, retos y oportunidades.

Data Science: el profesional, sus métodos y herramientas.

Medición y analítica para el negocio.

Aspectos legales, éticos y regulatorios.

Gestión de equipos ágiles.

MÓDULO II: HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS

Entornos de data science (Python, R).

Gráficos estáticos y estadísticos.

Tratamiento de datos en diferentes formatos y de diferentes fuentes.

Limpieza y preparación de datos.

MÓDULO III: TÉCNICAS DE ANÁLISIS

Estadística descriptiva y estudios exploratorios.

Inferencia estadística y análisis de correlación.

Modelos lineales.

Machine learning aplicado.

Técnicas de evaluación y selección de modelos.

Herramientas de visualización de datos.

MÓDULO IV: PARALELIZACIÓN DE DATOS

Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark).

Herramientas de ingesta y pipelining de datos.

Tipos de servicios en la nube.

Streaming y datos en tiempo real.

Servicios escalables de paralelización.

MÓDULO V: GESTIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS

Modelos de base de datos NoSQL.

Consultas y definición de datos en diferentes lenguajes.

Bases de datos analíticas y almacenes de datos.

Datos abiertos y obtención de datos externos.

MÓDULO VI: ANALÍTICA APLICADA Y PRESENTACIÓN DE DATOS

Business Analytics aplicado a diferentes dominios y áreas de negocio.

Presentaciones a la dirección.

Storytelling de datos.

MÓDULO VII: ANALÍTICA ESCALABLE

Machine learning escalable.

Paralelización de procesos de entrenamiento y evaluación.

Plataformas software de integración de la analítica en entornos empresariales.

MÓDULO VIII: SEMINARIOS

Innovaciones en analítica de datos.

Tecnologías emergentes en analítica de datos.

Casos aplicados.

TRABAJO FIN DE MÁSTER
El Temario del Máster está enunciado de forma indicativa, teniendo en cuenta las ediciones anteriores. Por ende, el Director del Estudio se reserva el derecho de realizar modificaciones y ajustes, con el objeto de mejorar la calidad del Programa de Formación.

Dirigido a

Los dos perfiles al que se dirige el máster en data analytics son:

(1) ingenieros y profesionales de TI, así como perfiles cuantitativos (estadísticos, matemáticos, etc.) que quieren especializarse en las herramientas de analítica de datos dentro del contexto actual de Big Data.

(2) profesionales de diferentes áreas de negocio (economía, marketing, administración de empresas, etc.) que quieren obtener unas bases técnicas sólidas para llevar a cabo las tareas de analista de negocio.

Para este último perfil, se ha creado un módulo de nivelación que se ofrece antes de comenzar las actividades propias del programa y que tiene como objetivo ayudar a estos estudiantes a ponerse al día o adquirir las competencias básicas de entrada, básicamente el conocimiento de los fundamentos básicos de la programación y las bases de datos, el manejo de máquinas virtuales y la comprensión de los protocolos básicos de Internet.

Requisitos de acceso

Título universitario oficial español, europeo o título equivalente. También se requiere tener nivel de inglés apropiado para la lectura, estudio y comprensión de documentación técnica.

Lugar y duración

LUGAR

Las sesiones presenciales del máster se desarrollarán en el campus de IUTA en Madrid (Bernardino Obregón, 25).

DURACIÓN

El programa se desarrolla durante un año de actividades de aprendizaje programadas (desde el 15 de octubre de 2018 al 31 de julio de 2019 en la opción presencial y del 5 de noviembre de 2018 al 27 de julio de 2019 en la opción semipresencial) y tres meses adicionales para la finalización del Trabajo Fin de Máster (TFM) y para las evaluaciones extraordinarias.

Precios y becas

Los derechos de Matrícula y enseñanza ascienden a 6.900 Euros. Este importe no incluye el coste de expedición del Título de la Universidad de Alcalá.

¡Las reservas anticipadas son reservas inteligentes!

En IUTA agradecemos tu previsión y la premiamos con grandes descuentos. Reserva tu plaza cuanto antes y benefíciate de descuentos directos de hasta el 10% del precio de matrícula. Comienza tu proceso de admisión y solicita tu Beca Early Bird.

Títulos

Aquellos alumnos que hayan superado con éxito el período lectivo (60 créditos ECTS) recibirán el Título Propio de Máster en Data Analytics por la Universidad de Alcalá.

Metodología y evaluación

METODOLOGÍA

Máster en Data Analytics (Full-Time)

Modalidad: Presencial en Madrid.
Duración: de octubre 2018 a julio 2019. Disponibilidad de tres meses adicionales para recuperación de asignaturas y realización TFM.
Inicio: 15 de octubre de 2018.
Sesiones Presenciales: clases de lunes a jueves (18:00 – 21:00) y viernes actividades complementarias.

El máster se cursa de manera presencial, con clases en Madrid semanales de 18.00 a 21.00, con un Aula Virtual como apoyo para la evaluación. Durante la semana, se programan en ese horario clases de tres tipos:

  • Clases presenciales, donde el profesor describe y explica los contenidos del módulo, y propone ejercicios o prácticas para desarrollar en clase.
  • Clases de tutoría individuales o en pequeños grupos, como asistencia en los problemas con la instalación del software o problemas de comprensión concretos de carácter técnico.
  • Actividades transversales que no entran en la programación del Máster pero son útiles para la empleabilidad, el networking profesional u otras habilidades generales.

Máster en Data Analytics (Semipresencial)

Modalidad: Semipresencial en Madrid
Duración: de noviembre 2018 a julio 2019. Disponibilidad de tres meses adicionales para recuperación de asignaturas y realización TFM.
Inicio: 5 de noviembre de 2018.
Sesiones Presenciales: sábados cada 15 días (9:30 – 18:30).

El Máster se cursa de acuerdo a una metodología de “flipped learning”. El aprendizaje se guía a través del Aula Virtual con una organización semanal de las actividades.

La metodología se basa en una programación de los módulos en una secuencia lógica, y dentro de cada módulo, se detallan las actividades y materiales a utilizar en Guías de Estudio (GES). El profesor guía a los estudiantes y les asiste a través de esas actividades concretas, seleccionadas para la adquisición progresiva de los conocimientos y habilidades necesarias para afrontar la evaluación.

Las clases presenciales se impartirán en sábado en Madrid y son un complemento de asistencia opcional donde se elaboran casos, ejercicios o prácticas adicionales. Los estudiantes que no puedan asistir tienen el material utilizado en esas clases a disposición en el Aula Virtual para su trabajo personal.

Las clases presenciales son teórico-prácticas, por lo que el estudiante debe asistir a la clase con su ordenador portátil (es recomendable un ordenador actual para poder seguir adecuadamente las clases: i3 o superior, mínimo 4 GB de RAM y disco duro de por lo menos 256 GB).

EVALUACIÓN

El modelo de evaluación es la Evaluación Continua a través de una serie de Pruebas de Evaluación Continua (PEC), que en su mayoría son pruebas de carácter práctico que se entregan y evalúan a través del Aula Virtual.

Para ofrecer la máxima flexibilidad, el estudiante cuenta con una convocatoria extraordinaria de evaluación de contenidos mínimos al final del programa, igualmente de carácter práctico, a la que puede optar para hasta un 25% de los contenidos del programa.

El Trabajo Fin de Máster (TFM) es un trabajo integrador en una de tres posibles áreas:

  • Estudios de data science.
  • Estudios de arquitecturas y tecnologías Big Data.
  • Ideas y modelos de emprendimiento.

El estudiante tiene un tutor para evaluar su progreso, y una serie de hitos de entrega, que termina con la defensa ante un tribunal.

La obtención final del título de Máster por la Universidad de Alcalá está sujeta a la superación de cada asignatura y a la elaboración del trabajo de fin de máster.

Profesores

El claustro docente del Máster en Data Analytics está integrado por investigadores, profesores universitarios y profesionales con una larga experiencia, en algunos casos pionera, en la aplicación del Big Data, Business Intelligence, Data Science y Anlytics en la empresa. La combinación de distintos enfoques asegura que los contenidos del máster estén actualizados, estructurados y sean completos con el objetivo de asegurar a los asistentes una formación integral en el área.

Foto de David Mediavilla

David Mediavilla

Jefe de Proyecto con más de 10 años de experiencia en el análisis y gestión de proyectos. En los últimos años se ha especializado en la gestión de proyectos de Big Data y Cloud Computing. David es Ingeniero Informático por la Universidad Complutense de Madrid y actualmente trabaja en Cubenube, donde realiza tareas de Jefe de Proyectos en distintas áreas orientado siempre a procesamiento en Cloud y Big Data.

Foto de Dr. Daniel Rodriguez

Dr. Daniel Rodriguez

Profesional con más de 10 años de experiencia en el desarrollo de soluciones analíticas para bancos, seguros y retail. Actualmente es VP Análisis de Datos en Analytika, desarrollando anteriormente su carrera en everis y PricewaterhouseCoopers y participado en proyectos en Inglaterra, España, América Latina y Sudáfrica. Daniel Rodríguez es licenciado en Física por la Universidad de Santiago de Compostela y doctor por la Universidad Politécnica de Madrid.

Foto de Dr. Miguel Ángel Sicilia

Dr. Miguel Ángel Sicilia

Catedrático en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá. Antes de comenzar su carrera académica, trabajó como Arquitecto Software especializado en comercio electrónico. Es Director del Máster y Doctorado en Web Science de su Universidad, y Director del Laboratorio de Big Data y Analytics de la Universidad de Alcalá.

Foto de Dra. Elena García

Dra. Elena García

Catedrática en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá y Directora del grupo de investigación Information Engineering, donde dirige el proyecto Europeo de infraestructuras científicas para agricultura agINFRA.

Foto de Javier Alba

Javier Alba

Arquitecto Big Data en Audiense. Durante los últimos años ha desempeñado labores de desarrollo de software tanto en grandes corporaciones como en start-ups. Ha estado siempre ligado a desarrollos de back-end, en los que la adquisición, procesamiento, almacenaje y explotación de datos ha sido una constante.

Foto de Javier Rodríguez

Javier Rodríguez

Javier es físico de formación e informático de profesión. Es el responsable del área de Arquitectura e Integración en Gfi España. Trabaja en el diseño e implementación de arquitecturas complejas con múltiples tecnologías y paradigmas, desde los clásicos SOA y BPM a los más modernos enfoques de API Management, microservicios y Big Data.

Foto de Jordi Conesa

Jordi Conesa

Profesor agregado en los estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones de la UOC, donde ha ejercido de director del máster de Business Intelligence. Su carrera investigadora se ha enfocado al modelado conceptual, las ontologías y la semántica. Docentemente es responsable de asignaturas en las temáticas de bases de datos, semántica y gestión del conocimiento y modelado conceptual.

Foto de Luis Polanco

Luis Polanco

Luis trabaja como arquitecto de Big Data para Accenture. En este rol, Luis colabora directamente con diferentes clientes a nivel global comprendiendo y dando respuestas a sus necesidades de negocio desde un punto de vista técnico y de implementación. Actualmente, Luis está diseñando la plataforma de Big Data para Accenture Enterprise, una solución basada en Hortonworks distribuida sobre Amazon Cloud para el consumo masivo de eventos de negocio integrada en tiempo real con indexación sobre ElasticSearch.

Foto de Manuel Lucania

Manuel Lucania

Experto en diseño de soluciones software de PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural) e Inteligencia Artificial. A lo largo de su carrera profesional ha alternado la dirección de proyectos de Investigación en Lingüística Computacional y Text Mining con el desarrollo de productos con un fuerte componente de I+D.

Admisiones

El proceso de admisión es un proceso continuo y no contempla fecha límite para solicitar una convocatoria en particular, para comenzar el mismo, debes indicarnos tus datos de contacto rellenando el formulario de la Solicitud de Información que aparece al final de esta página. Un gestor se pondrá en contacto contigo para informarte más en profundidad y resolver cualquier duda o pregunta que tengas, sin ningún compromiso.

El Proceso de Admisión puede resumirse en el siguiente proceso:

  1. CUMPLIMIENTO DE REQUISITOS
    • Durante la primera fase deberás cumplimentar la Solicitud de Información. A continuación, se pondrá en contacto contigo el gestor del programa para resolverte cualquier duda o pregunta que tengas y deberás enviarle tu Curriculum Vitae.
    • Mediante este documento el Comité de Admisión pretende realizar una primera aproximación a tu perfil académico para poder certificar si el programa sobre el que solicitas información es el adecuado y puede generarte suficiente valor desde el punto de vista profesional.
  2. ENVÍO DOCUMENTACIÓN / PRUEBA OBJETIVA / ENTREVISTA PERSONAL
    • Tras una primera validación y continuando con el proceso de admisión, para poder continuar con la valoración de tu perfil y certificando que puedes ser matriculado en el programa solicitado, nos deberás facilitar la siguiente documentación:
      • Carta de motivación explicando porque quieres realizar el estudio.
      • Copia del Título Universitario (escaneado .jpg).
      • Copia del Expediente Académico Universitario (escaneado .jpg).
      • Copia DNI o Pasaporte (escaneado .jpg).
    • Como último paso durante la fase de validación en el proceso de admisión, se valorará desde el punto de vista académico y técnico tu perfil. Si el Comité Académico así lo considera, se te convocará a una entrevista personal, que podrá desarrollarse de forma presencial en nuestras oficinas en Madrid, o bien a través de video conferencia en el caso de que no puedas desplazarte.
  3. EVALUACIÓN DEL EXPEDIENTE
    • Una vez concluido el proceso de validación, se te elaborará un informe personalizado que será estudiado por el Comité Académico que conjuntamente con el Departamento de Admisiones valorarán si puedes convertirte en alumno del máster.
    • Dicho comité valorará también las posibles ayudas al estudio que se te otorgarán en función de los méritos académicos y profesionales demostrados.
  4. CARTA DE ACEPTACIÓN
    • Una vez que el Comité Académico valore de forma positiva tu perfil de candidato, se enviará una carta a través de correo electrónico informándote sobre tu situación de ACEPTADO en el programa máster acordado.
  5. RESERVA DE PLAZA
    • La reserva de plaza equivale al 20% del valor del programa y viene detallada en la Carta de Aceptación que se te enviará. Una vez recibida la carta de aceptación tienes un plazo máximo de 14 días naturales para realizar el pago de la reserva. En el caso de que el depósito no se confirmase en el tiempo establecido, se considera que declinas la posibilidad de realizar el estudio y por tanto IUTA no se hace responsable de la confirmación de tu reserva en el mismo.
    • La reserva de plaza supone el compromiso del candidato de cursar el programa de formación elegido y será detraída del importe de la matrícula. Cualquier devolución debe de ser solicitada y debidamente argumentada 4 meses antes del inicio del programa, para poder ser considerada. SÓLAMENTE en casos de enfermedad extrema del alumno o de la denegación reiterada de su visado, se considerará su devolución.
    • IUTA se reserva el derecho a retrasar y/o cancelar el inicio de un máster, si el número de alumnos matriculados en el mismo no garantiza la calidad mínima exigida. Esta decisión será comunicada a los afectados con un plazo mínimo de diez días de antelación, procediéndose a la devolución del importe abonado, si así lo requiere el alumno.
  6. ADMISIÓN OFICIAL Y TRÁMITES ADMINISTRATIVOS
    • Una vez depositada la reserva y confirmada por el Departamento de Contabilidad, el Departamento de Admisiones te enviará las cartas firmadas de admisión, para poder realizar los trámites legales que necesites.

Salidas profesionales

Al acabar este máster en data analytics podrás ejercer como:

  • Data Analytics
  • Data Scientist
  • Business Analyst
  • Business Intelligence
  • Chief Data Officer
  • Marketing Manager
  • Social Media Strategist

Ranking y avales

AVALES

El máster en data analytics es un estudio propio de la Universidad de Alcalá (UAH). La Universidad de Alcalá se ha caracterizado por aunar tradición y modernidad, investigación e innovación en una de las universidades más antiguas de Europa. Fue fundada en 1499 y declarada por la UNESCO en 1998 Patrimonio de la Humanidad.La Universidad de Alcalá se posiciona entre las mejores Universidades de España, según la evaluación realizada por diferentes organismos nacionales e internacionales.

RANKINGS

La Universidad de Alcalá (UAH) se sitúa entre las mejores universidades de España, según la evaluación llevada a cabo en distintos rankings nacionales e internacionales. En la práctica totalidad de los parámetros estudiados, la UAH se posiciona entre las primeras universidades españolas, del total de 81 universidades que desarrollan su actividad en nuestro país.

La UAH forma parte de los tres rankings de universidades más prestigiosos del mundo: QS World University Ranking (QS WUR), Times Higher Education World University Ranking y Shanghai Academic Ranking of World Universities (ARWU). Además, ha obtenido excelentes resultados en la evaluación del QS Stars University Ratings. Todos los años acogemos a más de 6.000 estudiantes internacionales, procedentes de otros países, lo que nos convierte en la segunda universidad pública española en capacidad de atracción de estudiantes internacionales, según el QS WUR.

Contacto

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Información básica de Protección de Datos:

Responsable: Fundación Privada Instituto Universitario de Tecnología Aplicada IMF +info

Finalidad: La finalidad es el tratamiento de sus datos personales para gestionar nuestra relación comercial y aquellas peticiones que nos haga llegar a través de la página web.

Enviarle, incluso tras la finalización del contrato, comunicaciones comerciales, sobre nuestros productos o servicios, gestionando perfiles comerciales.

Recepción de perfiles profesionales (CV) y otros usos habituales de una web corporativa. +info

Legitimación: En base a la gestión, desarrollo y cumplimiento de la relación comercial.

Interés legítimo o consentimiento del interesado en lo que respecta al envío de comunicaciones comerciales y a la elaboración de perfiles comerciales.

Ud. podrá revocar el consentimiento en cualquier momento. +info

Destinatarios: Organismos oficiales cuando exista una obligación legal.

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Información Adicional: Puede consultar la información adicional y detallada sobre Protección de Datos en nuestra página web: +info


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