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Los créditos del programa están repartidos de la siguiente forma:
| Créditos | Valor |
|---|---|
| Obligatorias | 42 |
| Trabajo fin de Máster | 12 |
| Prácticas | 6 |
| Créditos totales | 60 |
Primer cuatrimestre
| Asignaturas | Créditos | Carácter |
|---|---|---|
| Bases de datos para el Big Data | 6 | Obligatoria |
| Análisis e Interpretación de Datos | 6 | Obligatoria |
| Técnicas de Inteligencia Artificial | 6 | Obligatoria |
| Ingeniería para el Procesado Masivo de Datos | 6 | Obligatoria |
| Visualización Interactiva de la Información | 6 | Obligatoria |
Segundo cuatrimestre
| Asignaturas | Créditos | Carácter |
|---|---|---|
| Herramientas de Visualización | 6 | Obligatoria |
| Gobierno del Dato y Toma de Decisiones | 6 | Obligatoria |
| Prácticas en empresa | 6 | Prácticas |
| Trabajo Fin de Máster | 12 | Trabajo Fin de Máster |
Las prácticas profesionales son obligatorias y suponen una carga de 6 ECTS (126 horas). Tienes la opción de realizarlas presencialmente u online en empresas con las que tenemos convenios como Telefónica, Banco Santander o Vodafone España. También puedes hacerlas en tu propia empresa si trabajas actualmente en ella.
Estas prácticas te brindarán experiencia y abrirán oportunidades laborales en el mundo del big data. Además, puedes convalidarlas si cumples con el requisito de horas de trabajo en análisis de datos. Tienes la posibilidad de convalidar las prácticas del Máster en Big Data, si así lo deseas, siempre y cuando acredites un mínimo de 180 horas de trabajo realizado en el ámbito del análisis de datos. Alguna de las actividades desempeñadas pueden ser:
- Desarrollo y/o despliegue de sistemas globales de monitorización, análisis y visualización de datos para el apoyo a la toma de decisiones.
- Diseño de metodologías de captura y almacenamiento de datos.
- Revisión de catálogos de datos y propuesta de técnicas de análisis adecuadas para un contexto dado.
- Implementación de técnicas de análisis de datos
- Despliegue de herramientas de procesado Big Data (Hadoop o similares)
- Diseño y/o implementación de visualizaciones de datos interactivas, usables y elocuentes
- Evaluación de métodos de captura y almacenamiento, existentes y elaboración de propuestas de mejora.
- Evaluación de software de análisis de datos existente y elaboración de propuestas de mejora.
- Evaluación de visualizaciones de datos existentes y elaboración de propuestas de mejora. Diseñar y desarrollar un sistema para el apoyo a la toma de decisiones, contemplando el proceso completo: recogida de datos, procesado y visualización.
