El Máster en Big Data presencial en Madrid está dirigido está dirigido a estudiantes de perfil técnico y analítico así como perfiles con conocimientos de empresa (ADE, Económicas, Marketing, Estadística, etc.) que deseen aterrizar sus conocimientos funcionales en soluciones técnicas basadas en el uso y manipulación de datos. No son necesarios conocimientos previos para un adecuado aprovechamiento del periodo lectivo.
Según uno de los últimos informes de la multinacional Experis, la demanda del perfil de Data Analyst & Data Scientist se ha multiplicado por 7 (+700%) en solo dos años en España, especialmente en Madrid, Barcelona, Valencia y Sevilla. Dada la escasez de perfiles cualificados, la media salarial muestra una tendencia al alza y se amplían las oportunidades profesionales a toda España. Si a esto le sumamos que en la actualidad se generan más datos en dos días que en toda nuestra historia contemporánea, con todas las posibilidades que ello conlleva, llegamos a la conclusión de que el Big Data es y será uno de los requisitos más solicitados a los profesionales digitales. La ciencia de datos se ha convertido en uno de los campos de mayor desarrollo por parte de las empresas y, dentro del uso de los datos, la visualización de información compleja para extraer conclusiones y mejorar la toma de decisiones de negocio ofrece unas de las mejores oportunidades profesionales. En ese campo, el lenguaje de programación Python ha tomado la delantera.
Este máster de big data proporciona un conocimiento efectivo sobre los fundamentos del Big Data y la Analítica de Datos (Business Analytics), sus principales componentes y las herramientas más empleadas en el entorno empresarial, gracias a lo cual el alumno logrará establecer un orden entre los diferentes campos de estudio (almacenamiento, procesamiento, análisis), siendo capaz de recomendar el uso de herramientas y tecnologías en función del caso de uso a resolver. Además de lo anterior, el estudiante aprenderá a dominar Python como lenguaje de programación utilizado comúnmente en Data Science para analizar texto mediante el procesamiento de lenguaje natura, para extraer información valiosa de diferentes bases de datos y para programar algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning).
Por tanto, el programa académico del Máster en Big Data se divide en dos asignaturas o módulos estrechamente relacionados entre sí:
- Big Data y Business Analytics: donde el alumno aprenderá a establecer un orden entre los diferentes campos de estudio (almacenamiento, procesamiento, análisis), siendo capaz de recomendar el uso de herramientas y tecnologías en función del caso de uso a resolver y con el objetivo de que, al terminar el periodo lectivo, el alumno sea capaz de dominar: los fundamentos de Big Data y Business Analytics, modelos y bases de datos relacionales, tecnología aplicada a business intelligence, bases de datos NOSQL y almacenamiento escalable, paralelización de datos (Hadoop vs Spark), machine learning y minería de datos, minería de texto y PLN y visualización de datos
- Programación con Python: como anteriormente hemos comentado, Python es el lenguaje de programación para Big Data por excelencia pero es que, además, es un lenguaje de programación potente, versátil, flexible y muy útil para otras áreas además de Data Science como Hacking o Machine Learning gracias a que es un lenguaje de programación interpretado, multiparadigma y multiplataforma. Es un lenguaje de alto nivel cuya filosofía hace hincapié en la legibilidad de su código. Gracias a su sintaxis sencilla es un muy buen lenguaje para aprender a programar.
En definitiva, en el Máster en Big Data proporciona al estudiante una formación sólida en las habilidades técnicas necesarias para trabajar con grandes cantidades de datos, a utilizar técnicas avanzadas de análisis de los mismos y aprendizaje automático para generar insights útiles para la toma de decisiones empresariales y científicas. Además, al finalizar el Máster de Big Data, los alumnos con motivación y mucha capacidad de trabajo estarán en disposición de presentarse y aprobar los exámenes para la obtención de certificaciones oficiales de Python Institute como PCAP (Certified Associate in Python Programming) o PCPP1 (Certified Professional in Python Programming 1).