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Máster en Big Data e Ingeniería de Datos

Orientado a la empresa, con una elevada empleabilidad en la Málaga Tecnológica.

En colaboración con:

Becas de hasta el 30% y financiación hasta en 12 meses

¿Por qué elegir este Máster en Big Data?

Doble Titulación: ESESA + UCAV

Presencial en el centro de Málaga

Bolsa de empleo y prácticas

Financiación hasta en 12 meses

ancla formulario

Infórmate de nuestras becas de hasta el 30% antes del

Los datos facilitados en este formulario serán tratados por ”ESCUELA SUPERIOR DE ESTUDIOS DE EMPRESA S.A..“ actuando como responsable del tratamiento, con la finalidad de gestionar y tramitar tu solicitud de información y, adicionalmente, en caso de que así lo consientas, para el envío de comunicaciones comerciales y su cesión a las entidades indicadas. Puedes encontrar más información sobre el tratamiento de tus datos personales por parte de IMF, así como sobre los derechos de protección de datos que te amparan, consultando la siguiente política de privacidad.

¿A quién va dirigido?

Dirigido a profesionales y recién graduados que deseen orientar su carrera hacia profesiones emergentes en análisis de datos.

Perfiles TIC: Informáticos, ingenieros o profesionales con experiencia en desarrollo de software o administración de sistemas TI.
Perfiles cuantitativos: Graduados en matemáticas, estadística u otras disciplinas con fuerte base numérica, interesados en adquirir competencias en gestión y análisis de datos.
Perfiles de negocio: Profesionales de empresa o economía que busquen especializarse en analítica de negocio, combinando conocimientos técnicos y estadísticos.

¿Qué salidas profesionales tiene un Máster en Big Data?

El sector del Big Data y el análisis de datos presenta una demanda creciente de profesionales y una tasa de empleabilidad del 100% en este tipo de formaciones. La última actualización del informe de la Comisión Europea sobre el mercado de Big Data estima que hacia 2025 habrá un total de 13,1 millones de empleos en Europa.

Nuestros antiguos estudiantes de este Máster trabajan en empresas de referencia como: EY, PwC, Clece y TALAN.

Analista de datos (Big Data Analyst)

Data Scientist (Científico de Datos)

Profesionales de Business Intelligence

Chief Data Officer (CDO)

Arquitecto en Big Data

Data Engineer

Data Architect

Data Manager

Consultor de Big Data

Docente en formación relacionada

Ventajas de la modalidad presencial

Clases en el centro de Málaga

Sumérgete en un entorno colaborativo donde la teoría se combina con la práctica. Participa en dinámicas de grupo, resuelve casos reales y utiliza herramientas digitales innovadoras mientras compartes experiencias con compañeros y docentes.

Visitas a empresas

Conoce desde dentro cómo operan compañías referentes en el sector. Participa en visitas organizadas a empresas donde podrás observar procesos reales y entender cómo se aplican los conocimientos del máster en entornos profesionales.

Networking

Conecta con profesionales en activo, tanto docentes como compañeros, que ocupan puestos clave en empresas líderes. Amplía tu red de contactos y genera oportunidades reales de colaboración y crecimiento profesional.

Contenidos adicionales

Accede a mesas redondas con expertos del sector y masterclasses exclusivas que complementan la formación de cada módulo. Aprende de experiencias reales contadas en primera persona por profesionales en activo.

¿Por qué elegir este Máster en Big Data?

El Master en Big Data de ESESA, codesarrollado con Arelance, proporciona una visión global de las tecnologías Big Data y su uso. Serás capaz de gestionar datos masivos y liderar proyectos con metodologías ágiles. Además, aprenderás a utilizar Python, R, VirtualBox, Spark, MongoDB, Neo4j, Hadoop, Jupyter, Tensorflow, Qlik, Tableau, Amazon AWS, Scikit-learn.

Solicita información

Objetivos del programa

Bajo la dirección académica de ARELANCE, en el Máster en Big Data e Ingeniería de Datos de ESESA obtendrás de la mano de profesionales en activo, los conocimientos y herramientas para la toma de decisiones en base a la analítica de datos, así como los aspectos técnicos para la implantación de modelos predictivos en cualquier tipología de entidad y en todos y cada uno de los departamentos funcionales de una empresa. 

Comprender el valor de los datos y su análisis en las organizaciones y ser capaz de idear y concebir soluciones de análisis de datos.

Conocer y saber enunciar el valor para el negocio de las principales tecnologías de procesamiento paralelo y de almacenamiento de datos escalable, así como saber explicar su uso para propósitos específicos dentro de la organización.

Aplicar técnicas de aprendizaje automático y de minería de texto a la extracción de valor de los datos y a la construcción de modelos predictivos.

Obtener una formación general en las áreas del programa, que permitirán al alumno orientarse a una variedad de salidas profesionales.

Obtener un conocimiento sólido de técnicas y métodos de Data Science en R y Python, así como de su aplicación a diferentes áreas de negocio.

Ser capaces de aplicar técnicas y métodos de análisis de datos a problemas de negocio utilizando técnicas de programación estadística.

Comprender de manera práctica las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming (tiempo real), y conocer cuándo utilizar unas u otras.

Reorientar o focalizar las competencias en la gestión y extracción de valor del dato, desde diferentes perspectivas y para perfiles diversos que tengan distintos conocimientos de entrada.

Opiniones de nuestros estudiantes

Más de 100.000 estudiantes ya han confiado en nosotros durante estos 35 años. Conoce cómo han mejorado profesionalmente gracias a nuestra formación.

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Preguntas frecuentes

¿Qué requisitos necesito para matricularme en el Máster en Big Data?

Para acceder al Máster en Big Data de ESESA con Arelance necesitas una titulación o contar con experiencia profesional acreditada en áreas relacionadas con la tecnología o la informática. Si tienes dudas sobre si tu perfil encaja, puedes hablar con uno de nuestros asesores sin compromiso.

¿Qué se necesita para estudiar Big Data?

Para estudiar una formación en Big Data se requiere un interés genuino en la tecnología y la capacidad de lidiar con conceptos matemáticos y algoritmos. Aunque no es obligatorio tener un título previo en ciencias de la computación o campos relacionados, tener conocimientos básicos de programación, estadísticas y álgebra lineal será útil.

¿En qué modalidad se imparte el Máster en Big Data de ESESA?

Este Máster en Big Data de ESESA se imparte presencialmente en nuestra sede de Málaga. Podrás conectar con profesionales en activo, tanto docentes como compañeros, que ocupan puestos clave en empresas líderes, generando networking y ampliando tu red de contactos. Además cuenta con mesas redondas y masterclasses exclusivas con destacados profesionales de las áreas implicadas para reforzar cada uno de los módulos con experiencias reales de profesionales en activo.

¿Cuál es la duración de este Máster en Big Data?

Este máster se imparte durante 1 año académico, de Octubre a Junio.
Las clases se celebran los Martes, Miércoles y Jueves de 16:30 a 20:30.

¿Qué herramientas y tecnologías aprenderé a utilizar en el Máster en Big Data de ESESA?

Durante el Máster en Big Data aprenderás a manejar herramientas ampliamente utilizadas en el sector, como Python, R, VirtualBox, Spark, MongoDB, Neo4j, Hadoop, Jupyter, Tensorflow, Qlik, Tableau, Amazon AWS, Scikit-learn...
Dominarás estas soluciones realizando prácticas reales en entornos simulados y escenarios profesionales.

¿Qué títulos y certificaciones obtendré al finalizar Máster en Big Data de ESESA?

Una vez superado el programa, obtendrás:
Máster en Ingeniería de Datos y Big Data por la Universidad Católica de Ávila (UCAV)
Máster en Big Data e Ingeniería de Datos por ESESA

¿Podré encontrar trabajo en el área de Big Data cuando termine el Máster?

Sí. El sector del Big Data y el análisis de datos presenta una demanda creciente de profesionales y una tasa de empleabilidad del 100% en este tipo de formaciones.
Además, nuestro equipo de Desarrollo Profesional fomenta y refuerza la colaboración entre la institución y el mundo empresarial. Está formado por un equipo de profesionales que pone a tu disposición las mejores oportunidades y herramientas para el desarrollo de tu plan de carrera profesional y aumento de su empleabilidad.

¿Qué becas y financiación existen para cursar este máster?

ESESA ofrece un Plan Internacional de Becas de hasta el 30% para facilitar el acceso a la formación de calidad. Además podrás financiar tu máster hasta en 12 meses o abonarlo al contado para beneficiarte de un 5% de descuento.

Aviso legal

Política de privacidad

Política de cookies

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Máster en Big Data e Ingeniería de Datos

¿Por qué elegir este Máster en Big Data?

Doble Titulación: ESESA + UCAV

Presencial en el centro de Málaga

Bolsa de empleo y prácticas

Financiación hasta en 12 meses

¿A quién va dirigido?

¿Qué salidas profesionales tiene un Máster en Big Data?

Analista de datos (Big Data Analyst)

Data Scientist (Científico de Datos)

Profesionales de Business Intelligence

Chief Data Officer (CDO)

Arquitecto en Big Data

Data Engineer

Data Architect

Data Manager

Consultor de Big Data

Docente en formación relacionada

Ventajas de la modalidad presencial

Clases en el centro de Málaga

Visitas a empresas

Networking

Contenidos adicionales

¿Por qué elegir este Máster en Big Data?

Objetivos del programa

Comprender el valor de los datos y su análisis en las organizaciones y ser capaz de idear y concebir soluciones de análisis de datos.

Conocer y saber enunciar el valor para el negocio de las principales tecnologías de procesamiento paralelo y de almacenamiento de datos escalable, así como saber explicar su uso para propósitos específicos dentro de la organización.

Aplicar técnicas de aprendizaje automático y de minería de texto a la extracción de valor de los datos y a la construcción de modelos predictivos.

Obtener una formación general en las áreas del programa, que permitirán al alumno orientarse a una variedad de salidas profesionales.

Obtener un conocimiento sólido de técnicas y métodos de Data Science en R y Python, así como de su aplicación a diferentes áreas de negocio.

Ser capaces de aplicar técnicas y métodos de análisis de datos a problemas de negocio utilizando técnicas de programación estadística.

Comprender de manera práctica las principales tecnologías de paralelización de datos, para procesamiento batch o streaming (tiempo real), y conocer cuándo utilizar unas u otras.

Reorientar o focalizar las competencias en la gestión y extracción de valor del dato, desde diferentes perspectivas y para perfiles diversos que tengan distintos conocimientos de entrada.

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