Maestría Oficial en Big Data y Ciencia de Datos
Adquiere experiencia en Ciencia de Datos con esta formación en línea y especialízate en tecnologías avanzadas para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de información.
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- Abr. 2025
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- 100% Online
Maestría en Análisis de Datos: Especialízate con una formación de vanguardia
El crecimiento de las Tecnologías de la Información, las redes sociales, las aplicaciones móviles y el almacenamiento en la nube ha impulsado la necesidad de profesionales expertos en la gestión, procesamiento y análisis de datos. A nivel global, las empresas buscan especialistas en Big Data en todos los niveles, desde roles técnicos hasta cargos directivos, para conformar equipos multidisciplinarios con consultores, data scientists, ingenieros y arquitectos de datos.
¿Por qué estudiar la Maestría en Análisis de Datos en línea?
Esta Maestría en Análisis de Datos te proporcionará conocimientos avanzados en tres áreas clave: tecnología, para la configuración de entornos Big Data; matemáticas, para interpretar datos y resolver problemas; y aplicación en procesos empresariales e investigación. Durante el programa, aprenderás a desarrollar sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos masivos, utilizando herramientas y técnicas de minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y visualización de información.
Estructura del programa
- Procesamiento de Big Data.
- Analítica de la Ciencia de Datos.
- Business Intelligence.
¿Qué hace única a la Maestría en Análisis de Datos de VIU en Ecuador?
La Maestría en Análisis de Datos de VIU en Ecuador es única por su enfoque práctico e innovador:
- Aprendizaje práctico con datos reales para potenciar tu empleabilidad: Desarrollarás casos prácticos utilizando bases de datos reales. A través de la colaboración con DRIVENDATA, tendrás acceso a una plataforma con desafíos empresariales auténticos, lo que impulsará tu empleabilidad al graduarte.
- Acceso a nuevas tecnologías: Utilizarás las herramientas más avanzadas en el campo del Big Data, alineadas con las demandas del mercado.
- Especialización en áreas clave: Podrás optar por especializarte en Cloud Computing, Deep Learning o Metodologías de Gestión de Proyectos.
- Clases bidireccionales en directo: Interactuarás en tiempo real con profesores y compañeros, eliminando barreras de presencialidad. Además, las clases quedan grabadas para que puedas acceder a ellas cuando quieras.
- Prácticas opcionales en empresas: Realiza prácticas en modalidad en línea accediendo al mercado laboral, solo si lo necesitas.
- Acceso a Laboratorios en línea: Espacios en línea con tecnologías virtualizadas y escritorios remotos para reforzar el aprendizaje práctico.
- Metodología 100% en línea: Clases, exámenes, trabajos de fin de Maestría y prácticas completamente en línea. Las clases quedan grabadas y estarán disponibles para consulta en cualquier momento.
Un programa eminentemente práctico: Maestría en Análisis de Datos en línea
En el Área de Ciencia y Tecnología de la Universidad Internacional de Valencia (VIU), los Laboratorios Virtuales son una herramienta clave para el aprendizaje. Estos entornos en línea, basados en tecnologías virtualizadas y escritorio remoto, permiten aplicar conocimientos de manera práctica, brindando acceso al software necesario para el desarrollo de actividades académicas.
Herramientas y tecnologías clave:
Tendrás acceso a tecnologías y software de alto nivel, incluyendo:
- Programación en R para métodos estadísticos.
- Programación en Python para procesamiento de datos, Machine Learning y visualización.
- Gestión de bases de datos con sistemas relacionales y NoSQL como MongoDB y Cassandra.
- Implementación de modelos de Big Data con MapReduce y Spark.
- Configuración de frameworks como Hadoop mediante contenedores.
- Uso de plataformas tecnológicas como AWS, BigML, Tableau, Hadoop y MongoDB.
¿Por qué estudiar en VIU?
Somos parte de Planeta Formación y Universidades, la red internacional de educación superior de Grupo Planeta, compuesta por 22 instituciones en España, Andorra, Francia, Egipto, Italia, Marruecos, Colombia y EEUU. Con más de 150.000 estudiantes de 100 países, ofrecemos una formación de alcance internacional.
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Modelo Académico con Calidad Europea
Nos unimos a tu propósito para que sigas creciendo profesionalmente desde la excelencia.
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Metodología Flexible 100% en línea
Estudia donde y cuando quieras accediendo por nuestra plataforma multidispositivo.
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Planeta Formación y Universidades
Formamos parte de la Red de Educación Superior de Grupo Planeta.
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Apertura de perfil profesional al mundo
Enriquecerás tu perfil profesional con una visión global y multicultural preparándote para el mercado laboral internacional.
Título reconocible por la Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación - Senescyt de Ecuador
Maestría Oficial en España, certificada por ANECA y reconocida en el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES). El reconocimiento del título en cualquier otro país fuera de Europa dependerá del marco regulatorio vigente y del proceso correspondiente en el momento de la solicitud.
Al finalizar tus estudios podrás solicitar el certificado CINE UNESCO que avala tus estudios y la categorización de los mismos para realizar el proceso de Reconocimiento de títulos extranjeros ante Senescyt.
Plan de Estudios de la Maestría en Análisis de Datos en línea
| Tipos de materia | ECTS |
|---|---|
| Obligatorias | 48 |
| Optativas | 6 |
| Tesis Fin de Maestría | 6 |
| Total de Créditos | 60 |
| Asignatura | Tipo | ECTS |
|---|---|---|
| Complemento Formativo | 6 | |
| Complemento Formativo | 6 | |
| Complemento Formativo | 6 |
| Primer cuatrimestre | Segundo cuatrimestre | Tipo | ECTS | |
|---|---|---|---|---|
| Obligatoria | 3 | |||
| Obligatoria | 3 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 3 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 6 | |||
| Obligatoria | 3 | |||
| Optativa | 6 | |||
| Optativa | 6 | |||
| Optativa | 6 | |||
| Optativa | 6 | |||
| Obligatoria | 6 |
Más allá del plan de estudios
Como estudiante de la Maestría en Análisis de Datos en línea, podrás enriquecer tu formación con las siguientes oportunidades:
- Acceso a Ágora: Una plataforma interactiva donde podrás participar en seminarios y masterclasses impartidas por expertos del sector, disponibles desde el momento de tu matrícula. Estas sesiones están relacionadas con los programas de Máster en Ciencia y Tecnología.
- Acceso al Aula de Refuerzo: Un espacio para repasar y adquirir conocimientos fundamentales antes de iniciar el curso. Entre las opciones disponibles se encuentran un curso de programación en Python y fundamentos matemáticos y estadísticos.
- Cajamar UniversityHack: Podrás unirte a la mayor competencia analítica de datos de España, aplicando los conceptos aprendidos en el Máster. En las dos últimas ediciones, nuestros estudiantes han sido finalistas y ganadores en esta prestigiosa competición. Actualmente VIU ocupa el primer puesto en el Hall of Fame, el ránking histórico, de la competencia.
Por ser estudiante de la Máster en Data Science online tienes acceso exclusivo, y sin ningún costo adicional, a tres cursos de 18 horas de duración cada uno. Estos programas son totalmente optativos y para disfrutarlos, solo tienes que inscribirte previamente a su inicio, una vez hayas comenzado la Máster. Se trata de una formación especializada, con la que podrás profundizar en algunos de los temas más empleados y demandados por los especialistas en ciencia de datos y certificada por Nvidia.
- Programación de GPU's con CUDA
Programación de GPU's con CUDA
Programación de GPU's con CUDA: El objetivo del curso es aprender las principales técnicas y herramientas para acelerar aplicaciones escritas en lenguaje C de forma que se ejecuten sobre millones de hilos en la GPU utilizando CUDA. A la conclusión del curso, adquirirás las siguientes competencias:
- Escribir código para que sea ejecutado en la GPU.
- Exponer y expresar paralelismo de datos con CUDA en aplicaciones escritas en C.
- Analizar cuándo merece la pena portar un código a la GPU.
- Gestionar la memoria en la GPU y optimizar la transferencia de datos utilizando prebúsqueda asíncrona.
- Utilizar los profilers para optimizar las aplicaciones paralelas.
- Emplear streams para combinar paralelismo de tareas y paralelismo de datos.
- Deep Learning sobre plataformas Nvidia
Fundamentos de Deep Learning sobre plataformas Nvidia
El objetivo del curso es aprender a manejar las herramientas más vanguardistas para la implementación de proyectos de Deep Learning de la forma más rápida y eficiente sobre un computador de última generación aprovechando la aceleración en GPU y los recursos de supercomputación existentes en las arquitecturas de Nvidia, fabricante del 75 % de las GPUs del mercado. Para ello, se pondrá a tu disposición de forma gratuita el curso Fundamentals of Deep Learning perteneciente al Deep Learning Institute de Nvidia (DLI), donde podrás poner en práctica todas las técnicas estudiadas sobre GPUs de última generación disponibles en la nube a través de Amazon Web Services. A la conclusión de este curso, tendrás la oportunidad de evaluarte dentro del DLI para lograr la certificación en Deep Learning avalada por la empresa Nvidia, lo que acreditará tus conocimientos para afianzar tu carrera profesional y méritos curriculares en esta área.
- Computación cuántica
Introducción a la computación cuántica
Este curso sirve de introducción a la computación cuántica y se orienta a ingenieros informáticos u otras ingenierías con conocimientos de computación y una mínima base de álgebra lineal compleja. El curso se inicia con una sesión de refresco de los conocimientos matemáticos básicos necesarios para comprender los que son y cómo se miden los cúbits y sus estados. A partir de aquí, se presentan los conceptos básicos, desde la esfera de Bloch y las principales puertas cuánticas, se describen los principales algoritmos que muestran las ventajas que proporciona la computación cuántica sobre la clásica y termina con una introducción de algoritmos prácticos que se utilizan en sistemas cuánticos reales.
Perfil profesional de la Maestría en Análisis de Datos para estudiantes ecuatorianos
Al finalizar la Maestría en Análisis de Datos, estarás preparado para desempeñarse en diversas posiciones relacionadas con el Big Data, tales como:
- Ingeniero/Arquitecto de Datos (Data Engineer). Especialista en infraestructura tecnológica.
- Gestor de Proyectos en Big Data y Ciencia de Datos. Líder de proyectos tecnológicos.
- Data Manager, Administrador de Datos o Chief Data Officer (CDO). Responsable de la gestión y estrategia de los datos.
- Arquitecto de Soluciones de Datos (Data Solutions Architect). Diseño y desarrollo de soluciones tecnológicas para Big Data.
- Data Scientist (Científico de Datos). Experto en análisis y modelado de datos.
- Business Intelligence o Analista de Negocio. Analista de datos enfocado en decisiones empresariales.
- Analista o Consultor de Datos. Profesional dedicado al análisis y asesoría de datos.
Para acceder a la Maestría en Análisis de Datos, es recomendable contar con una sólida formación en matemáticas y estadística, conocimientos básicos de programación, y habilidades en el manejo de herramientas informáticas y tratamiento de datos.
Deberás tener un título universitario profesional, grado académico o licenciatura en alguna de las siguientes áreas:
- Ciencia de Datos, Grado en Data Science o equivalente.
- Ingeniería (Técnica en Informática, Sistemas o Telecomunicaciones).
Si tu formación proviene de otras áreas de conocimiento, podrás acceder a la maestría, siempre que superes los complementos formativos requeridos, en campos como:
- Matemáticas, Física o áreas equivalentes.
- Ingeniería no vinculada a las TIC.
Plan de Desarrollo Profesional y Habilidades Directivas
Complementa tu perfil profesional con formación adicional incluida en tu matrícula.
Comienza a crecer desde el momento en el que te matriculas. El Plan de Desarrollo Profesional te ofrece una exclusiva formación en habilidades directivas, que podrás cursar a tu ritmo, aumentando aún más tu empleabilidad y las competencias de tu perfil profesional.
El Plan de Desarrollo Profesional de VIU incluye:
- 4 cursos auto formativos sobre:
- Solución de Problemas.
- Resiliencia.
- Inteligencia Emocional.
- Habilidades de Comunicación.
- Certificado de realización, una vez finalizados.
- Puedes cursarlos de manera independiente, o realizar los 4 cursos en conjunto.
Seminarios de convocatorias anteriores
- Big Data con Azure
Arquitecturas BI / Big Data con Azure
Seminario sobre Arquitecturas cloud para el uso en entornos con diferentes fuentes de datos. Aplicación y demo sobre qué técnicas utilizar cuando existen un gran flujo de datos y qué elementos son necesarios para construir BI en Cloud.
Ponente: Pau Sempere
- Cloud Computing para Big Data
Cómo empezar en Cloud Computing para Big Data con AWS
¿Qué es el cloud computing? en esta doble sesión se explica el cloud desde la perspectiva del Big Data y comenzando desde cero. Se repasan conceptos para conectarse a Amazon Web Services y construir una arquitectura de computación en la nube.
Ponente: Tomás Fernández Pena
- PowerBI - Storytelling
PowerBI - Storytelling
Repaso sobre conceptos de visualización y cómo contar historias a partir de datos mediante el uso de PowerBI.
Ponente: Javier Torrenteras
- Talleres BigML
Talleres BigML. Transformación de datos con BigML - API WhizzML
BigML es una plataforma para aplicación de técnicas de Machine Learning, en estos seminarios se explica cómo utilizar el entorno web BigML para el tratamiento y manejo de datos con ejemplos prácticos.
Ponente: Pablo González
Dirección y Coordinación
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Benjamín Arroquia
Técnico en gestión de la información, programador y analista
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Raúl Reyero Díez
Coordinador del Máster Universitario en Big Data y Ciencia de Datos. Data Scientist. Desarrollador de Sistemas de Información en Vodafone, Telefónica e Informática el Corte inglés entre otros.
Claustro
El claustro de profesores de la Maestría en Análisis de Datos de VIU está compuesto por expertos del sector, académicos de renombre y profesionales con amplia experiencia en el campo de la tecnología y el análisis de datos. Estos docentes no solo aportan una sólida formación académica, sino que también están al día con las últimas tendencias y desafíos del mercado laboral, lo que garantiza una enseñanza aplicada y relevante.
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Dr. Arturo Peralta Martín-Palomino
Doctor en Ingeniería Informática y Director de I+D+i en Prometeus Global Solutions -
Dr. José Ángel Olivas
Doctor Ingeniero en Informática, experto en el desarrollo de sistemas inteligentes aplicados
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Dr. Horacio Kuna
Doctor por la Universidad de Málaga en el programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación, Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación- Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática.
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Dr. Roger Clotet Martínez
Investigador de la Universidad Simón Bolívar, Caracas - Venezuela -
Dra. Yudith C. Cardinale Villarreal
Doctora en Conmutación. Presidenta de la Sociedad Venezolana de Computación.
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Dra. Marta González García
Doctora en Física y Matemáticas por la Universidad de Granada. Especialista en análisis estadístico de datos y modelización científica, particularmente en astronomía.
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Dra. Noelia Viles Cuadros
Científica de datos, Doctora en Matemáticas en el Área de Estadística e Investigación Operativa, con Máster en Matemáticas financieras y Posgrado en Data Science y Big Data y conocimientos en BI
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Rafael Leonidas Crespo Quintero
Magíster en Ciencias Políticas. Coordinador equipo jurídico de la Comisión Nacional de Protección y Riesgo Civil, Venezuela.
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Dr. Eduardo Zamudio
Doctor en Ciencias de la Computación.
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Dr. Walter Andrés Ortiz Vargas
Matemático con sólida formación académica; apasionado por la enseñanza, con versatilidad en diferentes áreas de las matemáticas, principalmente en Análsis real y funcional, así como probabilidad y Estadística.
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Dra. Jimena Llopis Rivas
Directora de la Maestría Oficial en Inteligencia Artificial. Investigadora, emprendedora y directiva en ámbitos de innovación tecnológica.
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Roberto García
Director de la Maestría en Internet de las Cosas (IoT).
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Sonia García Lafuente
Licenciada en Ciencias Matemáticas
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Òscar Garibo Orts
Investigador Contratado en VRAIN (Valencian Research Institute for Artificial Intelligence)
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José Armando Murillo
Profesor grado de ingeniería informática y Máster en robótica y automatización de procesos
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René David Montero Nouel
Ingeniero en Computación – DEA en Organización y Dirección de Empresas.
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Irene Ríos Martín
Doctoranda en estadística y optimización.
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María Álvaro Truchado
Senior Data Science. Departamento Data Office, Zurich Insurance.
Conoce la opinión de nuestros estudiantes
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Albert Pujol Antiguo alumno de la Maestría Oficial en Big Data y Data Science"Este master ha sido clave para cumplir mi objetivo de diversificar mi carrera 100%. La experiencia ha sido muy buena, la repetiría sin dudar. Además de recibir una visión amplia del Big Data, la relación con el claustro ha sido muy buena. Había profesores de diferentes comunidades autónomas y también de América Latina lo que hacía la enseñanza más atractiva por esas pequeñas variedades culturales. Todos muy amables y dispuestos a ayudar. Todos con doctorados por lo que se asegura calidad y estado del arte. Muestra de ello es que, tras finalizar el máster, he co-fundado una empresa con el profesor Arturo Peralta. Ésta se llama AI Shepherds y su visión es la de convertirse en la cara más amigable de la inteligencia artificial con el mayor impacto sobre la sociedad."
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Carles Martí Alumni del Máster en Big Data y Ciencia de Datos“Gracias a la maestría en VIU pude realizar unas prácticas en la empresa donde actualmente trabajo y donde desarrollé mi tesis. La idea del TFM era desarrollar una aplicación ETL (Extract, Transform & Load) propia para la gvSIG online. El resultado fue muy satisfactoria pues he conseguido ganar el accésit de los premios Pedro R. Muro-Medrano.”
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Armando Torres Antiguo alumno de la Maestría Oficial en Big Data y Ciencia de DatosSoy gerente de Desarrollo de Producto en una empresa multinacional del sector automotriz y tengo 2 hijas pequeñas, por lo que estudiar un Postgrado representaba todo un reto. En la VIU encontré un programa que cumplió justo con mis necesidades académicas, profesionales y familiares.
Preguntas frecuentes de la Maestría en Análisis de Datos en línea
Para acceder a la Maestría en Análisis de Datos, se recomienda contar con conocimientos básicos de programación. En caso de que tu formación previa no esté relacionada con Ciencia de Datos, Informática o Telecomunicaciones, será necesario que curses un complemento formativo de programación. Este complemento, disponible en formato autoconsumible, te proporcionará las bases necesarias para que puedas seguir el programa de la maestría sin dificultades.
Si prefieres fortalecer tus habilidades en programación avanzada, también puedes optar por nuestro Experto Universitario en Programación en Python.
En la parte práctica de la Maestría en Análisis de Datos, se emplearán las herramientas más populares y demandadas en la industria para resolver los diversos problemas planteados. Sin embargo, recibirás una formación básica que te permitirá manejar cualquier otra herramienta del mercado, más allá de las específicas utilizadas en cada sesión. Entre los recursos de software que se emplearán están: Python, SQLite, Postgres, MongoDB, Docker, R, Cassandra, Hadoop, Spark, JavaScript, Tableau, Pentaho, Qlik, Platform, entre otros.
No es necesario contar con un ordenador con especificaciones particulares para cursar la Maestría en Análisis de Datos, únicamente necesitarás una conexión a Internet estable. Durante las clases prácticas, tendrás acceso al Laboratorio en línea, un entorno de computación en la nube que te permitirá utilizar el software necesario para realizar las actividades. Podrás acceder a las aplicaciones y programas de forma remota sin necesidad de descargarlas ni instalarlas en tu dispositivo. Si lo prefieres, también podrás configurar el entorno de prácticas en tu ordenador sin inconvenientes.
Para facilitar la realización de prácticas, la universidad ha establecido convenios con varias empresas destacadas como Accenture, Datio, Prometeus, ICEX, Banco Santander, Everis, entre otras. La disponibilidad de plazas en los centros de prácticas dependerá de la oferta y vacantes durante el periodo en que se realicen.
Si optas por cursar la asignatura de prácticas, se te asignará una tutoría colectiva al inicio de las clases donde te explicarán el proceso de asignación de centros. En este proceso podrás indicar tus preferencias y disponibilidad para que se ajuste lo máximo posible a tus necesidades.
Una vez que inicies los estudios, en los primeros meses recibirás una tutoría colectiva donde se te informará sobre las asignaturas optativas, así como sobre las fechas y el procedimiento para elegirlas.
La maestría está diseñada para completarse en un año académico. Sin embargo, puedes optar por aplazar el Trabajo de Fin de Maestría (TFM) y las prácticas, sin ningún costo adicional, reduciendo así tu carga lectiva.
Con el creciente uso de los datos para tomar decisiones estratégicas, la demanda de expertos en Big Data, como ingenieros de datos y científicos de datos, ha aumentado significativamente en diversas industrias. Las empresas necesitan profesionales capacitados para gestionar y analizar grandes volúmenes de información.
Tras completar la Maestría, podrás desempeñarte en sectores públicos y privados, en startups, consultoras o trabajar de manera independiente. Colaborarás en equipos multidisciplinarios, interactuando con especialistas en tecnología, negocio y diseño.
Como graduado de la Maestría en Análisis de Datos de VIU, serás capaz de gestionar, analizar y procesar grandes volúmenes de datos. Utilizarás herramientas avanzadas de programación, estadística, minería de datos y aprendizaje automático para extraer información clave y tomar decisiones informadas. Además, crearás visualizaciones y modelos de negocio que faciliten la comunicación de resultados y la implementación de soluciones efectivas, asegurando la eficiencia y relevancia en la toma de decisiones estratégicas.
CONDICIONES ECONÓMICAS
En la Universidad Internacional de Valencia (VIU), confiamos en tu capacidad de crecimiento. Sabemos que tienes lo necesario para generar el cambio que deseas, y queremos ser parte de tu camino para lograrlo. Al igual que tú, creemos que el verdadero valor de la ciencia y la tecnología radica en su aplicación práctica. Es por ello que queremos acompañarte en la tarea de poner tu talento al servicio de una innovación con propósito, con el fin de construir, juntos, un futuro más prometedor.
Creemos en el poder de la colaboración para convertir ideas en realidades que transforman el futuro. Para ello, te ofrecemos diversas ayudas y apoyos económicos para facilitar tu avance.
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