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Maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos – Big Data

La única Maestría en Big Data 100% en línea que te permite conocer su ciclo completo

La Maestría en Big Data de UNIR México es la única con la que estudiarás el ciclo completo de un proyecto de big data, incluyendo: recolección/captura, almacenamiento, procesamiento, análisis e interpretación y visualización. Es un título con el que también tendrás la posibilidad de realizar especializaciones con valor curricular en temas que, por su actualidad, son muy demandados y están relacionados con la ciencia de datos, como la inteligencia artificial y la industria 4.0.

Además, cursando este posgrado conocerás las herramientas más utilizadas en la industria del big data en las empresas.

Con nuestra Maestría en Big Data, además de aprender a aplicar en la práctica profesional los métodos de investigación, obtendrás una formación específica como científico de datos considerando los ejes formativos principales de la profesión: Análisis matemático de datos, programación y bases de datos, área de comunicación. De esta forma, podrás acceder a puestos como el de científico de datos o ingeniero de datos, dos de las figuras emergentes con mayor empleabilidad, según el último informe de Linkedin 2020.

UNIR México. Este plan de estudios se encuentra incorporado al Sistema Educativo Nacional (SEP), con fecha 2018-10-03 y nº de acuerdo 20181765.

APROBACIÓN DEL RVOE ARCHIVO PDF

Duración

18 meses

Créditos

88

Metodología

100% en línea

Exámenes

En línea

Descargar el folleto informativo Archivo .pdf

Docencia 100% en línea

Clases en directo

Tutor personal

EE.UU.

Personaliza tu Maestría en Big Data con una especialidad americana

Gracias al convenio entre UNIR México y la Marconi International University de Miami (EEUU), te ofrecemos la oportunidad de  formarte en una institución estadounidense con una beca de hasta el 75% en tu certificación. Impulsa tu perfil profesional e internacionaliza tu carrera laboral complementando tu maestría oficial en big data con un título americano, obteniendo un certificado en una de las áreas con mayor demanda laboral en el mercado:

Maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos – Big Data + Gestión Digital de Proyectos

Certificado de Experto de Educación Continua con el que te formarás en liderazgo, planificación, control de recursos y gestión de calidad de resultados en cada uno de los proyectos que lleves a cabo. Lleva tus proyectos de big data a otro nivel con la formación experta en Digital Proyect Management.

Consulta toda la información sobre el certificado.

    Un prestigioso claustro de profesores expertos

    Contamos con profesores de alta excelencia académica, cada uno experto en su materia. Además, se encuentran activos profesionalmente en varias empresas, lo que les permite aportar un punto de vista más cercano al mercado laboral actual.

    Conoce el claustro completo

    Resuelve tus dudas

    En la maestría contarás con asignaturas relacionadas con:

    • La captura y el almacenamiento de datos.
    • El proceso de inteligencia de datos (técnicas de inteligencia artificial o análisis de datos) y su visualización (herramientas).
    • Las aplicaciones profesionales (protección de datos, marketing o business intelligence).

    Además, tendrás un bloque de tres asignaturas de investigación.

    Es imprescindible contar con tu certificado total de estudios y el título de licenciatura.

    Las carreras afines son: Ingeniería en Sistemas Computacionales, Ingeniería Informática, Licenciatura en Sistemas de Computación, o Ingeniería en Redes.

    Para estudiar esta maestría es necesario tener:

    • Conocimientos de programación en cualquier lenguaje. A lo largo de la titulación se realizarán prácticas que exigirán estas habilidades.
    • Conocimientos sólidos del área matemática. Varios procesos de análisis de datos se realizan a través de procesos numéricos.

    Además, es recomendable contar con experiencia en bases de datos, tanto en su diseño como en su programación.

    Otra información de interés

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