Master in Masive Data Analisys Tecnologies: Big Data

Créditos que deberá cursar el alumno para obtener la titulación:
Obligatorias: 42
Trabajo fin de máster: 18
Total: 60

No se contemplan

The purpose of the Master is to provide students with skills in advanced scientific, technological and socioeconomic topics related to fundamental challenges of Information Technology today: the huge amount of data generated, and the need to manage them effectively and efficiently to produce value-added services.

• Admission profile

  No se contempla

• Minimum number of ECTS enrollment credits per student and school period

  Créditos que deberá cursar el alumno para obtener la titulación:
  Obligatorias: 42
  Trabajo fin de máster: 18
  Total: 60

• Tutorial action and reception

  En el programa de tutorías académicas se le asignará a cada estudiante un tutor académico que le proporcionará asistencia a lo largo del curso. Este apoyo será más intenso en el caso de aquellos estudiantes provenientes de programas de movilidad. En las tutorías programadas se realiza una orientación para la realización de los trabajos individuales o en grupo, resolución de dudas y actividades de evaluación continua.

• Access

  Access

  Para acceder aos ensinos oficiais de Máster será necesario estar en posesión de:
  A.1. Un título universitario oficial español.
  A.2. Un título expedido por unha institución de educación superior pertencente a outro Estado integrante do Espazo Europeo de Educación Superior que faculte no mesmo para o acceso a ensinos de Máster.
  A.3. Un título pertencente a un sistema educativo alleo ao Espazo Europeo de Educación, previa comprobación pola Universidade de que o citado título acredita un nivel de formación equivalente aos correspondentes títulos universitarios oficiais españois e faculta no país expedidor do título para o acceso a ensinos de posgrao.
  A.4. Un título superior das Ensinanzas Artísticas Superiores do sistema educativo español.

  Admission

  Modalidad: Criterios específicos

  Titulaciones de acceso:
  - Titulaciones en: Informática; Física; Matemáticas; Telecomunicaciones; Electrónica; Industriales; otras áreas de ciencias e resto de ingenierías.

  Se requiere que los solicitantes tengan competencias en programación básica y, en particular, en algún lenguaje de programación (por ejemplo, C, Java, Fortran, Python ou Matlab).

  Los alumnos procedentes de países de lengua diferente al gallego, portugués ou español deberán acreditar el nivel de lengua gallega: Celga II, o española: B1, según el Acuerdo del Consejo de Gobierno de la USC de 30 de julio de 2018.
  De non poseer alguno de los títulos, la USC les realizará una prueba de nivel y, de no superarla, deberán asistir a un curso intensivo de gallego o español en el primer semestre hasta alcanzar el nivel requerido

  CRITERIOS DE SELECCIÓN:

  - Expediente académico (70%)
  - Experiencia laboral en el ámbito de las TIC (20%)
  - Otros méritos relacionados con el ámbito de las TIC (10%)

  Nota: la USC oferta 13 plazas y la U. Murcia, 12

  Información actualizada en cada convocatoria de matrícula

Modalidad: Criterios específicos

Titulaciones de acceso:
- Titulaciones en: Informática; Física; Matemáticas; Telecomunicaciones; Electrónica; Industriales; otras áreas de ciencias e resto de ingenierías.

Se requiere que los solicitantes tengan competencias en programación básica y, en particular, en algún lenguaje de programación (por ejemplo, C, Java, Fortran, Python ou Matlab).

Los alumnos procedentes de países de lengua diferente al gallego, portugués ou español deberán acreditar el nivel de lengua gallega: Celga II, o española: B1, según el Acuerdo del Consejo de Gobierno de la USC de 30 de julio de 2018.
De non poseer alguno de los títulos, la USC les realizará una prueba de nivel y, de no superarla, deberán asistir a un curso intensivo de gallego o español en el primer semestre hasta alcanzar el nivel requerido

CRITERIOS DE SELECCIÓN:

- Expediente académico (70%)
- Experiencia laboral en el ámbito de las TIC (20%)
- Otros méritos relacionados con el ámbito de las TIC (10%)

Nota: la USC oferta 13 plazas y la U. Murcia, 12

Información actualizada en cada convocatoria de matrícula

• Generic skills

  The Master is a postgraduate training programme specialized in advanced scientific, technological and socioeconomic aspects related to several branches of knowledge, including several sub-areas of Computer Science and Mathematics. It is intended to prepare versatile graduates who can develop their activity in the development and application of Massive Data Analytics and Management technologies in a broad sense. The students are expected to easily adapt to different work environments and different profiles of future specialization after completing the Master (Computer professionals for Big Data, scientists or data analysts, researchers in Data Mining or Distributed Computing, etc.

  1.- Ability to cope with critical tasks and situations.
  2.- Ability to work independently and make decisions.
  3.- Skills associated with teamwork: cooperation, leadership, listening.
  4.- Analytical, critical and synthetic capacity.
  5.- Interpersonal relationship skills.
  6.- Creativity

• Specific skills

  1. Capacidad para implementar aplicaciones de clasificación y búsqueda sobre repositorios masivos de documentos no estructurados o semi-estructurados, así como para evaluar su eficiencia y eficacia.
  2. Capacidad para procesar grandes volúmenes documentales para extraer patrones y conocimiento mediante técnicas de minería de textos y minería web.
  3. Capacidad para la instalación, configuración y gestión de software básico para el procesamiento de datos masivos.
  4. Capacidad para implementar código en diferentes lenguajes especializados en el procesamiento de datos masivos.
  5. Capacidad para la utilización de herramientas disponibles para preparar y ejecutar aplicaciones para datos masivos en la nube.
  6. Saber sintetizar y describir una gran cantidad de datos seleccionando los estadísticos adecuados al tipo de variables y analizar las relaciones existentes entre ellas.
  7. Capacidad para modelar la dependencia entre una variable respuesta y varias variables explicativas, en conjuntos de datos complejos, mediante técnicas de regresión, e interpretando los resultados obtenidos.
  8. Capacidad para analizar un conjunto dado de variables mediante técnicas de clasificación interpretando los resultados obtenidos.
  9. Capacidad para el análisis y evaluación de la eficacia de diferentes técnicas de visualización para cada problema.
  10. Capacidad para sintetizar y comunicar con eficacia los resultados del análisis visual de grandes conjuntos de datos.
  11. Conocer los ámbitos de aplicación más relevantes del paradigma Big Data.
  12. Entender como las técnicas Big Data se utilizan para soportar y realizar la toma de decisiones basadas en datos.
  13. Capacidad para entender los beneficios de la minería de datos y los elementos que intervienen en el proceso, así como de aplicarlos en la resolución de problemas, para elegir las técnicas más adecuadas a cada problema, y para aplicar de forma correcta las técnicas de evaluación y saber interpretar los modelos y resultados.
  14. Capacidad para realizar un proyecto de inteligencia de negocio básico en el que se identifican objetivos de negocio y se traducen en objetivos técnicos, se establecen los procesos y componentes de una arquitectura básica, y se realiza una explotación de datos.
  15. Capacidad para diseñar y poner en marcha soluciones para el análisis de datos en el ámbito de Internet de las Cosas, teniendo en cuenta los requisitos específicos de este tipo de casos de uso y conociendo el funcionamiento de las redes de sensores basadas en Internet de las Cosas.
  16. Capacidad para seleccionar, atendiendo a criterios de eficiencia, escalabilidad, optización de acceso, tolerancia a fallos y adecuación al entorno de producción, las bases de datos y el paradigma de datos óptimo en soluciones Big Data.

Mobility

Su planificación y gestión se desarrolla a través del Vicerrectorado de Relaciones Institucionales y del Servicio de Relaciones Exteriores de la Universidad, en coordinación con la Facultad a través de la “Unidad de apoyo a la gestión de centros y departamentos” (UAGCD) y del vicedecano/a responsable de programas de intercambio. Las facultades, además de los responsables citados arriba, cuenta con la colaboración de varios profesores/as que actúan como coordinadores académicos, y cuya función es tutorizar y asistir en sus decisiones académicas a los estudiantes propios y de acogida.
La selección de los candidatos se lleva a cabo, para cada convocatoria o programa, por una Comisión de Selección, compuesta por el decano o decana, el vicedecano o vicedecana responsable de programas de intercambio, el/la responsable de la UAGCD y los/as coordinadores académicos, de acuerdo con criterios de baremación, previamente establecidos, que tienen en cuenta el expediente académico, una memoria y, en su caso, las competencias en idiomas que exige la Universidad de destino.
La USC, a través de la Oficina de Relaciones Exteriores, mantiene un sistema de información permanente a través de la web, que se complementa con campañas y acciones informativas específicas de promoción de las convocatorias. Además, cuenta con recursos de apoyo para los estudiantes de acogida, tales como la reserva de plazas en las Residencias Universitarias, o el Programa de Acompañamento de Estudantes Estranxeiros (PAE) del Vicerrectorado de Relaciones Institucionales, a través del cual voluntarios/as de la USC realizan tareas de acompañamiento dirigidas a la integración en la ciudad y en la Universidad de los estudiantes de acogida.
En cuanto a los/as estudiantes de acogida, se organiza una sesión de recepción, al inicio de cada cuatrimestre, en la que se les informa y orienta sobre la Facultad y los estudios, al tiempo que se les pone en contacto con los coordinadores académicos, que actuarán como tutores, y el personal del Centro implicado en su atención.
Cada alumno que recibimos tiene asignado un tutor académico, con el que mantienen al menos 3 reuniones presenciales por cuatrimestre (al inicio, a mitad, y al finalizar), aparte de los contactos vía correo electrónico o teléfono según sea pertinente. Los tutores son los encargados del seguimiento de los alumnos y corresponden el primer punto de apoyo de los mismos para resolver los problemas que puedan surgir al
alumno durante su estancia. Al final de su estancia vuelven a reunirse con el Coordinador Internacional para hacer balance de la misma.
La movilidad de los/as estudiantes está regulada a través del “Reglamento de intercambios interuniversitarios”. A través de la Oficina de Relaciones Exteriores se gestionan programas de intercambio tanto nacionales (SICUE), como europeos (ERASMUS) y extracomunitarios (intercambios con países de América Latina o países de habla inglesa):
Portal Internacional

Internships

No se contemplan

El TFM consiste en el análisis, diseño, implementación y validación de un proyecto relacionado con las Tecnologías de Análisis de Datos Masivos.
Tiene como objetivo principal el análisis, diseño, implementación y validación de un proyecto, realizado de forma individual, relacionado con las Tecnologías de Análisis de Datos Masivos y en el que se enfaticen algunas de las competencias adquiridas. Se podrá desarrollar en una empresa o entidad con acreditada experiencia en proyectos de I+D+i, siendo cotutelado por un profesional del ámbito.
El proyecto debe integrar en cualquier caso componentes de innovación que vayan más allá del mero desarrollo de una aplicación, servicio o línea de negocio estándares.
El TFM debe promover la aportación de valor añadido por parte del estudiante en proyectos innovadores, y su relación directa con el mercado de trabajo o con algún aspecto puntero de investigación.

Professors from the School of Engineering (ETSE) and the Faculty of Mathematics of the USC. Also, the Master's Thesis (TFM) can be guided by professionals from companies.