Máster Universitario en Tecnologías de Análisis de Datos Masivos: Big Data

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

No se contemplan

La finalidad del Máster es dar formación en aspectos avanzados científicos, tecnológicos y socioeconómicos relacionados con un reto esencial de las Tecnologías de Información en la actualidad: la ingente cantidad de datos generados y la necesidad de gestionarlos eficaz y eficientemente para producir servicios de valor añadido.

• Perfil de ingreso

  No se contempla

• Número mínimo de créditos ECTS de matrícula por estudiante y período lectivo

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

• Acción tutorial y recepción

  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.

• Criterios de suspensión del título

  Cuando se produzca la suspensión de un Título oficial, la USC garantiza el adecuado desarrollo efectivo de las enseñanzas que hubieran iniciado sus estudiantes hasta su finalización. Para ello, el Consejo de Gobierno aprueba los criterios relacionados, entre otros, con:

  • La admisión de matrículas de nuevo ingreso en la titulación.
  • La supresión gradual de la impartición de la docencia.
  • Si el título extinguido es sustituido por otro similar (modificando la naturaleza del título), fija las condiciones que facilitan a los/las estudiantes la continuidad de estudios en el nuevo título y las equivalencias entre las materias de uno y otro plan.

• Acceso

  Acceso

  Para acceder a las enseñanzas oficiales de Máster será necesario estar en posesión de:
  A.1. Un título universitario oficial español.
  A.2. Un título expedido por una institución de educación superior perteneciente a otro Estado integrante del Espacio Europeo de Educación Superior que faculte en el mismo para el acceso a enseñanzas de Máster.
  A.3. Un título perteneciente a un sistema educativo ajeno al Espacio Europeo de Educación, previa comprobación por la Universidad de que el citado título acredita un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y faculta en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado.
  A.4. Un título superior de las Enseñanzas Artísticas Superiores del sistema educativo español.

  Admisión

  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

• Competencias generales

  El Máster supone una formación de postgrado especializada en aspectos avanzados científicos, tecnológicos y socioeconómicos relacionados con varias ramas del conocimiento, incluyendo varias subáreas de Informática y Matemáticas. Se pretende preparar titulados versátiles que puedan desarrollar su actividad en el desarrollo y aplicación de las tecnologías de Gestión y Análisis de Datos Masivos en un sentido amplio, con posibilidad de fácil adaptación a diferentes entornos de trabajo y a diferentes perfiles de especialización futura tras realizar el Máster (profesionales en computación para Big Data, científicos o analistas de datos, investigadores en Minería de Datos o Computación Distribuida, etc)

  1. Capacidad para afrontar tareas y situaciones críticas.
  2. Capacidad de trabajo autónomo y toma de decisiones.
  3. Capacidades asociadas al trabajo en equipo: cooperación, liderazgo, saber escuchar.
  4. Capacidad analítica, crítica y de síntesis.
  5. Habilidades en relaciones interpersonales.
  6. Creatividad.

• Competencias específicas

  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.

Movilidad

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

Prácticas

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.

Profesores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ETSE) y de la Facultad de Matemáticas de la USC. Además, se ofertarán Trabajos de Fin de Máster tutelados por profesionales de empresa.