Máster en Big Data Science 2019-2020

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Procedimiento para realizar la preinscripción

Documento para realizar la preinscripción

 

ORGANIZA
Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación.

DIRECTOR
Ignacio de Miguel Jiménez.

DURACIÓN
Del 7 de octubre de 2019 al 16 de septiembre de 2020. Desde octubre hasta abril se impartirán entre 12 y 15 horas presenciales a la semana, ubicadas de lunes a jueves de 18:00 a 22:00 (aunque también podrán celebrarse algunas sesiones los viernes por la tarde). A partir de abril se realizan prácticas en empresa y el proyecto fin de máster.

NÚMERO TOTAL DE CRÉDITOS
60

OBJETIVOS
Completar los conocimientos de egresados de las ramas de Ciencias e Ingeniería proporcionándoles una formación básica en el área de análisis de datos y su procesamiento masivo para que puedan abordar con éxito proyectos en áreas relacionadas con las TIC.

REQUISITOS DE ADMISIÓN
Titulados universitarios, debiendo acreditar conocimientos en matemáticas y TIC. Podrán acceder alumnos con el TFG o una asignatura pendiente, así como titulados universitarios ajenos al EEES sin necesidad de homologar su título.

CRITERIOS DE SELECCIÓN
Adecuación de la formación previa, expediente académico, experiencia profesional, CV, carta de motivación, cartas de recomendación, entrevista personal, disponibilidad de medios informáticos para el trabajo individual no presencial.

PLAZAS
Mínimo: 20, Máximo: 20

PLAZO DE PREINSCRIPCIÓN
Primer plazo: Hasta el 17 de junio de 2019.
Segundo plazo (si hubiera plazas libres): Hasta el 18 de julio de 2019.
Tercer plazo (si hubiera plazas libres): Hasta el 13 de septiembre de 2019.

IMPORTE MATRÍCULA
3.400 Euros.
Se prevé matrícula reducida (3.000 €) para alumnos y egresados del Máster en Ingeniería de Telecomunicación.
Este curso puede financiarse a través del sistema de bonificaciones de Fundae (anteriormente Fundación Tripartita). Más información en:  http://www.fundae.es/Empresas%20y%20organizaciones/Pages/Bonificacion-8pasos.aspx
Recuerde que si su empresa se acoge a la bonificación, debe comunicarlo a Fundae, como mínimo, 7 días naturales antes del inicio del curso.

BECAS
No se contemplan becas para este curso.

PLAN DE ESTUDIOS / CRÉDITOS
Fundamentos y Aplicaciones de Ciencia de Datos y Big Data    10
Almacenamiento y consulta de datos    5
Fundamentos de estadística y optimización (con R)    5
Aprendizaje automático (con R)    5
Programación en Python para análisis de datos    5
Procesado masivo de datos (los ecosistemas Hadoop y Spark)   10
Limpieza de datos y comunicación de resultados    5
Prácticas en empresa    7.5
Proyecto Fin de Máster    7.5

PROFESORADO
Abril Domingo, Evaristo José (UVa)
Aguado Manzano, Juan Carlos (UVa)
Aguiar Pérez, Javier Manuel (UVa)
Alberola López, Carlos (UVa)
Álvarez González, Daniel (Hospital Universitario Río Hortega)
Blas Prieto, Juan (UVa)
Castro Fernández, Juan Pablo de (UVa)
Durán Barroso, Ramón José (UVa)
Er, Erkan (UVa)
Fernández Gutiérrez, Jorge (Everis)
Gutiérrez Vaquero, César (UVa)
Martín Fernández, Marcos Antonio (UVa)
Martínez Zarzuela, Mario (UVa)
Merayo Álvarez, Noemí (UVa)
Miguel Jiménez, Ignacio de (UVa)
Palencia de Lara, César (UVa)
Regueras Santos, Luisa María (UVa)

Además, principalmente en la impartición de la asignatura “Fundamentos y Aplicaciones de Ciencia de Datos y Big Data”, también participará personal de diversas empresas colaboradoras:
Baquero Triguero, José Carlos (GMV)
Delgado Lobejón, Eduardo (Roams)
Durán de Jesus, Javier (LUCE IT)
Escudero Martín, Francisco Javier (Telefónica I+D)
Hernández Izquierdo, José Miguel (Telefónica I+D)
Izquierdo Martín, Isabel María (Telefónica I+D)
Jiménez Cuadrillero, Miguel Ángel (LUCE IT)
Lozano Álvarez, Angélica (MOBILE LEAN)
Martínez García, Daniel (ALTRAN)
Ortega Lora, David (Roams)
Pellón Gómez-Calcerrada, Rafael (Telefónica)
Rabanal Presa, Fernando (Vodafone)
Román Torres, Ignacio (Aletius)
Torres Alonso, Abel (Novagecko)
Weiss, Evelyn (LUCE IT)
Yuste Varona, Ismael (Google)
Personal de Everis
Personal de Minsait

INFORMACIÓN
Ignacio de Miguel Jiménez
Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
Paseo de Belén, 15
983185574
ignacio.miguel@tel.uva.es

ENTIDADES COLABORADORAS
Aletius, Altran, Everis, GMV, LUCE IT, Minsait, M-Lean, Novagecko, Roams, Telefónica I+D

URL
http://mbds.tel.uva.es