FUNGE UVa

Máster en Big Data Science 2017-2018

Descripción general

ORGANIZA
Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación.

DIRECTOR
Ignacio de Miguel Jiménez.

DURACIÓN
Del 9 de octubre de 2017 al 14 de septiembre de 2018. 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).

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
Del 23 de junio de 2017 al 19 de julio de 2017.
(Si quedaran plazas libres se habilitará un segundo plazo de preinscripción hasta el 15 de septiembre de 2017).

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
Estadístia 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)
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)
Prieta Pintado, Fernando de la (Universidad de Salamanca)
Prieto Tejedor, Javier (Universidad de Salamanca)
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:
Arias Sánchez, Javier (DiCONSUL)
Baquero Triguero, José Carlos (GMV)
Delgado Lobejón, Eduardo (Roams)
Durán de Jesus, Javier (LUCE CEM)
Escudero Martín, Francisco Javier (Telefónica I+D)
Izquierdo Martín, Isabel María (Telefónica I+D)
Lozano Álvarez, Angélica (MOBILE LEAN)
Ortega Lora, David (Roams)
Pellón Gómez-Calcerrada, Rafael (Telefónica I+D)
Rabanal Presa, Fernando (DIVE)
Roldán Molinos, Luis Orlando (Altran)
Soler Flores, Francisco (Altran)
Torres Alonso, Abel (Novagecko)
Weiss, Evelyn (LUCE CEM)

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
Accenture, Altran, DiConsul, Dive, GMV, LUCE CEM, M-Lean, Novagecko, Roams, Telefónica I+D

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