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      Dónde estudiar un máster en big data en España
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      Diariamente, se generan cantidades masivas de datos en todo el mundo, y es responsabilidad de expertos analizar estos datos y localizar información valiosa para las empresas. Si estás leyendo este post, seguramente te interesa conocer dónde estudiar un máster en big data en España. A continuación, te mostramos.

      Un programa de máster en big data ayuda al profesional a dominar las habilidades necesarias para convertirse en analista y le enseña los fundamentos del análisis de datos.

      Algunos de los cursos incluyen matemáticas, diseño de datos, gestión de proyectos y análisis predictivo. Durante los estudios, también aprenderás sobre una variedad de tecnologías de minería de datos.

      Numerosas industrias, desde la gubernamental hasta la minorista, utilizan el análisis de datos para tomar mejores decisiones comerciales. Un máster en big data te muestra cómo operar en cada una de estas industrias, capacidad que te ayudará a diferenciarte de la competencia al solicitar un empleo.

      Dependiendo de la escuela o universidad, la obtención de un título de maestría en big data demora aproximadamente de uno a dos años. La matrícula y las tarifas también varían, pero puedes comunicarte con nuestros asesores y especialistas en másteres y posgrados para más información.

      Solicita asesoramiento gratuito

      ¿Qué es el big data?

      Antes de conocer dónde estudiar un máster en big data en España, creemos importante definir qué es el big data, cuál es su importancia, cómo funciona la analítica de big data, las tecnologías de big data existentes, así como reseñar ejemplos y desafíos de big data a día de hoy.

      Big Data es una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados recopilados por organizaciones, que pueden extraerse para obtener información y usarse en proyectos de aprendizaje automático, modelado predictivo y otras aplicaciones de análisis avanzado.

      Los sistemas que procesan y almacenan big data se han convertido en un componente común de las arquitecturas de gestión de datos en las empresas, combinados con herramientas que admiten usos de análisis de big data. Los macrodatos a menudo se caracterizan por las tres V:

      • el gran volumen de datos en muchos entornos,
      • la amplia variedad de tipos de datos que se almacenan con frecuencia en sistemas de big data y
      • la velocidad a la que se genera, recopila y procesa gran parte de los datos.

      Aunque Big Data no equivale a ningún volumen específico de datos, las implementaciones de Big Data a menudo involucran terabytes, petabytes e incluso exabytes de datos creados y recopilados a lo largo del tiempo.

      big data Importancia del big data

      Una vez definido qué es el big data, conviene saber la importancia del big data para tener una idea de por qué los profesionales del sector son tan demandados.

      Las empresas emplean big data en sus sistemas para mejorar las operaciones, brindar un mejor servicio al cliente, crear campañas de marketing personalizadas y tomar otras acciones que, en última instancia, pueden aumentar los ingresos y las ganancias.

      Diferentes compañías que lo usan de manera efectiva, tienen una ventaja competitiva potencial sobre aquellas que no lo hacen, porque pueden tomar decisiones comerciales más rápidas y mejor fundamentadas.

      Por ejemplo, los macrodatos proporcionan información valiosa sobre los clientes que las empresas pueden utilizar para perfeccionar su marketing, publicidad y promociones con el fin de aumentar la participación del cliente y las tasas de conversión.

      Se pueden analizar datos históricos y en tiempo real para evaluar las preferencias cambiantes de los consumidores o compradores corporativos, lo que permite a las organizaciones responder mejor a los deseos y necesidades de los clientes.

      Los investigadores médicos también utilizan macrodatos para identificar signos de enfermedades y factores de riesgo, y los médicos para ayudar a diagnosticar enfermedades y afecciones en los pacientes.

      Además, una combinación de datos de registros médicos electrónicos, sitios de redes sociales, la web y otras fuentes, brinda a las organizaciones de atención médica y agencias gubernamentales información actualizada sobre amenazas o brotes de enfermedades infecciosas.

      Ejemplos de big data

      A continuación, mostramos algunos ejemplos más de cómo las organizaciones utilizan los macrodatos:

      En la industria de la energía, los macrodatos ayudan a las empresas de petróleo y gas a identificar posibles ubicaciones de perforación y monitorear las operaciones de los oleoductos. De la misma forma, las empresas de servicios públicos utilizan big data para rastrear las redes eléctricas.

      Por otro lado, las compañías de servicios financieros emplean sistemas de big data para la gestión de riesgos y el análisis en tiempo real de los datos del mercado.

      Asimismo, los fabricantes y las empresas de transporte confían en los macrodatos para gestionar sus cadenas de suministro y optimizar las rutas de entrega.

      Otros usos incluyen la respuesta a emergencias, la prevención del crimen y las iniciativas de ciudades inteligentes.

      Infografía sobre importancia del big dataDesglosando las V de big data

      El volumen es la característica más comúnmente citada de big data. Un entorno de big data no tiene por qué contener una gran cantidad de datos, pero la mayoría lo hace debido a la naturaleza de los datos que se recopilan y almacenan en ellos.

      Los flujos de clics, los registros del sistema y los sistemas de procesamiento de flujos se encuentran entre las fuentes que suelen producir volúmenes masivos de datos de forma continua.

      Big data también abarca una amplia variedad de tipos de datos como antes hemos mencionado, incluidos los siguientes:

      • datos estructurados, como transacciones y registros financieros.
      • datos no estructurados, como texto, documentos y archivos multimedia.
      • datos semiestructurados, como registros del servidor web y transmisión de datos desde sensores.

      Es posible que sea necesario almacenar y administrar varios tipos de datos juntos en sistemas de big data. Además, las aplicaciones de big data a menudo incluyen varios conjuntos de datos que pueden no estar integrados por adelantado.

      Por ejemplo, un proyecto de análisis de big data puede intentar pronosticar las ventas de un producto correlacionando datos sobre ventas pasadas, devoluciones, revisiones en línea y llamadas de servicio al cliente.

      La velocidad se refiere a la celeridad con la que se generan los datos y deben procesarse y analizarse. En muchos casos, los conjuntos de big data se actualizan en tiempo real o casi real, en lugar de las actualizaciones diarias, semanales o mensuales que se realizan en muchos almacenes de datos tradicionales.

      La gestión de la velocidad de los datos también es importante a medida que el análisis de big data se expande aún más hacia el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), donde los procesos analíticos encuentran automáticamente patrones en los datos y los utilizan para generar conocimientos.

      Más características de big data

      Mirando más allá de las tres V originales, aquí hay detalles sobre algunas de las otras que a menudo se asocian con big data:

      La veracidad se refiere al grado de precisión en los conjuntos de datos y cuán confiables son. Los datos sin procesar recopilados de varias fuentes pueden causar problemas de calidad.

      Si no se solucionan las dificultades mediante procesos de limpieza, los datos incorrectos conducen a errores de análisis que pueden socavar el valor de las iniciativas de análisis empresarial. Los equipos de análisis y gestión de datos también deben asegurarse de tener suficientes datos precisos disponibles para producir resultados válidos.

      Algunos científicos y consultores de datos también agregan valor a la lista de características de big data. No todos los datos que se recopilan tienen un valor comercial o beneficios reales.

      Como resultado, las organizaciones deben confirmar que los datos se relacionan con problemas comerciales relevantes antes de que se utilicen en proyectos de análisis de big data.

      La variabilidad también se aplica a menudo a conjuntos de big data, que pueden tener múltiples significados o tener un formato diferente en fuentes de datos independientes, factores que complican aún más la gestión y el análisis de big data. Continúa leyendo para conocer dónde estudiar un máster en big data en España.

      Cómo funciona la analítica de big data

      Para obtener resultados válidos y relevantes de las aplicaciones de análisis de big data, los científicos de datos y otros analistas deben tener una comprensión detallada de los datos disponibles y una idea de lo que buscan en ellos.

      Eso hace que la preparación de datos, que incluye la creación de perfiles, limpieza, validación y transformación de conjuntos de datos, sea un primer paso crucial en el proceso de análisis.

      Una vez que los datos se han recopilado y preparado para el análisis, se pueden aplicar varias disciplinas de análisis avanzado y ciencia de datos para ejecutar diferentes aplicaciones, utilizando herramientas que brindan características y capacidades de análisis de big data.

      Esas disciplinas incluyen el aprendizaje automático y su rama de aprendizaje profundo, el modelado predictivo, la minería de datos, el análisis estadístico, el análisis de transmisión, la minería de texto y más.

      Empleando los datos de los clientes como ejemplo, las diferentes ramas de la analítica que se pueden realizar con conjuntos de big data incluyen las siguientes:

      • Análisis comparativo: Examina las métricas de comportamiento del cliente y su participación en tiempo real para comparar los productos, servicios y marca de una empresa con los de sus competidores.
      • Escuchar las redes sociales: Analiza lo que las personas dicen en las redes sociales sobre una empresa o producto, lo que puede ayudar a identificar problemas potenciales y a las audiencias objetivo de las campañas de marketing.
      • Analítica de marketing: Proporciona información que se puede utilizar para mejorar las campañas de marketing y las ofertas promocionales de productos, servicios e iniciativas comerciales.
      • Análisis de los sentimientos: Todos los datos recopilados sobre los clientes se pueden analizar para revelar cómo se sienten acerca de una empresa o marca, los niveles de satisfacción del cliente, los problemas potenciales y cómo se podría mejorar el servicio al cliente.

      Tecnologías de gestión de big data

      Hadoop, un framework de procesamiento distribuido de código abierto lanzado en 2006, inicialmente estaba en el centro de la mayoría de las arquitecturas de big data. El desarrollo de Spark y otros motores de procesamiento empujó MapReduce, el motor integrado en Hadoop, más hacia un lado.

      El resultado es un ecosistema de tecnologías de big data que se pueden usar para diferentes aplicaciones, pero que a menudo se implementan juntas.

      Las plataformas de big data y los servicios administrados que ofrecen los proveedores de TI combinan muchas de esas tecnologías en un solo paquete, principalmente para su uso en la nube. Actualmente, eso incluye estas ofertas:

      • Amazon EMR (anteriormente Elastic MapReduce)
      • Plataforma de datos de Cloudera
      • Google Cloud Dataproc
      • HPE Ezmeral Data Fabric (anteriormente MapR Data Platform)
      • Microsoft Azure HDInsight

      Para las organizaciones que desean implementar sistemas de big data por sí mismas, ya sea en las instalaciones o en la nube, las tecnologías que están disponibles para ellos, además de Hadoop y Spark, incluyen las siguientes categorías de herramientas:

      Repositorios de almacenamiento, como Hadoop Distributed File System (HDFS) y servicios de almacenamiento en la nube que incluyen Amazon Simple Storage Service (S3), Google Cloud Storage y Azure Blob Storage.

      Frameworks de gestión de clústeres, como Kubernetes, Mesos y YARN, el administrador de recursos y el programador de trabajos integrados de Hadoop.

      Motores de procesamiento de flujo, como Flink, Hudi, Kafka, Samza, Storm y los módulos Spark Streaming y Structured Streaming integrados en Spark.

      Bases de datos NoSQL que incluyen Cassandra, Couchbase, CouchDB, HBase, MarkLogic Data Hub, MongoDB, Neo4j, Redis y varias otras tecnologías.

      Plataformas de data lake y data warehouse, entre ellas Amazon Redshift, Delta Lake, Google BigQuery, Kylin y Snowflake.

      Motores de consulta SQL, como Drill, Hive, Impala, Presto y Trino.

      Desafíos del big data

      En relación con los problemas de capacidad de procesamiento, el diseño de una arquitectura de big data es un desafío común para los usuarios. Los sistemas de big data deben adaptarse a las necesidades particulares de una organización, una tarea de bricolaje que requiere que los equipos de administración de datos y TI compilen un conjunto personalizado de tecnologías y herramientas.

      La implementación y la gestión de sistemas de big data también requieren nuevas habilidades en comparación con las que suelen poseer los administradores y desarrolladores de bases de datos que se centran en el software relacional.

      Ambos problemas pueden aliviarse mediante el uso de un servicio en la nube administrado, pero los administradores de TI deben vigilar de cerca el uso de la nube para asegurarse de que los costos no se salgan de control. Además, la migración de conjuntos de datos locales y el procesamiento de cargas de trabajo a la nube suele ser un proceso complejo.

      Otros desafíos en la gestión de sistemas de big data incluyen hacer que los datos sean accesibles para los científicos y analistas de datos, especialmente en entornos distribuidos que incluyen una combinación de diferentes plataformas y almacenes de datos.

      Para ayudar a los analistas a encontrar datos relevantes, los equipos de análisis y gestión de datos están creando cada vez más catálogos de datos que incorporan funciones de gestión de metadatos y linaje de datos.

      El proceso de integración de conjuntos de macrodatos a menudo también es complicado, especialmente cuando la variedad y la velocidad de los datos son factores.

      ¿Dónde estudiar un máster en big data en España?

      Llegados a este punto, es tiempo de conocer dónde estudiar máster en big data en España. A través de un programa en big data desarrollarás las habilidades para convertirte en un experto talentoso con experiencia en el uso de software y tecnologías estándar de la industria.

      Además, tendrás la oportunidad de trabajar en proyectos reales proporcionados por una empresa externa y analizar estudios de casos de la industria donde adquirirás experiencia útil.

      Emplearás tus habilidades y conocimientos de estudios anteriores de temas como integración de datos, modelado estadístico, big data y sistemas distribuidos, en situaciones de verdadera complejidad.

      Un máster en big data en España ofrece también oportunidades de establecer contactos. En este sentido, el equipo docente hace uso de sus conexiones de investigación e industria para facilitar la inclusión de escenarios de trabajo reales y estudios de casos dentro de muchos de los módulos.

      Conoce los 10 mejores Másteres en Big Data de 2021 según las opiniones de Mundo Posgrado

      Tendrás la oportunidad de realizar prácticas laborales en empresas relevantes del sector y participar en sesiones dedicadas para apoyarte en la redacción de CV, habilidades para entrevistas y solicitudes de empleo.

      Estos cursos en big data te preparan para una carrera en:

      • Técnicas de análisis estadístico y aprendizaje automático
      • Tecnologías de base de datos y programación
      • Teoría estadística
      • Marketing y conocimiento
      • Riesgo crediticio
      • Datos y tecnología
      • Analítica digital
      • Ciencia de datos

      España ofrece maestrías en big data tanto en formato presencial como online, sobre las cuales el alumno podrá elegir en función de las destrezas que desea adquirir, salidas profesionales y el presupuesto de que disponga para invertir en formación.

      Es fundamental señalar aquí que todos los cursos, ya sean en línea o presenciales, disponen de las acreditaciones correspondientes, calidad y excelencia académica que los posiciona como los mejores Másteres en Big Data en España según las experiencias de nuestros usuarios:

      Ranking de la mejor formación en Big Data en España

      Seguidamente los programas de máster y las instituciones donde estudiar un máster en big data en España.

      Máster Oficial y Online en Gestión y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: BIG DATA de ENyD (Escuela de Negocios y Dirección)

      • Título oficial
      • Metodología online con clases en directo
      • Docentes con experiencia en Big Data e Inteligencia Artificial
      • Prácticas en empresa
      • Técnicas de programación: Python y R
      • Herramientas y aplicaciones de análisis de datos
      • Tutorías personalizadas

      Máster Universitario en Big Data Analytics de la Universidad Europea

      • Título oficial
      • Formato online con clases en directo o presencial en Madrid (Alcobendas)
      • Uso de lenguajes como Hadoop, HDFS, NoSQL o Yarn
      • Prácticas en empresa

      Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics & Big Data de Unir (La Universidad en Internet)

      • Titulación oficial
      • Modalidad online con clases en directo
      • Gestión y tratamiento de datos con MongoDB
      • Técnicas de Inteligencia Artificial
      • Ingeniería para el Procesado Masivo de Datos (Machine Learning): Herramientas de Hadoop y Análisis de datos y minería de texto con R
      • Herramientas de Visualización: JQuery plug-ins, para visualizaciones y D3.js
      • Prácticas en empresa

      Máster en Big Data y Business Analytics de IMF e Indra

      • Título propio de IMF Smart Education y Nebrija
      • Modalidad online o presencial en Madrid o Málaga
      • Recomendable un conocimiento básico de Python o R
      • Prácticas presenciales en empresas

      Máster en Big Data & Analytics de EAE Business School

      • Titulación propia
      • Presencial en Madrid y Barcelona
      • Convocatoria abierta durante todo el año
      • Máster mejor valorado en el Ranking de La Razón
      • Prácticas externas remuneradas

      Máster en Data Science de MIOTI Tech & Business School

      • Titulación propia
      • Clases en streaming y presencial
      • Docentes expertos en empresas punteras tecnológicas
      • Clases 100% prácticas con estudios de casos y arquitectura de datos
      • Formación bonificable

      Máster en Big Data y Business Intelligence de ENEB (Escuela de Negocios Europea de Barcelona)

      • Título propio de ENEB y la Universidad Isabel I de Burgos
      • Online
      • Duración: 6 meses (60 créditos ECTS)
      • Convocatoria abierta durante todo el año

      Máster Oficial Universitario en Big Data de Inesem Business School

      • Título oficial de E-Campus (Italia)
      • Formato Online y evaluación continua
      • Formación bonificable
      • Prácticas garantizadas
      • Convocatoria abierta durante todo el año

      Máster en Big Data y Business Intelligence de ISEB (Instituto Superior Europeo de Barcelona)

      • Título propio de ISEB y la Universidad Isabel I de Burgos
      • Formación online
      • Duración: 6 meses de estudio
      • Convocatoria abierta
      • Posibilidad de beca, ayudas al estudio y financiación

      Máster Oficial Big Data Online de Euroinnova Business School

      • Título oficial de E-Campus (Italia)
      • Clases online y evaluación continua
      • Formación bonificable
      • Prácticas garantizadas
      • Convocatoria abierta durante todo el año

      Ahora ya conoces dónde estudiar un máster en big data en España. Si deseas desarrollar tu carrera profesional en un sector en auge y que demanda profesionales preparados y actualizados en las últimas tendencias de big data, déjanos tus comentarios y solicita asesoramiento gratuito.

      Estos son los 8 beneficios que aporta el Big Data a las transacciones del sector financiero

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      • Experto en redacción de contenidos web sobre educación, especialmente en el sector de másteres y posgrados. Durante años, he trabajado en empresas periodísticas y del sector académico creando contenidos al respecto.

      Residencia Universitaria La Inmaculada en Madrid