Máster en Ingeniería Informática
InicioClick para Avisos Descripción del Máster en Ingeniería Informática – Big Data Máster Profesionalizante: título oficial de la profesión de Ingeniero en Informática.
Trabajo Práctico Externo obligatorio (6 ECTS) Cumple el acuerdo del Consejo de Universidades, Resolución de 8 de junio de 2009 de la Secretaría de Universidades (BOE 4 de agosto de 2009, núm. 187) Enseñanza basada en proyectos y evaluación continua. Acceso directo sin necesidad de complementos de formación para los Ingenieros Técnicos en Informática, Ingenieros Técnicos en Informática de Sistemas y Graduados en Ingeniería Informática. A su vez, el Máster proporciona acceso directo al Doctorado en Ingeniería Informática. Memoria de Verificación
- Memoria de Verificación del Máster en Ingeniería Informática [PDF]
AsignaturasPrograma 2019-2020Máster en Ingeniería Informática – Programa 2019-2020Enlace a la página de la UVa con el programa de las asignaturas Las asignaturas que indican [Apoyo en Inglés] ofrecen al alumno materiales (bibliografía, transparencias…) en lengua inglesa, y la posibilidad de tener tutorías también en inglés, con el fin de apoyar a los posibles alumnos de intercambio extranjeros.
Primer CursoPrimer Cuatrimestre
- [BigData] Aplicaciones y Servicios Avanzados en Internet.
- Calidad, Auditoría y Seguridad de Procesos, Servicios, Recursos y Productos Software.
- Ingeniería de la Interacción.
- [Apoyo en Inglés] Métodos Avanzados de Razonamiento y Representación del Conocimiento.
- [Apoyo en Inglés] Sistemas Hardware y Software de Captura y Visualización de Imagen.
Segundo Cuatrimestre
- [BigData] Aplicaciones Web para la Búsqueda y Gestión de Información.
- [BigData] [Apoyo en Inglés] Computación Paralela y Modelos Emergentes.
- Dirección Estratégica de la Tecnología e Innovación.
- [Apoyo en Inglés] Gestión Económico-Financiera de Empresas y Proyectos de Base Tecnológica.
- [BigData] [Apoyo en Inglés] Técnicas Escalables de Análisis de Datos.
Segundo CursoPrimer Cuatrimestre
- Trabajo Práctico Externo.
- Trabajo Fin de Máster.
Especialidad Big Data
- Almacenamiento Escalable.
- [Apoyo en Inglés] Big Data: inteligencia de negocios.
- Tecnología para el Big Data.
Actualizado a 17 de Julio de 2019 Programa 2018-2019Máster en Ingeniería Informática – Programa 2018-2019Enlace a la página de la UVa con el programa de las asignaturas Las asignaturas que indican [Apoyo en Inglés] ofrecen al alumno materiales (bibliografía, transparencias…) en lengua inglesa, y la posibilidad de tener tutorías también en inglés, con el fin de apoyar a los posibles alumnos de intercambio extranjeros.
Primer CursoPrimer Cuatrimestre
- [BigData] Aplicaciones y Servicios Avanzados en Internet.
- Calidad, Auditoría y Seguridad de Procesos, Servicios, Recursos y Productos Software.
- Ingeniería de la Interacción.
- [Apoyo en Inglés] Métodos Avanzados de Razonamiento y Representación del Conocimiento.
- [Apoyo en Inglés] Sistemas Hardware y Software de Captura y Visualización de Imagen.
Segundo Cuatrimestre
- [BigData] Aplicaciones Web para la Búsqueda y Gestión de Información.
- [BigData] [Apoyo en Inglés] Computación Paralela y Modelos Emergentes.
- Dirección Estratégica de la Tecnología e Innovación.
- [Apoyo en Inglés] Gestión Económico-Financiera de Empresas y Proyectos de Base Tecnológica.
- [BigData] [Apoyo en Inglés] Técnicas Escalables de Análisis de Datos.
Segundo CursoPrimer Cuatrimestre
- Trabajo Práctico Externo.
- Trabajo Fin de Máster.
Especialidad Big Data
- Almacenamiento Escalable.
- [Apoyo en Inglés] Big Data: inteligencia de negocios.
- Tecnología para el Big Data.
Primer Cuatrimestre – Optativas
- Análisis de Datos Multivariantes.
- Computación Ubicua.
- Desarrollo Práctico de Aplicaciones en Sistemas Empotrados.
- Diseño Físico de Grandes Almacenes de Datos Orientados a la Representación de Conocimiento.
- Fundamentos de Informática en la Industria.
- Infraestructura para el Desarrollo de Aplicaciones de Computación de Altas Prestaciones.
- Métodos Matemáticos Aplicados al Desarrollo de Sistemas y Servicios de Internet.
- Sistemas de Interacción Multimodal.
- Video 3D: Captura, Fusión y Producción de Contenidos 3D Mediante Cámaras Sincronizadas.
- Web Semántica y Extracción de Información.
Actualizado a 20 de Julio de 2018 Programa 2017-2018Máster en Ingeniería Informática – Programa 2017-2018Enlace a la página de la UVa con el programa de las asignaturas Las asignaturas marcadas como [English] ofrecen atención personalizada en inglés a aquellos estudiantes con conocimientos limitados de español.
Primer CursoPrimer Cuatrimestre
- [BigData]Aplicaciones y Servicios Avanzados en Internet.
- Calidad, Auditoría y Seguridad de Procesos, Servicios, Recursos y Productos Software.
- [English] Ingeniería de la Interacción.
- Métodos Avanzados de Razonamiento y Representación del Conocimiento.
- [English] Sistemas Hardware y Software de Captura y Visualización de Imagen.
Segundo Cuatrimestre
- Aplicaciones Web para la Búsqueda y Gestión de Información.
- [BigData] [English] Computación Paralela y Modelos Emergentes.
- Dirección Estratégica de la Tecnología e Innovación.
- Gestión Económico-Financiera de Empresas y Proyectos de Base Tecnológica.
- [BigData]Técnicas Escalables de Análisis de Datos.
Segundo CursoPrimer Cuatrimestre
- Trabajo Práctico Externo.
- Trabajo Fin de Máster.
Especialidad Big Data
- Almacenamiento Escalable.
- Big Data: inteligencia de negocios.
- Tecnología para el Big Data.
Primer Cuatrimestre – Optativas
- Análisis de Datos Multivariantes.
- Computación Ubicua.
- Desarrollo Práctico de Aplicaciones en Sistemas Empotrados.
- Diseño Físico de Grandes Almacenes de Datos Orientados a la Representación de Conocimiento.
- Fundamentos de Informática en la Industria.
- Infraestructura para el Desarrollo de Aplicaciones de Computación de Altas Prestaciones.
- Métodos Matemáticos Aplicados al Desarrollo de Sistemas y Servicios de Internet.
- Sistemas de Interacción Multimodal.
- Video 3D: Captura, Fusión y Producción de Contenidos 3D Mediante Cámaras Sincronizadas.
- Web Semántica y Extracción de Información.
Actualizado a 22 de Septiembre de 2017 Guías Docentes 2016-2017Máster en Ingeniería Informática – Guías Docentes 2016-2017Las Guías son PROVISIONALES y pueden sufrir cambios tanto en el contenido como en los docentes responsables de las asignaturas.Se muestran únicamente las asignaturas para las que la guía está disponible. Las asignaturas marcadas como [English] ofrecen atención personalizada en inglés a aquellos estudiantes con conocimientos limitados de español.
Primer CursoPrimer Cuatrimestre Segundo Cuatrimestre Segundo CursoPrimer Cuatrimestre Especialidad Big Data Primer Cuatrimestre – Optativas Actualizado a 21 de Julio de 2016 Guías Docentes 2015-2016Máster en Ingeniería Informática – Guías Docentes 2015-2016Las Guías son PROVISIONALES y pueden sufrir cambios tanto en el contenido como en los docentes responsables de las asignaturas
Guías Docentes 2014-2015Máster en Ingeniería Informática – Guías Docentes 2014-2015Las Guías son PROVISIONALES y pueden sufrir cambios tanto en el contenido como en los docentes responsables de las asignaturas
Trabajo Fin de MásterTrabajo Fin de MásterInformación general A partir del día 26 de mayo de 2020 está disponible en la Sede electrónica la solicitud de defensa del Trabajo Fin de Máster. Se puede consultar una guía del procedimiento en: esquema con las instrucciones a seguir. El inicio de este procedimiento es común para todos los Centros de la UVa y se refiere exclusivamente al trámite inicial de solicitud. Incluye tres impresos estandarizados: Solicitud de defensa (se rellena online), Vº Bº del tutor y declaración de autoría y originalidad. Tras la defensa se debe remitir la memoria del TFM y la solicitud del estudiante, donde figura si el confidencial o la fecha del embargo, a las bibliotecas de cada centro. Para ello cada Secretaria Administrativa puede acordar con la correspondiente Biblioteca el método que más interese. Trámites para la Defensa Documentos y enlaces Documentos para profesores Actualizado a 13 de Marzo de 2024 HorarioCalendario de Clases 2020-2021
Grado en Ingeniería InformáticaHorario Primera Semana Primer Curso Segundo Curso Tercer Curso Cuarto Curso
Máster en Ingeniería Informática
Horario Primera Semana Primer Curso
INdatHorario Primera Semana Primer Curso Segundo Curso Tercer Curso Cuarto Curso Quinto Curso Actualizado a 25 de marzo de 2021: añadido calendario de actividades del Grado para 2º curso del segundo cuatrimestre ExámenesCalendario de Exámenes 2020-2021Máster en Ingeniería Informática Grado en Ingeniería Informática INdat
Actualizado a 1 de Octubre de 2020: cambios en los calendarios de exámenes de Máster
Trabajo Práctico ExternoTrabajo Práctico ExternoGuía Docente del Trabajo Práctico Externo del Máster Los alumnos del Máster en Ingeniería Informática tienen la oportunidad de realizar prácticas en empresas y grupos de investigación tales como: Empresas
- aei ciberseguridad
- anfix
- BEONPRICE
- Cognizant
- CORITEL
- CPIICyL
- DATASALT
- everis
- mLEAN
- Nielsen
- plasticscm
- roams
- SILVERSTORM
- tecsidel
- Telefónica I+D
- voxel 3D
- xeridia
Grupos de Investigación
- Arquitectura de computadores
- Caracterización de materiales y dispositivos electrónicos
- Compresión, indexación y aplicaciones sobre grandes colecciones de datos
- Computación pervasiva
- Desarrollo de funciones ultra-rápidas
- Economía financiera y contabilidad
- Economía y políticas públicas
- Electrónica
- Entornos de computación avanzada y sistemas de interacción multimodal
- Espectroscopía de plasmas y chorros supersónicos
- GIRO
- Lingüística computacional
- Matemática aplicada
- MIOMeT: Moléculas Inorgánicas y Organometálicas con Metales de Transición
- Modelización, biomecánica y visualización avanzada del patrimonio
- Optimización y análisis envolvente de datos
- Pensamiento sistémico y cibernética organizacional
- Redes neuronales
- Sistemas inteligentes
- Soluciones de optimización
- Trasgo
- Web semántica, derecho de las nuevas tecnologías y delincuencia informática
Descripción de Prácticas en Empresa GMVSi estás interesado en esta oferta, manda tu CV por correo electrónico a pe@inf.uva.es, indicando en el correo la empresa/oferta en cuestión. CIDAUTPrácticas curriculares en empresa relacionadas con proyectos TIC de Investigación y Desarrollo:
- Industria 4.0. Desarrollo de algoritmos para análisis de datos aplicando técnicas de Machine Learning a partir del lenguaje de programación python y la plataforma Apache Spark + MLlib
- Sistemas Inteligentes de Transporte. Técnicas de visión artificial y procesado de datos/imágenes con desarrollo de aplicaciones en C# usando Visual Studio Professional y el framework Microsoft .NET con base de datos Microsoft SQL Server.
- Sistemas Inteligentes de Transporte. Programación de equipos embebidos Linux (raspberry pi/arduino con scripts en Python + OpenCV) para desarrollo de algoritmos de análisis de datos sobre cámaras de visión artificial.
También se puede considerar la posibilidad de realizar un TFM en este contexto. Requisitos:
- Base de programación en C++ y C# (entorno de desarrollo Visual C# y .NET) y bases de datos SQL: MS SQL Server
- Conocimientos de Python y Java
Otros conocimientos opcionales:
- SO Linux, shell scripting, BD MySQL
- Herramientas de control de versiones: SVN
- PostGIS y PostgreSQL
- OpenCV
Horario flexible. No es necesario realizar todas las prácticas de forma presencial, se pueden alternar con herramientas de videoconferencia/email para seguimiento mediante entregables. Posibilidad de hacer las prácticas en verano. Si estás interesado en esta oferta, manda tu CV por correo electrónico a pe@inf.uva.es, indicando en el correo la empresa/oferta en cuestión. EverisFunciones:- Participación en el desarrollo e implementación de proyectos Big Data en clientes de todos los sectores( banca, telco,retail,utilities …)
La participación comprenderá la participación en las siguientes actividades:
· Análisis de fuentes de datos
· Instalación y configuración de plataformas Big data
· Implementación de mecanismos de ingesta,
· Industrialización de algoritmos analíticos
· Desarrollo de rutinas de procesamiento de datos
· Implementación de casos de uso de negocio Tecnologías Big DataDistribución Cloudera, Horton Works
Herramientas de Ingesta de Datos: Flume , Sqoop, Kafka
Herramientas de Almacenamiento: HDFS, Hive, Hbase, Cassandra
Herramientas de procesamiento: Spark, Flink Líneas de aprendizaje:· ¿Qué es Big Data y qué impacto que produce en los clientes?.
· ¿Cuáles son las plataformas y el software para tratamiento de Big Data?
· Análisis y toma de requisitos en proyectos Big Data.
· ¿Qué es la depuración de datos y la gestión de identidades?
· ¿Cómo es un proyecto de Big Data?
· ¿Cómo definir un business case de Big Data?
· ¿Cómo analizar información en tiempo real?, ¿Cómo construir modelos predictivos de Big Data?
· ¿Cómo se construye un Cuadro de Mando Integral?, ¿Qué información aporta el Big Data a un Cuadro de Mando?
· ¿Cuáles son los casos de uso de Big Data más importantes del mercado? Si estás interesado en esta oferta, manda tu CV por correo electrónico a pe@inf.uva.es, indicando en el correo la empresa/oferta en cuestión. BeOnPrice (Data Scientist)Nombre del puesto: Data Scientist BeOnPrice somos una Start-Up tecnológica que desarrolla soluciones de Revenue Management para el sector turístico a través de tecnologías de Big Data. En nuestra compañía tenemos ganas de seguir creciendo y por ello tenemos sitio para ti. Buscamos personas optimistas, que disfruten trabajando en equipo, que le gusten los retos y que piensen que todo se puede mejorar. Nos gusta la creatividad, el compromiso, la innovación y la apuesta por la calidad.
Si compartes estos valores y tu perfil encaja con el que describimos a continuación no dudes de que contaremos contigo. Formación académica: Grado en Estadística/Matemáticas/Informática Formación complementaria: Análisis y programación de software. Inglés. Experiencia: No necesaría aunque recomendable. Funciones y responsabilidades: Investigación, modelado, desarrollo e implantación de técnicas de machine learning Conocimientos
– Programación y modelización (Mathematica)
– Programación C++, R, Python
– Procesamiento distribuido
– SQL/NO-SQL
– Linux Competencias personales
– Iniciativa y autonomía
– Actitud proactiva y dinámica
– Compromiso a medio/largo plazo
– Trabajo en equipo
– Habilidades de comunicación
– Mentalidad estratégica
– Capacidad de liderazgo
– Pragmatismo
– Creatividad
– Tolerancia a las ambigüedades Contacto
BEONPRICE
info@beonprice.com
923 100 220 Si estás interesado en esta oferta, manda tu CV por correo electrónico a pe@inf.uva.es, indicando en el correo la empresa/oferta en cuestión. VOXEL 3DIntroducción al problema En VOXEL 3D nos dedicamos a crear servicios de información espacial en Internet. Somos proveedores de contenidos de imagen georeferenciada a terceros, empresas o particulares. Nuestros servicios están monitorizados continuamente de forma anónima mediante logs de acceso en formatos estándar. Estos logs de acceso son recurrentes, y presentan información interesante sobre el uso que dan los clientes a sus datos, desde el punto de vista geoespacial. Toda la información que VOXEL 3D sirve a sus clientes está georeferenciada (típicamente cada dato tiene su correspondencia geográfica, latitud – longitud), y es viable su estudio para conocer los comportamientos de nuestros clientes. Adicionalmente, VOXEL3D, ha desarrollado su propia herramienta de recogida de analíticas geoespaciales para aplicaciones de web mapping (típicamente Google Maps, o las prolíficas librerías actuales Leaflet y Openlayers 3), para conocer cómo utiliza un usuario común de forma anónima o no, los contenidos existentes en un mapa web, o una aplicación geográfica online basada en estos sistemas. Esta herramienta permite recoger cualquier tipo de interacción de los usuarios con información relacionada con mapas en la web, generando ficheros de log de la información de interés. Esta información generada es valiosa para conocer los intereses de los clientes de estas aplicaciones. Objetivos del trabajo El objetivo general es desarrollar una plataforma para la recogida de KPI’s (key perfomance indicator) e indicadores clave de mapas online que permitan la recogida automática de la información de mapas online, almacenamiento, indexación de la información a partir de logs y creación de un dashboard de visualización de la información para facilitar la toma de decisiones. Este trabajo se enmarca dentro de la herramientas de web map analytics que está desarrollando VOXEL 3D en la actualidad. Plan de trabajo FASE A: Inmersión en el problema [60h] A.1 – Lectura de bibliografía básica, conocimiento del problema. A.2 – Conocimiento del estado del arte avanzado en herramientas de web mapping y web analytics. A.3 – Estudio pormenorizado de los KPI’s interesantes para una aplicación de web mapping. FASE B: Desarrollo [210h] B.1 Proceso de análisis y diseño de los módulos del sistema B.2 Procesamiento, indexación y almacenamiento de información en base a logs de uso. B.3 Desarrollo del dashboard de control. FASE C: Conclusiones [30h] Stack tecnológico Está previsto trabajar con las siguientes herramientas/tecnologías: * Python/R para procesamiento y análisis estadístico. * Elasticsearch para búsquedas e indexación de información. * Python/Logstash para procesamiento de logs. * Introducción a herramientas de monitorización Kibana vs GreyLog. * ToroDB/PostreSQL/MongoDB como sistemas de almacenamiento. Si estás interesado en esta oferta, manda tu CV por correo electrónico a pe@inf.uva.es, indicando en el correo la empresa/oferta en cuestión. Empresas VinculadasProfesores VisitantesNombre | Empresa/
Universidad | Asignatura | Profesor
Responsable | Curso/s | Alfageme Sainz, Samuel
| Telefónica I+D | Calidad, Auditoría y Seguridad de procesos, servicios, recursos y productos software | Yania Crespo González-Carvajal | 2018/19 | Alonso Moreno, Juan | Tecnilógica | Ingeniería de la Interacción | Alejandra Martínez Monés | 2015/16 2016/17 2017/18 | Aparicio Lázaro, Álvaro
| Dinamiza Consulting | Big Data: Inteligencia de Negocios | Quiliano I. Moro Sancho y Carlos Vivaracho Pascual (Carlos 2017/2018) | 2016/17 2017/18 | Álvarez Hernando, Francisco Javier | AC Abogados | Big Data: Inteligencia de Negocios | Quiliano I. Moro Sancho y Carlos Vivaracho Pascual (Carlos 2017/2018) | 2016/17 2017/18 2018/19 | Arroyo Álvarez, Julián | Ayuntamiento
de Valladolid | Desarrollo
de aplicaciones web | César
González Ferreras | 2013/14 2014/15 | Bayón Fernández, Andrés
| Anfix | Aplicaciones web para la búsqueda y gestión de información | César González Ferreras | 2018/19 | Boydens, Joroen | Universidad KU Leuven (Bélgica) | Computación Paralela y Modelos Emergentes | Benjamín Sahelices Fernández | 2015/16 | Burget, Radek | Brno University of Technology
Brno (Rep. Checa) | Desarrollo
de aplicaciones web | César González Ferreras | 2014/15 | Caballero Muñoz-Reja, Ismael | Universidad Castilla La Mancha | Calidad, Auditoría y Seguridad de procesos, servicios, recursos y productos software | Esperanza Manso (2016/17 y 2017/18) Yania Crespo González-Carvajal (2018/19) | 2016/17 2017/18 2018/19 | Carretero Guarde, José Ignacio | Telefónica I+D (Fiware) | Computación Paralela y Modelos Emergentes | Benjamín
Sahelices
Fernández | 2015/16 2016/17 2017/18 2018/19 | De Francisco Marcos, David | Indra | Gestión
económico financiera de empresas y proyectos de base
tecnológica | Alfredo Martínez Bobillo (de 2013 a 2017) y Fernando Tejerina Gaite (desde 2017/18) | 2013/14 2014/15 2015/16 2016/17 2017/18 2018/19 | Domínguez Collar,
Marta | Everis | Almacenamiento escalable | Miguel Ángel Martínez
Prieto, Aníbal Bregón
Bregón y Fernando Díaz Gómez (Fernando 2017/2018) | 2016/17 2017/18 | Erro Eslava,
Daniel | Universidad
del País Vasco | Interacción
multimodal | David
Escudero Mancebo | 2014/15 2015/16 | Gañán Alonso, Patricia
| Anfix | Desarrollo
Aplicaciones
Web | César
González
Ferreras | 2015/16 | García Morán, Daniel | Devo | Computación Paralela y Modelos Emergentes | Benjamín
Sahelices
Fernández | 2018/19 | Gómez Cuadrado, Julián
| Analyticae | Big Data: Inteligencia de Negocios | Quiliano I. Moro Sancho | 2018/19 | Khadmaoui,
Amine
| Anfix | Desarrollo
Aplicaciones
Web | César
González
Ferreras | 2015/16 | Ibáñez Pascual, Antonio | Junta de Castilla y León | Web Semántica y Extracción de Información | Mercedes Martínez González | 2015/16 | Izquierdo Martín, Isabel María | Telefónica | Computación Paralela y Modelos Emergentes | Benjamín
Sahelices
Fernández | 2018/19 | Lerma Brines, María del Sol
| Beonprice | Tecnología para el Big Data (octubre) | César González Ferreras e Iván Santos Tejido (Iván 2017/2018) | 2016/17 2017/18 2018/19 | Marín de la Iglesia, José Luis | Gateway S.C.S. | Web Semántica y Extracción de Información | Mercedes Martínez González | 2015/16 | Muñoz García, Alberto
| Xeridia | Tecnología para el Big Data (octubre) | César González Ferreras e Iván Santos Tejido (Iván 2017/2018) | 2016/17 2017/18 2018/19 | Nikitas
Assimakopoulos | University
Piraeus (Grecia) | Dirección estratégica de la tecnología y la investigación | José Manuel Pérez Ríos | 2013/14 | Pascual Sancho, Jorge
| Anfix | Aplicaciones web para la búsqueda y gestión de información | César González Ferreras | 2016/17 2017/18 | Puga
Coelho, Joel J. | University
Beira Interior (Portugal) | Computación paralela y modelos emergentes | Agustín de Dios Hernández | 2013/14 | Puga
Coelho, Joel J. | University
Beira Interior (Portugal) | Sistemas Hardware y Software de Captura y Visualización de Imagen | Helena Castán Lanaspa | 2014/15 | Requejo Tovar, Jaime | IBM | Big Data: Inteligencia de Negocios | Quiliano I. Moro Sancho y Carlos Vivaracho Pascual (Carlos 2017/2018) | 2016/17 2017/18 | Rodríguez Martín, Javier | Telefónica I+D | Tecnología para el Big Data (noviembre) | César González Ferreras e Iván Santos Tejido (Iván 2017/2018) | 2016/17 2017/18 | Rodríguez Monje, Moisés | AQC Lab | Calidad, Auditoría y Seguridad de procesos, servicios, recursos y productos software | Esperanza Manso (de 2015 a 2017) Yania Crespo González-Carvajal (desde 2017/18) | 2015/16 2016/17 2017/18 2018/19 | Sánchez Castelló, Daniel | Everis | Almacenamiento escalable | Aníbal Bregón Bregón | 2018/19 | Serrano Taylor, Yanelis
| Universidad de Salamanca | Big Data: Inteligencia de Negocios | Quiliano I. Moro Sancho | 2018/19 |
Especialidad Big DataEl curso 16/17 comienza la Especialidad BigData en el Máster en Ingeniería InformáticaCon la entrada de la nueva especialidad, la división en créditos ECTS queda como sigue: La duración es de 90 ECTS (un curso y un cuatrimestre)
- Primer curso: 60 ECTS en asignaturas Obligatorias
- 12 ECTS de Dirección y Gestión
- 48 ECTS de Tecnología Informáticas con formación en Big Data
- Segundo curso:
- Itinerario general: 15 ECTS optativos
- Big Data: 15 ECTS optativos de Especialidad BigData
- 6 ECTS en Prácticas en Empresa y
- 9 ECTS en el Trabajo Fin de Máster
Se incentiva la participación en empresa con la enseñanza dual Empresa + Universidad: por las mañanas se trabajará en una empresa de forma remunerada y por las tardes habrá docencia del Máster. Se pretende que una vez finalizado el Máster, se continúe trabajando en la empresa. Resumen de los contenidos de las asignaturas: Asignatura | Contenido | Observaciones | Tecnología para el Big Data | Lenguajes para el Big Data | R, Python | Herramientas para análisis distribuido | Introducción a MapReduce Apache Hadoop Apache Spark Ecosistemas Hadoop: Pig, Sqoop, Storm Apache Mahout | Infraestructura para el Big Data | Cluster Linux para el Big Data Monitorización | Plataformas en la nube | Amazon’s Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Google App Engine Microsoft Azure OpenStack | Almacenamiento Escalable | Escalabilidad | Sharding y clusters de bases de datos | Almacenamiento HDFS | Hive | Almacenamiento en BBDD NoSQL | Almacenamiento clave-valor Almacenamiento documental Almacenamiento en grafo Big-table | Tecnologías | Cassandra, MongoDB, CouchDB, Neo4J, GraphDB, HBase, Elasticsearch | Big Data: inteligencia de negocios | Big data en los sistemas de soporte a la toma de decisiones | | Creación de informes y cuadros de Mandos | | Casos de Integración de fuentes de Información | Preprocesado Web Data Big data en los sistemas multimedia | Aspectos legales y éticos reguladores | |
InscríbeteMáster en Ingeniería Informática: InscripciónCurso 2019-2020
(la preinscripción no supone obligación de matricularse) Compatibilidad con actividad laboral:
– Horario de tarde
– Posibilidad de ser “estudiante a tiempo parcial” Actualizado a 11 de Julio de 2019 | |