Máster Universitario en Inteligencia de Negocio y Big Data en Entornos Seguros

Presentación

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    Máster oficial interuniversitario de 60 créditos (51 en asignaturas obligatorias + 9 de trabajo fin de máster), distribuidos en dos semestres. Plazas limitadas: 27 alumnos.

    Enseñanza de tipo no presencial u on-line, basada en proyectos y evaluación continua.

    Especializado en unos de los campos de mayor crecimiento y relevancia económica y social actualmente, como es el análisis y procesamiento de grandes cantidades de datos (Big Data) heterogéneos, con el objetivo de extraer información que soporte, facilite y optimice la toma de decisiones en el mundo empresarial y/o social.

    Para que eso sea posible es imprescindible garantizar la seguridad tanto en el almacenamiento como en la transmisión de esos datos. Aspecto cada vez más importante hoy en día, está presente de manera relevante en estos estudios con un módulo de 15 créditos centrado en la Seguridad de Datos y la Ciberseguridad, donde también se abordan los aspectos legales relacionados. Este módulo es uno de las características diferenciales de nuestro Máster.

    Profesionales altamente cualificados sólo se logran mediante una docencia de calidad. Esta es nuestra propuesta, formación de calidad, cimentada en unas bases teóricas firmes, pero con un enfoque eminentemente práctico en todo lo estudiado. Para ello contamos con profesores universitarios con acreditada experiencia docente e investigadora de las Universidades de Burgos, León y Valladolid, así como con grandes profesionales del ámbito del Big Data, el Business Intelligence y la Seguridad. También contamos con la garantía de calidad de ser unos estudios certificados por las agencias de evaluación oficiales.

    Los titulados serán capaces de desarrollar y dirigir proyectos en grandes volúmenes de datos, y aplicarlos al mundo empresarial y la toma de decisiones, y todo ello, con unos amplios conocimientos tanto legales como técnicos en lo referente a la seguridad y ciberseguridad.

    Antes de Matricularse

    Si estás interesado en estos estudios, hay tres cosas muy importantes que debes tener en cuenta antes de matricularte:

    1. Carga lectiva

      Es un Máster de 60 ECTS, impartidos en un periodo lectivo, excluido el dedicado al Trabajo Fin de Máster (9 créditos), de 32 semanas. Cada ECTS supone una carga de trabajo de 25 horas. Por lo tanto, la carga de trabajo semanal de este máster es de unas 40 horas semanales, aproximadamente.

      Antes de matricularte es importante que valores tu disponibilidad de tiempo semanal. Siempre existe la opción de matricularte a tiempo parcial.

    2. Conocimientos previos necesarios

      Para un correcto aprovechamiento de los estudios, los conocimientos previos mínimos que el estudiante debe tener son:

        • Experiencia general en el ámbito de la informática. Debe tener conocimientos en el manejo de un ordenador tanto a nivel de usuario como en administración básica de equipos. Se va a acceder y gestionar conjuntos de datos, por lo tanto, el estudiante debe poseer conocimientos básicos en el campo de las bases de datos-SQL.
        • Se va a necesitar para algunas herramientas conocimientos básicos de comandos Shell de UNIX. En el siguiente enlace CursoCeroShellUnix puedes encontrar un tutorial básico.
        • Conocimientos en desarrollo de software. No se van a realizar grandes proyectos software, pero sí se necesita saber programar. Es necesario conocer programación orientada a objetos. En cuanto a lenguajes, aunque no el único, el más utilizado en las distintas asignaturas es Python; si no se conoce, sería importante que previo a la realización del máster se adquirieran conocimientos básicos acerca de este lenguaje.
        • Conocimientos en matemáticas y estadística. En principio, el nivel mínimo necesario sería el equivalente a los adquiridos en el primer curso de cualquier grado en ingeniería.
        • Para la parte de ciencia de datos necesitarás conocimientos básicos sobre técnicas de aprendizaje automático (por ejemplo, inducción de clasificadores: árboles de decisión, etc.), así como sobre metodología experimental para el aprendizaje y la minería de datos. Una buena referencia para adquirir estos conocimientos es: Max Bramer, Principles of Data Mining, Springer. Si eres alumno de cualquiera de las tres universidades puedes acceder a la edición de 2016 del libro en la siguiente URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4471-7307-6; también está accesible desde la biblioteca de cualquiera de las tres. Como partes básicas necesarias aconsejamos la lectura de los siguientes capítulos: 1-9, 12 y 14-15. Si no tienes acceso al libro, el título de esos capítulos te puede servir para buscar información por internet.
        • Para acabar, ten en cuenta que, dados los contenidos abordados, usaremos bibliografía y material audiovisual en inglés.

      En este Máster solo hemos preparado un curso cero para el Shell UNIX. Para el resto, es fácil encontrar en internet tutoriales básicos. Si necesitas ayuda acerca de esto, puedes contactar con el Coordinador del Máster.

    3. Requisitos Técnicos

      En el Máster Interuniversitario en Inteligencia de Negocio y Big Data en Entornos Seguros el proceso de aprendizaje es 100% online, es decir, que no deberás desplazarte para realizar/entregar las tareas. En nuestro campus virtual dispondrás de todos los recursos y realizarás todas las actividades (incluidas las pruebas de evaluación). Para acceder al campus virtual no necesitas conocimientos avanzados de informática, tan solo deberás manejar con soltura tu propio equipo de escritorio o un dispositivo móvil con un navegador de Internet actualizado (recomendamos usar siempre Mozilla Firefox o Google Chrome).

      Como la evaluación es continua, estarás conectado con los profesores y con el resto de compañeros a través de las diferentes herramientas de comunicación; por eso es necesaria una conexión a Internet de banda ancha.

      Aunque no tengas que desplazarte para la realización de las pruebas debes tener en cuenta que, en algunas asignaturas, las tutorías o alguna prueba de evaluación se llevan a cabo a través de videoconferencia, citándote en una fecha y hora concreta. Por esta razón necesitas disponer de webcam, auriculares y micrófono. Para que todo funcione perfectamente debes tener un Sistema Operativo Microsoft (Windows 7 o posterior) o Mac (OS X 10.8 o posterior).

      Durante el transcurso de las pruebas, el profesor podrá activar las herramientas que estime adecuadas para asegurar la autoría de las pruebas y prevenir el fraude en las mismas (software anti-plagio, sistemas de reconocimiento facial, etc).

      En el momento de tu matriculación, la universidad en la que haya decido hacer tu matrícula (bien sea la Universidad de Burgos, León o Valladolid) te proporciona una cuenta de correo electrónico. Es muy importante que la consultes a menudo puesto que todas las notificaciones de las asignaturas te llegarán a ese buzón.

      Si tienes alguna consulta sobre los requisitos técnicos para los títulos online utiliza este formulario (https://www.ubu.es/formularios/formulario-de-consulta-sobre-requisitos-tecnicos-para-los-titulos-online).

    En la pestaña de preguntas frecuentes (“FAQ”) puedes encontrar más información sobre dudas frecuentes.

    Plan de Estudios

    El contenido del Máster se ha organizado en 5 materias, con 18 asignaturas obligatorias:

    MateriaCrAsignaturaCrS
    1. Tecnologías Informáticas para el Big Data.12Infraestructura para el Big Data31
    Modelos de Programación para el Big Data31
    Arquitecturas Big Data31
    Almacenamiento Escalable31
    2. Ciencia de Datos / Data Science9Técnicas de Aprendizaje Automático Escalables32
    Aprendizaje sobre Flujos de Datos32
    Knowledge Discovery / Aprendizaje No Supervisado32
    3. Inteligencia de Negocio / Business Intelligence15Conceptos financieros y herramientas de gestión en la empresa31
    Procesamiento de datos para la Inteligencia de Negocio / Business Intelligence31
    Visualización de datos31
    Inteligencia de Negocio/Business aplicada I32
    Inteligencia de Negocio/Business aplicada II33
    4. Seguridad de Datos y Ciberseguridad15Tendencias emergentes en Seguridad de Datos31
    Derecho en Seguridad de Datos31
    Informática forense y Auditoría de Seguridad31
    Fundamentos de Ciberseguridad32
    Tendencias emergentes en Ciberseguridad32
    5. Trabajo Fin de Máster9Trabajo Fin de Máster92

    La organización en materias presentada en la tabla responde al enfoque del máster: gestión de grandes cantidades de información heterogénea (Big Data), con una especialización doble: el uso de esa información para el análisis de la realidad y el apoyo en la toma de decisiones de la empresa y la gestión segura de esa información (tema emergente actualmente).

    Las dos primeras materias se centran en el Big Data, más concretamente en sus dos problemas fundamentales:

    • Almacenamiento escalable de datos: materia 1 “Tecnologías Informáticas para el Big Data”. Aquí se incluye todo lo relacionado con el almacenamiento y acceso a grandes volúmenes de datos, que, además, pueden ser heterogéneos, que es una de las características adicionales del Big Data.
    • Procesamiento escalable de datos: materia 2 “Ciencia de Datos/Data Science”. Al igual que para el almacenamiento, la aplicación de técnicas de análisis en grandes volúmenes de datos, se tienen que apoyar en tecnologías adecuadas a la forma de almacenar, el tipo y el volumen de los datos con los que se está tratando.

    El estudio de cada uno de los campos de especialización del máster dentro del Big Data se incluye en las materias 3 y 4, respectivamente:

    • Análisis de datos aplicados al mundo de la empresa: materia 3 “Inteligencia de Negocio/Business Intelligence”. Uno de los campos de aplicación más importante desde un punto de vista práctico del Big Data es el relacionado con el mundo de la empresa. En esta materia se aborda todo lo relacionado con esta perspectiva. Se incluye una asignatura (Conceptos financieros y herramientas de gestión en la empresa) que ayudará a entender mejor el mundo de la empresa y los datos que maneja; enfocada, sobre todo, a alumnos provenientes de perfiles eminentemente tecnológicos.
    • Gestión y procesamiento seguro de los datos: materia 4 “Seguridad de Datos y Ciberseguridad”. Tema importante en cualquier problema que trate con datos. La naturaleza distribuida y heterogénea de la información con la que estamos tratando, hace que la seguridad en este campo tenga unas características propias, haciendo de este tema uno de los problemas emergentes en el Big Data.

    Por último, se plantea la realización de un trabajo práctico de aplicación de todo lo aprendido en las materias descritas, el Trabajo Fin de Máster. La naturaleza diferenciada de esta parte hace que se dedique una materia a este trabajo. Dentro de lo posible se pretende que este trabajo se realice dentro de un empresa o grupo de investigación, es decir, ligado a problemas reales.

    Organización de Curso

    El curso se organiza en semestres, de forma que, con carácter general, las asignaturas básicas se han ubicado en el semestre 1, dejando para el segundo las que necesitan de competencias de otras (ubicadas en el semestre 1) o de contenido más especializado.

    Dentro de cada semestre se ha buscado, dentro de lo posible, tener el mínimo de asignaturas en paralelo para equilibrar la carga lectiva, minimizando el solapamiento. Las asignaturas se han secuenciado teniendo en cuenta la dependencia de contenidos.

    La asignatura Trabajo Fin de Máster, TFM, es un caso excepcional, al depender del resto de asignaturas. Por esta razón, el semestre 2 se divide, aproximadamente, en dos partes de acuerdo a la proporción entre asignaturas (21 créditos) y el TFM (9 créditos). En la primera se impartirán las asignaturas correspondientes al semestre, dedicándose la última parte a la realización del TFM y su defensa

    La distribución de asignaturas durante el curso se realiza como se muestra en la siguiente figura (con el mismo color de fondo se muestras asignaturas que pertenecen a la misma materia):

    Guías Docentes

    Curso 2018-2019

    * Hacer clic en cada asignatura para ver su guía docente

    Semestre 1
    AsignaturaMateriaCrPlanificación
    Infraestructura para el Big Data1. Tecnologías Informáticas para el Big Data3Semanas
    1 a 5
    Modelos de Programación para el Big Data1. Tecnologías Informáticas para el Big Data3Semanas
    5 a 9
    Arquitecturas Big Data1. Tecnologías Informáticas para el Big Data3Semanas
    9 a 13
    Almacenamiento Escalable1. Tecnologías Informáticas para el Big Data3Semanas
    13 a 17
    Conceptos financieros y herramientas de gestión en la empresa3. Inteligencia de Negocio / Business Intelligence3Semanas
    1 a 9
    Procesamiento de datos para la Inteligencia de Negocio / Business Intelligence3. Inteligencia de Negocio / Business Intelligence3Semanas
    9 a 17
    Visualización de datos3. Inteligencia de Negocio / Business Intelligence3Semanas
    1 a 9
    Tendencias Emergentes en Seguridad de Datos4. Seguridad de Datos y Ciberseguridad3Semanas
    1 a 15
    Derecho en Seguridad de datos4. Seguridad de Datos y Ciberseguridad3Semanas
    1 a 15
    Informática forense y Auditoría de Seguridad4. Seguridad de Datos y Ciberseguridad3Semanas
    1 a 15
    Semestre 2
    AsignaturaMateriaCrPlanificación
    Técnicas de Aprendizaje Automático Escalables2. Ciencia de Datos / Data Science3Semanas
    1 a 7
    Aprendizaje sobre Flujos de Datos2. Ciencia de Datos / Data Science3Semanas
    6 a 12
    Knowledge Discovery / Aprendizaje No Supervisado2. Ciencia de Datos / Data Science3Semanas
    1 a 7
    Inteligencia de Negocio/Business Intelligence aplicada I3. Inteligencia de Negocio / Business Intelligence3Semanas
    1 a 12
    Inteligencia de Negocio/Business Intelligence aplicada II3. Inteligencia de Negocio / Business Intelligence3Semanas
    1 a 12
    Fundamentos de ciberseguridad4. Seguridad de Datos y Ciberseguridad3Semanas
    1 a 12
    Tendencias Emergentes en Ciberseguridad4. Seguridad de Datos y Ciberseguridad3Semanas
    1 a 12
    Trabajo Fin de Máster5. Trabajo Fin de Máster9Semanas
    13 a 17

    Calendario

    Comentarios generales:

    • Cada semestre se divide en dos partes, una parte donde se imparten las asignaturas (incluido el TFM) y en la que se incluye la evaluación correspondiente a la convocatoria ordinaria de las mismas y la parte final, sin docencia, reservada para la convocatoria extraordinaria.
    • Los días de fiesta y vacaciones se rigen, en general, por el calendario escolar español.

    Calendario 2023-2024

    Calendario 2022-2023

    Calendario 2021-2022

    Calendario 2020-2021

    Calendario 2019-2020

    Calendario 2018-2019

    Competencias – Resultados de Aprendizaje

    Competencias Generales
    CG1Adquisición de competencias teóricas y prácticas para el análisis y diseño de soluciones empresariales en Big Data (almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de información heterogénea).
    CG2Capacidad de planificar y construir sistemas que permitan una gestión segura de los datos.
    CG3Capacidad de diseñar e implementar sistemas capaces de extraer conocimiento práctico de grandes volúmenes de datos aplicado al mundo de la empresa (Inteligencia de Negocio/Business Intelligence)
    Siguiendo el criterio general de que el salto entre lo aprendido y los requisitos del mundo laboral sea el menor posible, las anteriores competencias generales se concretan en las siguientes competencias, divididas por materias o grandes bloques temáticos.
    Competencias de Tecnologías Informáticas para el Big Data:
    CBD1Capacidad de diseñar e implementar sistemas de descubrimiento de conocimiento en grandes bases de datos distribuidas.
    CBD2Capacidad de analizar, diseñar y construir o configurar sistemas de almacenamiento escalable y procesamiento escalable.
    Competencias de Ciencia de Datos/Data Science
    CDS1Capacidad de aplicar, validar y evaluar métodos de Ciencia de Datos/Data Science e Inteligencia Artificial sobre conjuntos y flujos de datos masivos y complejos.
    CDS2Capacidad de dirigir proyectos para la extracción de conocimiento basados en métodos eficientes de análisis de datos.
    CDS3Capacidad para el análisis, exploración y síntesis de conjuntos complejos de datos no estructurados y de diseñar soluciones que permitan extraer de los mismos información relevante y valiosa para el soporte a la toma de decisiones.
    Competencias de Inteligencia de Negocio/Business Intelligence
    CBI1Adquisición de competencias teóricas y prácticas sobre conceptos básicos financieros y de gestión de la empresa, en sus cuatro vertientes: clientes-marketing, personal, producción e innovación.
    CBI2Capacidad para aplicar el Business Intelligence en el desarrollo de proyecto<strong></strong>s de optimización de la gestión de la empresa (clientes-marketing, personal, producción e innovación), y de la mejora de la toma de decisiones
    CBI3Capacidad de diseñar y crear visualizaciones a partir de información extraída de datos masivos y complejos.
    CBI4Capacidad de análisis, diseño e implementación de aplicaciones que proporcionen visualizaciones de modo continuo sobre flujos de datos cambiantes.
    CBI5Capacidad de diseñar, parametrizar y construir sistemas complejos de inteligencia de negocio sobre herramientas específicas.
    CBI6Adquisición de competencias teóricas y prácticas acerca del proceso ETL (extraer, transformar y cargar) sobre los datos de la empresa, para el diseño e implementación de sistemas de análisis y extracción de información con el objetivo de optimizar la gestión y mejorar los procesos de toma de decisiones.
    Competencias de Seguridad en Big Data y Ciberseguridad
    CSD1Capacidad para utilizar los conceptos básicos de ciberseguridad en proyectos de Big Data.
    CSD2Capacidad para la aplicación de técnicas de auditoría de sistemas de seguridad y de conocer y técnicas de análisis forense, en el contexto de la seguridad informática y la ciberseguridad.
    CSD3Adquisición de competencias teóricas y prácticas sobre Sistemas de Gestión de la Seguridad de la Información.
    CSD4Capacidad para acceder, analizar y aplicar la información generada en Centros de Respuesta a Incidentes de Seguridad, así como conocer sus principios de funcionamiento y normativas.
    CSD5Capacidad de diseñar y aplicar soluciones relativas a los aspectos relativos a temas de la seguridad y privacidad en entornos de Big Data.
    CSD6Conocer y aplicar las últimas tendencias y tecnologías emergentes en el campo de la seguridad con aplicaciones a Big Data.


    Acceso y Admisión

    Criterios Generales

    En base al real decreto 1393/2007 de 29 de octubre, para acceder a enseñanzas oficiales de Máster será necesario estar en posesión de un título universitario.

    El acceso al máster se regirá por la normativa de la UBU, la ULeon y la UVA para títulos con límite de plazas y será conforme con los criterios generales de selección que la universidad establece. A esas normas y criterios generales se añaden los requisitos específicos de selección, que a continuación se detallan, para el caso en que el número de preinscritos supere la oferta de plazas anual

    Criterios Específicos

    De forma concreta, se establece los siguientes perfiles de acceso específico para el presente Máster:

    A. Áreas idóneas: Titulados en el ámbito tecnológico, principalmente con titulaciones de Informática, aunque también otras titulaciones como Telecomunicaciones, Industriales o Electrónica. Titulados en el ámbito de ciencias con competencias en matemáticas e informática como Física, Estadística o Matemáticas.

    B. Áreas afines: Titulados en Arquitectura, Economía, Comercio, Marketing, Administración de Empresas, y otras similares. En este caso, deberán tener experiencia laboral demostrada en el ámbito de la informática (desarrollo de software, administración de sistemas, dirección de proyectos, etc.) que les capacite para un correcto aprovechamiento del máster.

    Los graduados (o título equivalente) en el perfil A tendrán acceso directo. Para Los graduados en el perfil B se plantean los siguientes requisitos específicos de acceso:

    • Tener experiencia general en el ámbito de la informática.
    • Poseer conocimientos de informática en el desarrollo de software, administración de sistemas, dirección de proyectos, etc.
    • Poseer conocimientos matemáticos (álgebra y cálculo) y de estadística (probabilidad e inferencia) a nivel de primer curso de grado.

    Criterios de Admisión

    En caso de que el número de estudiantes preinscritos supere las plazas ofertadas, el orden de admisión lo decidirá la Comisión General Coordinadora de Máster, que valorará para la admisión, con carácter preferente, el perfil de los candidatos, atendiendo a su capacitación para asimilar y aprovechar los conocimientos propios del máster. En concreto, se tendrán en cuenta como criterios de admisión: titulación universitaria perteneciente a perfil de acceso A, puntuación del expediente académico del grado, junto con el currículum vitae; también se valorará el estar en posesión de un título de máster en temas relacionados con estos estudios.

    Si existieran plazas libres, los candidatos con titulaciones en otras áreas (perfil de acceso B) podrán ser considerados, pero deberán acreditar niveles de conocimiento suficientes en los requisitos de acceso específicos planteados. Para poder decidir acerca del nivel de conocimientos de los candidatos, la Comisión estudiará el CV de los solicitantes y podrá, si así lo considera, realizar una entrevista personal con cada uno de ellos.

    No obstante, dependiendo de cada caso concreto, la Comisión General Coordinadora del Máster podrá recomendar a alumnos admitidos, previo al inicio de las clases, la realización de actividades de formación complementaria, por ejemplo, cursos online u otros.

    Una Vez Admitidos

    Una vez seleccionados, los alumnos admitidos a cursar los estudios del máster, serán convocados en las fechas inmediatas previas al inicio del período de matrícula, a una reunión informativa donde se les instruirá acerca de la estructura y desarrollo de los estudios, materias y asignaturas que lo conforman y profesores que las imparten.

    Tras la matrícula, se asignará a cada estudiante un profesor tutor de entre los que conforman la plantilla docente del Máster, teniendo en cuenta, entre otros datos y en la medida de lo posible, los intereses particulares y las aptitudes específicas del estudiante.

    Memoria Oficial

    Salidas Profesionales

    El mercado laboral relacionado con la denominada “economía de los datos” [1] es un mercado en auge: Según las estadísticas elaboradas en la Unión Europea, en 2016 existían unos 350.000 empleos relacionados con los datos en España y en torno a 6 millones en toda la Unión Europea. Aun con estas cifras, la demanda de este tipo de profesionales en la Unión Europea roza en la actualidad el medio millón de puestos de trabajo, con previsiones de alcanzar una escasez de 800.000 puestos en 2020. [1]

    Dada la amplitud de temas tratados las salidas profesionales para las que habilita el presente máster son muy diversas. Entre ellas se pueden indicar:

    • Director de datos (chief data officer) dentro de la empresa. El titulado estará capacitado para realizar tareas de consultor, analista e implantador de políticas de gobierno en cuanto al almacenamiento, gestión, uso y acceso seguro de los datos dentro de los distintos departamentos de la empresa.
    • Ingeniero de datos (big data engineer). El titulado estará capacitado para realizar tareas de consultor, analista e implantador de arquitecturas para sistemas Big Data, en un entorno seguro, tanto a nivel empresarial como de grupos de investigación.
    • Científico de datos (data scientists). El titulado estará capacitado para realizar tareas de Responsable, jefe de proyecto o analista dentro del departamento de inteligencia de negocio de la empresa. Será capaz tanto de dirigir como participar en la creación de sistemas o departamentos de análisis y recomendación. Igualmente, podrá ejercer de investigador o coordinador de proyectos de investigación en el tratamiento y extracción de conocimiento en grandes volúmenes de datos.
    • Director de seguridad de la información (chief information security officer). El titulado podrá realizar tareas de consultor, analista e implantador de políticas y sistemas de gestión segura, tanto a nivel informático como legal, de los datos.
    • Creación de una empresa propia para dar soluciones a cualquier nivel en lo relacionado con el Big Data, la ciencia de los datos (data science) y la inteligencia de negocio, en un entorno que garantice la seguridad y la protección de los datos.
    [1] Emilio Ontiveros (dir.) y Verónica López Sabater (coord.), “Economía de los datos. Riqueza 4.0”, Editorial Ariel y Fundación Telefónica, 2017. Disponible en: https://universoabierto.org/2018/04/17/economia-de-los-datos-riqueza-4-0/ (último acceso 18-05-2018)

    Equipo Docente

    La plantilla docente se compone tanto de profesores universitarios como de expertos del mundo de la empresa.

    Los profesores de cada Universidad que impartirán el curso son:

    • Universidad de Burgos: Dr. D. Juan José Rodríguez Díez, Dr. D. César Ignacio García Osorio, Dr. D. Bruno Baruque Zanón, Dr. D. José Francisco Díez Pastor y Dr. D. Álvar Arnaiz González
    • Universidad de León: Dra. Dña. Henar Álvarez Cuesta, Dra. Dña. Noemí de Castro García, Dra. Dña. Adriana Suárez Corona, Dr. D. Miguel Carriegos Vieira, Dra. Dña. Lidia Sánchez González, Dr. D. Miguel Ángel Conde González, Dra. Dña. María Teresa Trobajo de las Matas.
    • Universidad de Valladolid: Dr. D. Belarmino Pulido Junquera, Dr. D. Carlos Alonso González, Dr. D. Carlos E. Vivaracho Pascual, Dr. D. Quiliano Isaac Moro Sancho, Dr. D. Benjamín Sahelices Fernández, Dr. D. Arturo González Escribano, Dr. D. Fernando Díaz Gómez, Dr. D. Aníbal Bregón Bregón, Dr. D. Miguél Angel Martínez Prieto, Dr. D. Fernando Adolfo Tejerina Gaite, Dr. D. Javier Pajares Gutiérrez y Dr. D. José Antonio Salvador Insúa.

    El personal docente e investigador universitario de plantilla se somete periódicamente a una evaluación de su labor. Cada cinco años se evalúa su actividad docente, otorgando un tramo docente si esta evaluación es positiva. La actividad investigadora se evalúa cada seis años; los méritos evaluados son artículos en revistas de primer orden internacional, ponencias en congresos de alto prestigio y patentes en explotación. Cada evaluación positiva es un tramo investigador. En la siguiente tabla mostramos un resumen de la cualificación de los profesores universitarios participantes en el máster:

    CategoríaNúmero de Profesores
    Tramos DocentesTramos de Investigación
    Titulares de Universidad136129
    Contratado Doctor484

    Impartirán docencia los siguientes profesores externos:

    • D. Álvaro Aparicio Lázaro. Senior IT Business Analyst – Computer Engineering – MBA – Executive Program in Big Data and Business Analytics. Ha trabajado en empresas como Indra, Philips y Everis. Actualmente es el Responsable de Desarrollo y Gestión de Sistemas Analíticos en Grupo Global Exchange, donde realiza funciones de: desarrollo de nuevos modelos de Business Analytics basados en entornos Big Data, gestión de nuevos proyectos, desarrollo de aplicaciones para analítica de procesos de negocio, definición de arquitectura técnica de sistemas, desarrollo de cuadros de mando gerenciales.
    • D. José Carlos Belloso Castillo. Desarrollador de software e ingeniero de mantenimiento técnico a nivel mundial (Global Technical Support Engineer and Software Developer) de Varian Medical Systems. Con experiencia, dentro de la misma compañía, como desarrollador de PSE (Process System Engineering) & Big Data, trabajando con arquitecturas y análisis de datos basados en la plataforma SPLUNK.
    • Dr. D. Juan Manuel Pascual Gaspar. Responsable del Índice Maestro de Pacientes (EMPI) de SACYL (Sanidad de Castilla y León). Doctor en Informática por la Universidad de Valladolid y Licenciado en Ciencias Físicas e Ingeniero Electrónico por la Universidad de Granada. Experiencia profesional en el desarrollo de Sistemas de Información y Telecomunicaciones de larga escala en empresas internacionales tales como Telefónica y Accenture, ha impartido docencia, además, en la Universidad Europea Miguel de Cervantes.
    • Dr. D. Jesús F. Rodríguez-Aragón. Ingeniero informático y Doctor por la Universidad de Salamanca, Universidad de la que es profesor asociado. Ha trabajado para IBM, como investigador en el Grupo de Robótica y Sociedad de la Universidad de Salamanca, fundador y CEO de Techtrid, empresa de consiltoría tecnológica y ha sido director de MEGA Spain, filial de MEGA.nz. Actualmente, es co-fundador y CEO de IBerBox, una nube para profesionales y pymes. Premio Mejor Ingeniero Informático del Año 2018, otorgado por el Colegio Profesional de Ingenieros en Informática de Castilla y León
    • Dña. Isabel Fernández Isasi. Responsable del área de Data Science de Madison MK, compaginando la Gestión de Equipos con la labor de Data Scientist. Trabaja en el desarrollo de modelos predictivos para resolver problemas de negocio. Graduada en Matemáticas y Máster en Big Data y Business Analytics, ha participado en iniciativas relacionadas con la investigación como el programa Residencias Estivales del parque Científico de la Universidad de Valladolid, incluyendo el segundo premio por la residencia “Modelado de hábitos de consumo reactivos en videojuegos”.
    • D. José Luis Marín de la Iglesia. Responsable de la estrategia tecnológica de Madison MK y director de la compañía Gateway S.C.S. (propietaria de EUROALERT.NET). Ingeniero de Telecomunicación y Graduado en Administración y Dirección de Empresas. Ha dirigido más de 10 proyectos de I+D+i en el área de las tecnologías asociadas a Cloud Computing, Big Data y Ciencia de Datos, realizando, además, tareas de evaluación de proyectos de Investigación e Innovación para la Comisión Europea. Autor de diversas publicaciones, participa habitualmente en iniciativas y eventos relacionados con el impulso del software “open source”, la innovación y el conocimiento libre y abierto y el Open Data.
    • D. Julián Gómez Cuadrado. Ingeniero Superior en Informática y Máster en Big Data y Business Analytics. Tiene una larga trayectoria en el mundo de TI, nuevas tecnologías y analítica de datos. Ha trabajado en consultoras y prestado servicios profesionales para varias compañías en el ámbito del diseño y desarrollo de productos, gestión de proyectos IT, definición y seguimiento de planes estratégicos de arquitectura y sistemas. Ha realizado proyectos de innovación en tecnologías aplicadas en el entorno empresarial (Repsol, Endesa, Red Eléctrica, Gamesa, Acciona, Globalia …), así como coordinando equipos técnicos en proyectos I+D. Es socio y cofundador de Analyticae, donde lidera el área de Arquitecturas Big Data & Business Analytics.
    • D. Cristóbal Rodríguez Fraile. Licenciado en Ciencias Políticas y Sociología, es Máster en Big Data y Business Analytics y Máster en Dirección de Recursos Humanos. Consultor Certificado en SAP Human Capital Management. Desde que en 1995 comenzara su carrera profesional, ha realizado su actividad principalmente en el área de los recursos humanos. Es socio y cofundador de Analyticae, donde lidera el área de People Analytics. Ha trabajado en todo tipo de clientes realizando proyectos de gestión de procesos en todas las áreas de recursos humanos incluyendo cuadros de mando y sistemas BI en clientes como Banco de Santander, Red Eléctrica de España, Grupo Cosentino, CEGASA, SAICA, HOLCIM, FINSA, ACCIONA o REPSOL entre otros.
    • Dra. Dña. Rocío González Martínez. Consultora senior. Licenciada en Ciencias Matemáticas especialidad Estadística. Doctorando en Data Analysis. Cuenta con más de 20 años de experiencia en el área de análisis de datos y data mining. Responsable del lanzamiento de IKEA en Portugal: lanzamiento de marca y apertura de tiendas desde el puesto de responsable de comunicación externa del país. Pionera en la construcción de modelos predictivos, scoring de clientes, clustering, modelos RFM, análisis de la cesta de la compra, aplicación de Big Data al mundo de recursos humanos, análisis del ciclo de vida de cliente, testing de campañas, etc., liderando esta área en la empresa Analyticae de la que es socia fundadora. Ha trabajado para clientes como IKEA, Makro, El Corte Inglés, Barclays, Fujistu, Self Trade Bank o IBM

    Empresas Colaboradoras

    master_empresas_aeiseguridadmaster_empresas_anfixmaster_empresas_beonpricemaster_empresas_cognizantcoritelmaster_empresas_cpiicylDatasalteuroalertEVERISLuceIndra minsaitmleannielsenmaster_empresas_plasticscmRoamsSILVERSTORMmaster_empresas_tecsidelmaster_empresas_telefonica_i+dvoxel3dmaster_empresas_xeridia

    Contacto

    • Coordinador General del Máster:
      • Carlos Enrique Vivaracho Pascual
        Profesor Titular de Universidad
        Dpto. de Informática, Universidad de Valladolid
        Correo: cevp@infor.uva.es
    • Coordinador Universidad de Burgos:
      • Bruno Baruque Zanón
        Profesor Contratado Doctor
        Dpto. Lenguajes y Sistemas Informáticos, Universidad de Burgos
        Correo: bbaruque@ubu.es
    • Coordinador Universidad de León:
      • Henar Álvarez Cuesta
        Profesora Titular de Universidad
        Dpto. Derecho del Trabajo y Seguridad Social
        Correo: halvc@unileon.es
    • Coordinador Escuela de Ingeniería Informática de Segovia:
      • Miguel Ángel Martínez Prieto
        Profesor Ayudante Doctor
        Dpto. Lenguajes y Sistemas Informáticos, Universidad de Valladolid
        Correo: migumar2@infor.uva.es

    Recursos Técnicos

    Para poder seguir el curso sólo se necesita un ordenador con conexión a internet, y dos aplicaciones que vienen en la instalación estándar de cualquier sistema operativo: un navegador para entrar en la plataforma virtual y un cliente de escritorio remoto.

    Para las videoconferencias (tutorías, clases on-line, presentación de trabajos, etc.) será necesario disponer de una webcam y de un micrófono. Usaremos Skype y Lifesize. En ambos casos el cliente es libre y de muy sencilla instalación.

    El resto de herramientas y software necesario se proporcionará en las máquinas virtuales que se asignarán a cada alumno o será accesible vía web (navegador). Para el intercambio y compartición de ficheros, en caso necesario, se proporcionará acceso de manera gratuita a espacios de almacenamiento compartidos.

    La plataforma virtual que usaremos está basada en Moodle y la URL de acceso es: https://ubuvirtual.ubu.es/. Se puede acceder a ella desde cualquier dispositivo electrónico conectado a internet. También se puede tener acceso desde la aplicación Moodle Mobile (disponible en Google Market y Apple Store) que se puede instalar en Tablet o Smartphone.

    Normativas-Documentos

    Conocimientos Previos

    Para un correcto aprovechamiento de los estudios, los conocimientos previos mínimos que el estudiante debe tener son:

    • Experiencia general en el ámbito de la informática. Debe tener conocimientos en el manejo de un ordenador tanto a nivel de usuario como en administración básica de equipos. Se va a acceder y gestionar conjuntos de datos, por lo tanto, el estudiante debe poseer conocimientos básicos en el campo de las bases de datos.
    • Conocimientos en desarrollo de software. No se van a realizar grandes proyectos software, pero sí se necesita saber programar. Es necesario conocer programación orientada a objetos. En cuanto a lenguajes, aunque no el único, el más utilizado en las distintas asignaturas es Python; si no se conoce, sería importante que previo a la realización del máster se adquirieran conocimientos básicos acerca de este lenguaje.
    • Conocimientos en matemáticas y estadística. En principio, el nivel mínimo necesario sería el equivalente a los adquiridos en el primer curso de cualquier grado en ingeniería.

    FAQ

    ¿Es necesario residir en España para estudiar el Máster?

    No, podrás matricularte y acceder a él desde cualquier país del mundo siempre que cumplas con los requisitos de acceso y admisión.

    ¿Cuánto cuesta el Máster?

    El coste del Crédito ECTS es el mismo que tiene cualquier máster presencial no profesionalizante (Másteres que habilitan para el ejercicio de actividades profesionales reguladas en España) en cualquiera de las Universidades públicas de Castilla y León. La Junta de Castilla y León es la encargada de fijar esos precios públicos cada curso. Los precios están disponibles y actualizados en la web de cualquiera de las Universidades participantes en el Título.

    ¿Me tengo que matricular de los 60 créditos?

    Es lo ideal, pero no es obligatorio. Todas las Universidades implicadas en el Máster tienen la opción de poder realizar matricula parcial por motivos laborales. La información concreta está disponible en la web de cada Universidad.

    ¿En qué Universidad me matriculo?

    Te puedes matricular en cualquiera de las tres Universidades involucradas en el Máster. La limitación de plazas del máster se extiende a cada Universidad y Centro. Cada Universidad tienen un límite de acceso de 9 alumnos, repartidos, en la de Valladolid, 6 para la Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid y 3 para la de Segovia. En caso de superarse el límite en una de ellas, se te informaría de las plazas libres que quedaran en el resto.

    ¿Tiene alguna implicación matricularse en una u otra Universidad?

    Ninguna. Independientemente de donde te matricules, tendrás los mismos derechos y disponibilidad de recursos. El título final también es el mismo.

    ¿Tienen el mismo valor el título online que el presencial?

    Sí. Es un máster verificados por la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA). Esto quiere decir que tienen la misma validez que cualquier titulación presencial ofertada por cualquier Universidad.

    ¿Los estudios online tienen el mismo nivel de calidad que los presenciales?

    Sí. La calidad de los estudios depende en gran parte de la calidad del profesorado con el que se cuente. El profesorado que impartirá docencia tienen una amplia experiencia docente, tanto en titulaciones presenciales como virtuales, para así proporcionarte las competencias que los empleadores buscan en el mundo real. De esta manera, nos aseguramos de que recibirás la misma formación de elevada calidad académica que reciben los estudiantes de las titulaciones presenciales.

    ¿A cuántas convocatorias me puedo presentar con cada matrícula?

    Tienes derecho a presentarte a dos convocatorias en cada una de las asignaturas que te matricules: una convocatoria ordinaria al finalizar las clases del primer semestre y una convocatoria extraordinaria en la que podrías recuperar las asignaturas no superadas en la ordinaria.

    ¿A qué servicios puedo acceder?

    Como estudiante de la Universidad tienes los mismos derechos y el acceso a los mismos servicios que cualquier otro estudiante de las titulaciones presenciales, en cualquiera de las Universidades.

    ¿Cómo se accede al aula virtual (UBUVirtual)?

    Para acceder al aula virtual de cualquier asignatura debes de estar matriculada en la misma. Para acceder solo necesitas un navegador con conexión a Internet e identificarte a través de un usuario y contraseña que se te proporcionará al matricularte. Dentro del aula virtual, podrás acceder a todos los materiales y actividades, así como participar en los foros de debate, en las tutorías virtuales, etc.

    ¿Cómo se estudia en la plataforma online?

    Debes tener en cuenta que en el modelo educativo planteado en el máster, el estudiante es el protagonista del aprendizaje, por lo que tendrá un rol activo dentro de ese proceso. Estudiar online no quiere decir que estudies de forma aislada, ya que a través de plataforma virtual estarás en contacto con tus compañeros y profesores. Dentro del aula virtual, tendrás acceso a todos los recursos disponibles dentro de cada asignatura organizados por temas. En cada tema, el profesorado de la asignatura te propondrá una serie de actividades que forman parte de la Evaluación Continua de la Asignatura. Para que puedas planificarte mejor, habrá un calendario con las fechas de entrega de todas las actividades.

    Algunas de las actividades que realices serán individuales, pero otras se realizarán de forma colaborativa junto con tus compañeros de estudios dentro de entornos de trabajo virtuales. Todas estas actividades se entregarán a través del Aula Virtual, para que así el profesor pueda realizar las correcciones oportunas y avisarte cuando publique las calificaciones.

    ¿Cuál es la función del profesor tutor?

    A cada alumno se le asignará un tutor. Éste asume un papel de referencia y orientación a lo largo del curso. Su objetivo es asistir y orientar a los estudiantes en su proceso de aprendizaje a través de un seguimiento integral y personalizado del alumno. Asimismo, le orientará en su transición hacia el mundo laboral y en su desarrollo profesional. También será la referencia para cualquier problema que pudiera surgir, haciendo de interlocutor entre el alumno y la Comisión General Coordinadora del máster.

    ¿Qué metodologías docentes se siguen en la impartición online?

    El método docente de impartición se apoya en una plataforma de docencia virtual basada en Moodle que ayuda y facilita a que sea más dinámica e interactiva con el alumnado. Ofreciendo la posibilidad de acceso al material de clases, conferencias y otras técnicas expositivas, con actividades autónomas (trabajos y lecturas dirigidas), aprendizaje basado en problemas y/o proyectos, junto con pruebas de seguimiento a través de test y tareas online.

    ¿Quién más me acompaña en este viaje online?

    Durante la realización de los estudios, los coordinadores y profesores guían tu aprendizaje, pero tus compañeros también juegan un papel importante. La plataforma virtual promueve el aprendizaje colaborativo, la participación activa y se da mucha importancia al aprendizaje grupal con la participación en foros y otros medios colaborativos alternativos como tutorías online, talleres, etc.

    Actualizado a 23 de octubre de 2023: actualizada normativa elección delegado/a