Ficha del curso

II MÁSTER DE FORMACIÓN PERMANENTE EN BIG DATA, INTELIGENCIA ARTIFICIAL E INGENIERÍA DE DATOS (81406618001-2)

NIVEL:  Másteres de Formación Permanente

CAMPO DE CONOCIMIENTO:  Ingenierías y arquitectura

Descripción:
Máster en análisis avanzado de datos en entornos Big Data con Machine Learning e Inteligencia Artificial.

Proponente:  INSTITUTO DE TECNOLOGÍA E INGENIERÍA DEL SOFTWARE (ITIS)
Director:  José Francisco Aldana Montes    Teléfonos:  95195292  /  667276765
E-mail:  BIGDATA@LCC.UMA.ES

Nº plazas:  50
Precio:  6000.00 €

Preinscripción:  3000.00 €
Plazo de preinscripción:  desde   01/02/2025    hasta 01/09/2025
Fecha pago preinscripción hasta:  01/09/2025

Plazo de matrícula:  desde   01/09/2025    hasta     15/09/2025
1º plazo:  3000.00 €       Fecha:  hasta 15/09/2025       
2º plazo:  0.00 €       Fecha:  hasta 15/09/2025       

Permitido el pago por tarjeta bancaria.

Permitido el pago presencial.

Fecha de inicio de curso:  29/09/2025       Fecha de fin:  30/09/2026      
Lugar:  INSTITUTO DE TECNOLOGÍAS E INGENIERÍA DE SOFTWARE (ITIS)
Horario:  Lunes, Martes, Miércoles y Jueves de 18:00 a 21:00
Requisitos de acceso:
Ingenieros superiores y técnicos y graduados en Informática, Telecomunicación e Industriales; licenciados y graduados en ciencias físicas y matemáticas.
Con carácter excepcional las personas que puedan acreditar experiencia profesional o laboral a nivel competencial equivalente a la formación académica universitaria.

Duracion y creditos ECTS
Docencia teórico-práctica en aula:  39.40 ECTS     
Docencia On-line:  5.60 ECTS     
Prácticas externas en empresas:  9.00 ECTS     
Trabajo fin de titulo:  6.00 ECTS     
Créditos europeos totales:  60.00 ECTS     
Horas de clase presencial:  394.00      
Horas de trabajo del estudiante:  1500.00     
Fecha de aprobación:  18/12/2024       

Programa:
Módulo 1:Introducción a la programación orientada a objetos con Java
Módulo 2: Introducción al ecosistema Big Data
Módulo 3: Gestión de Datos, bases de datos relacionales
Módulo 4: Gestión de datos en el Big Data, bases de datos NoSQL
Módulo 5: Analítica de datos y extracción de conocimiento mediante tecnicas de Inteligencia Artificial
Módulo 6: Procesamiento de datos escalable: Desarrollo de aplicaciones en entornos Big Data con Hadoop y Spark
Módulo 7: Aprendizaje automático (Machine Learning): conceptos, metodología, algoritmos de aprendizaje para analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva, y retos en su implementación
Módulo 8: Deep Learning con GPUs: Herramientas, aceleración y optimizaciones
Módulo 9: Procesamiento de datos escalable en el contexto Big Data: Machine Learning y Streaming
Módulo 10: Inteligencia artificial generativa y grandes modelos de lenguaje (LLMs)
Módulo 11: fundamentos de MLOps
Módulo 12: Visualización de datos en entornos Big Data
Módulo 13: IoT & Real Time en entornos Big Data: La Internet de las Cosas Inteligente
Módulo 14: Big Data & Cloud Computing: Servicios de Big Data en la Nube
Módulo 15: Laboratorio Abierto: Casos Prácticos en Ingeniería y Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Módulo 16 Prácticas externas
Módulo 17: Trabajo fin de título