UNIR Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics & Big Data
UNIR

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Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics & Big Data

Online

Master

1 anno

Spagnolo

Tempo pieno

Oct 2026

Insegnamento a distanza

Prendi decisioni basate sui dati con il Master in Big Data UNIR

Specializzati in big data, il profilo più desiderato dalle aziende

In un'epoca in cui le aziende utilizzano in modo permanente grandi quantità di informazioni, gli specialisti nell'analisi e nell'elaborazione dei dati sono diventati uno dei profili con la maggiore domanda e futuro occupazionale. Con il Master in Big Data, in cui sono stati formati più di 1.800 studenti in 14 edizioni, acquisirai una visione professionale a 360º di quattro aspetti chiave:

  1. Infrastrutture per l'acquisizione, l'elaborazione distribuita e l'archiviazione dei dati.
  2. Mining e analisi per estrarre informazioni rilevanti utilizzando l'intelligenza artificiale e il machine learning.
  3. Visualizzazione interattiva per mostrare i risultati.
  4. Processo decisionale per anticipare i rischi.

Formazione online sulla scienza dei dati che risponde alla domanda del mercato

Approfondisci l'analisi avanzata dei dati nel campo aziendale e scopri le storie di successo del settore attraverso corsi, workshop autoguidati e seminari aggiornati. Inoltre, avrai desktop cloud personalizzati per i processi big data.

Questo Master online in Analisi dei dati in scienza dei dati copre l'intero ciclo di vita dei dati , dall'acquisizione al processo decisionale, combinando teoria e pratica in ciascuna materia. Utilizzerai linguaggi di programmazione e sfide reali per applicare le conoscenze in situazioni specifiche.

Perché studiare il Master in Big Data UNIR ?

Progetta e supporta strategie vincenti sfruttando enormi informazioni e dati fin dal primo momento. Potrai migliorare l'efficienza e la competitività delle aziende. Ti specializzerai in:

  • I database più comuni in ambienti big data , come MongoDB, Cassandra, Neo4J e Redis.
  • Tecniche di intelligenza artificiale come clustering, machine learning e progettazione di sistemi esperti in grado di inferire nuova conoscenza.
  • Statistica applicata all'analisi e all'interpretazione dei dati.
  • Ingegneria per l'elaborazione massiva dei dati tramite l'ecosistema Hadoop, MapReduce e Impala, Docker e Kubernetes, l'elaborazione dei dati con Spark (Spark MLlib e Spark Streaming) e l'acquisizione dei dati in tempo reale con Kafka.
  • Tecniche efficienti per la visualizzazione dei dati utilizzando D3.js, Google Charts, Tableau, Power BI, Qlik Sense e Carto.