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Máster de Big Data e Ingeniería de datos

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Presencial

Octubre 2025 - Junio 2026

Martes, miércoles y jueves de 16:30 a 20:30 h.

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Sede ESESA Málaga

Dirección Académica: José Ignacio Merino

¿Por qué estudiar el Máster de Big Data e Ingeniería de datos?

La cantidad de datos e información que gestiona una entidad es asombrosa y con las tecnologías actuales y desarrollo del conocimiento en esta área hace que sea el momento perfecto para la formación en este ámbito profesional ya que está experimentando, además, una de las tasas de paro más bajas del entorno laboral a nivel global y con perspectivas de crecimiento alcistas. 
 
El Máster en Ingeniería de Big Data e Ingeniería de datos en Málaga ofrece una formación especializada de alto nivel, que le permitirá hacer frente a situaciones reales de empresa en el área de la gestión y obtención de datos, orientado totalmente al negocio. 
 
Bajo la dirección académica de ARELANCE, obtendrás de la mano de profesionales en activo, los cocimientos y herramientas para la toma de decisiones en base a la analítica de datos, así como los aspectos técnicos para la implantación de modelos predictivos en cualquier tipología de entidad y en todos y cada uno de los departamentos funcionales de una empresa. 

 Nuestro Máster en Big Data en Málaga se distingue por su enfoque práctico y su plan de estudios actualizado. Contarás con un equipo de profesores expertos en el ámbito del Big Data, quienes te guiarán en el dominio de las herramientas y técnicas más avanzadas.

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Este título te interesa si…

Eres titulado en el ámbito de la informática, en alguna ingeniería o en otra disciplina universitaria afín y cuentas con conocimientos previos en la materia, y deseas cursar un máster en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial con dedicación a tiempo completo para especializarte y desarrollar tu perfil profesional en este campo.

¿Qué aprenderás en el Máster de Big Data e Ingeniería de datos?

Dominar los fundamentos y metodologías clave de la ingeniería de datos para diseñar y desplegar soluciones escalables orientadas a la captura, integración y explotación de información.
Adquirir una visión práctica del ciclo de vida del dato (ingesta, almacenamiento, procesamiento, calidad y gobierno) aplicado a entornos reales de empresa.
Conocer y aplicar técnicas de analítica avanzada y machine learning para resolver problemas de predicción, clasificación y optimización en distintos contextos organizativos.
Profundizar en aprendizaje profundo (deep learning) y sus principales arquitecturas, comprendiendo sus casos de uso más relevantes.
Explorar la minería de texto y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para extraer valor de información no estructurada.
Aprender a construir cuadros de mando y sistemas de Business Intelligence, mejorando la capacidad de análisis y visualización para la toma de decisiones.
Comprender la infraestructura y los ecosistemas Big Data, así como los criterios para seleccionar tecnologías y arquitecturas en función de necesidades de negocio.
Incorporar principios de seguridad, privacidad y buenas prácticas en la gestión de datos, garantizando un uso responsable y conforme a normativa.
Conectar la tecnología con el valor empresarial, identificando oportunidades de aplicación de datos e IA para mejorar procesos, eficiencia y competitividad.
Integrar los conocimientos del programa en un proyecto final (TFM) que refleje la capacidad de plantear, desarrollar y defender una solución completa basada en datos.

Dominar los fundamentos y metodologías clave de la ingeniería de datos para diseñar y desplegar soluciones escalables orientadas a la captura, integración y explotación de información.
Adquirir una visión práctica del ciclo de vida del dato (ingesta, almacenamiento, procesamiento, calidad y gobierno) aplicado a entornos reales de empresa.
Conocer y aplicar técnicas de analítica avanzada y machine learning para resolver problemas de predicción, clasificación y optimización en distintos contextos organizativos.
Profundizar en aprendizaje profundo (deep learning) y sus principales arquitecturas, comprendiendo sus casos de uso más relevantes.
Explorar la minería de texto y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para extraer valor de información no estructurada.
Aprender a construir cuadros de mando y sistemas de Business Intelligence, mejorando la capacidad de análisis y visualización para la toma de decisiones.
Comprender la infraestructura y los ecosistemas Big Data, así como los criterios para seleccionar tecnologías y arquitecturas en función de necesidades de negocio.
Incorporar principios de seguridad, privacidad y buenas prácticas en la gestión de datos, garantizando un uso responsable y conforme a normativa.
Conectar la tecnología con el valor empresarial, identificando oportunidades de aplicación de datos e IA para mejorar procesos, eficiencia y competitividad.
Integrar los conocimientos del programa en un proyecto final (TFM) que refleje la capacidad de plantear, desarrollar y defender una solución completa basada en datos.

Dominar los fundamentos y metodologías clave de la ingeniería de datos para diseñar y desplegar soluciones escalables orientadas a la captura, integración y explotación de información.
Adquirir una visión práctica del ciclo de vida del dato (ingesta, almacenamiento, procesamiento, calidad y gobierno) aplicado a entornos reales de empresa.
Conocer y aplicar técnicas de analítica avanzada y machine learning para resolver problemas de predicción, clasificación y optimización en distintos contextos organizativos.
Profundizar en aprendizaje profundo (deep learning) y sus principales arquitecturas, comprendiendo sus casos de uso más relevantes.
Explorar la minería de texto y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para extraer valor de información no estructurada.
Aprender a construir cuadros de mando y sistemas de Business Intelligence, mejorando la capacidad de análisis y visualización para la toma de decisiones.
Comprender la infraestructura y los ecosistemas Big Data, así como los criterios para seleccionar tecnologías y arquitecturas en función de necesidades de negocio.
Incorporar principios de seguridad, privacidad y buenas prácticas en la gestión de datos, garantizando un uso responsable y conforme a normativa.
Conectar la tecnología con el valor empresarial, identificando oportunidades de aplicación de datos e IA para mejorar procesos, eficiencia y competitividad.
Integrar los conocimientos del programa en un proyecto final (TFM) que refleje la capacidad de plantear, desarrollar y defender una solución completa basada en datos.

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