I Edición del Máster en Big Data, Inteligencia Artificial e Ingeniería de Datos de la UMA

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OCTUBRE de 2024

Máster de formación permanente de la Universidad de Málaga organizado por el Grupo de Investigación Khaos en colaboración con otros grupos de investigación y empresas con amplia experiencia en el ámbito del análisis de datos en aplicaciones Big Data.


La I edición del Máster en Big Data, Inteligencia Artificial e Ingeniería de datos de la UMA no está enfocado a desarrollo de software, sino a análisis de datos, pero sí tiene un fuerte componente tecnológico. Está pensado para graduados e ingenieros en informática, graduados e ingenieros en telecomunicación y titulados el resto de las ingenierías. Incluyendo graduados o licenciados en Matemáticas y Estadística.

Requisitos fundamentales

La I Edición del Máster en Big Data, Inteligencia Artificial e Ingeniería de Datos de la Universidad de Málaga (UMA) exige una dedicación plena, especialmente para aquellos estudiantes sin una formación técnica previa. Estos estudiantes deben enfocarse exclusivamente en el máster, sin realizar simultáneamente otras actividades académicas o laborales. Para los alumnos con una formación técnica, aunque también se recomienda la dedicación completa, pueden tener algo más de flexibilidad. El programa enfatiza la importancia de una base sólida en programación y bases de datos, especificando competencias en Java, Python, y SQL como esenciales para seguir adecuadamente el curso.

Antes de formalizar la matrícula, los candidatos que no poseen un título técnico deben superar pruebas de nivel que se realizarán online en septiembre de 2024. Estas pruebas aseguran que todos los estudiantes tengan los conocimientos básicos necesarios en programación. Para prepararse, la dirección del máster sugiere ciertos cursos, cuyos enlaces pueden solicitarse por correo electrónico. Además, el máster ofrece flexibilidad para aquellos estudiantes que estén finalizando su grado y tengan menos de 60 créditos pendientes, permitiéndoles cursar el máster y el último año de su carrera simultáneamente, aunque el título del máster no se otorgará hasta no completar los estudios de grado.

Programa de prácticas

El Máster en Big Data e Inteligencia Artificial de la Universidad ofrece una oportunidad inigualable para poner en práctica lo aprendido: un programa de prácticas curriculares en empresas líderes del sector, esencial para la obtención del título. Estas prácticas, que se inician entre el 1 de febrero y el 30 de abril de 2025, no solo son una puerta a la experiencia profesional, sino también una forma remunerada de aprendizaje, con un estipendio de 1000 euros brutos al mes durante dos meses, trabajando 25 horas a la semana.

Pero la experiencia no tiene por qué terminar ahí. Tras completar las prácticas curriculares, los estudiantes tienen la opción de extender su estancia en las empresas por cuatro meses adicionales, en lo que se conocen como prácticas extracurriculares, bajo las mismas condiciones económicas. Aunque estas últimas no son obligatorias, representan una excelente oportunidad para seguir desarrollando habilidades y consolidando conexiones profesionales.

La asignación de las prácticas se realiza de manera cuidadosa, tomando en cuenta el perfil de cada estudiante y los requisitos específicos de las empresas colaboradoras, listadas en la página web oficial del máster. Es importante destacar que los estudiantes no eligen dónde realizarán sus prácticas; esta decisión recae en la dirección del máster. Además, para aquellos que ya estén trabajando en el sector de la informática o encuentren un empleo relacionado con la temática del máster, existe la posibilidad de solicitar el reconocimiento de estas prácticas, evitando así la necesidad de realizarlas, siempre que cumplan con los requisitos de antigüedad establecidos.

Para garantizar la calidad de la docencia a impartir, el máster combinará dos perfiles docentes perfectamente complementarios: profesorado universitario de las Universidades de Málaga, Alicante y País Vasco, junto a los mejores profesionales del mundo de la empresa.

Objetivos del Máster Big Data

¿Qué es Big Data?

El término Big Data hace referencia a aplicaciones que han de procesar y analizar una cantidad ingente de datos para lo cual no son suficientes las tecnologías tradicionales de bases de datos, aunque ésta no es la única característica que poseen. Además, los datos hay que procesarlos rápidamente, posiblemente mientras ya se están produciendo (típicamente en streaming), y el origen de los mismos puede ser muy variado ya que puede proceder de fuentes tan distintas como páginas web, aplicaciones de video y de audio, dispositivos móviles, redes sociales, redes de sensores, etc.

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El aspecto clave del Big Data es ser capaz de analizar toda esta información y a partir de ella obtener información valiosa para el usuario final; es éste apartado en el que se centra el Máster en Advanced Analytics on Big Data propio de la UMA. Los contenidos de máster incluyen una importante carga en tecnologías actuales relacionada con Big Data, como las plataformas Hadoop y Spark, bases de datos tanto SQL como NoSQL, herramientas de visualización de datos, técnicas de análisis predictivo, y la aplicación de todas ellas a tres casos de estudio de corte real. También se abordarán temas avanzados, como Internet de las Cosas (IoT), Cloud Computing y aspectos relacionados con la ciberseguridad.

Todos los módulos que componen el máster serán impartidos por profesionales del sector con amplia experiencia a sus espaldas. Un aspecto a destacar es la realización de prácticas en empresas líderes del sector en temas de Big Data, lo que permitirá consolidar lo aprendido en el período docente.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina de la informática que se ocupa de la creación y diseño de máquinas capaces de imitar la inteligencia humana. A través de algoritmos y modelos de aprendizaje avanzados, estas máquinas pueden aprender de la experiencia, comprender lenguajes complejos, identificar patrones y hacer decisiones complejas.

La IA puede clasificarse en dos tipos principales: la IA débil y la IA fuerte. La IA débil se refiere a sistemas diseñados para llevar a cabo una tarea específica, como el reconocimiento de voz. Por otro lado, la IA fuerte puede entender, aprender y aplicar conocimientos en una gama de tareas, y es la que más se asemeja a la inteligencia humana en términos de funcionalidad.

La Inteligencia Artificial es una parte integral de la era digital en la que vivimos y su papel en la sociedad continúa creciendo. En áreas como la medicina, el comercio, la educación y el entretenimiento, la IA está reinventando la forma en que operamos y nos comunicamos.

Cuando se combina con Big Data, la IA se vuelve aún más poderosa. Al utilizar la IA para analizar y entender los datos procesados por el Big Data, las organizaciones pueden obtener información valiosa que les permita tomar decisiones más informadas y efectivas.

Nuestro Máster en Big Data e Inteligencia Artificial está diseñado para equipar a los estudiantes con las habilidades y el conocimiento necesarios para navegar en este emocionante y en rápido crecimiento campo. Los estudiantes aprenderán cómo diseñar y utilizar algoritmos y modelos de IA, así como técnicas de procesamiento y análisis de Big Data. Estas habilidades son altamente valoradas en una gran cantidad de sectores, desde la salud hasta la finanzas, haciendo que los graduados de este máster sean altamente buscados por los empleadores.

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning se define como una disciplina científica del ámbito de la IA encarga de crear sistemas que puedan aprender por sí mismos. En este contexto nos referimos a aprender como la forma de identificar patrones complejos entre cantidades ingentes de datos.

La máquina que aprende automáticamente es un realidad un algoritmo que revisando millones de datos es capaz de predecir futuros comportamientos de sistemas complejos. Estos sistemas mejoran su funcionamiento de forma autónoma, es decir, sin que sea necesaria la intervención del ser humano.

La importancia del Machine Learning es que las empresas pueden pasar de ser reactivos (es decir, que reaccionan a acontecimientos que ocurren) a pro-activos (se anticipan a estos hechos antes de que ocurran).

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Por ejemplo, una empresa de telefonía cuenta con millones de clientes de los que tiene cientos de millones de datos: número de llamadas, tiempo medio, edad, permanencia, impagos, etc. La empresa se puede dedicar a guardar estos datos y utilizarlos para facturar o a ser pro-activos y utilizarlos en su provecho, por ejemplo para predecir la probabilidad de que un cliente abandone la compañía. 

Hoy en día el Machine Learning está presente en miles de actividades que se aprovechan de sus beneficios: compras online, publicidad dinámica, detección de fraudes, selección de clientes potenciales, predicción del tráfico, etc, etc.

Empresas Colaboradoras en el Programa de Prácticas:

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