Doble Máster en Ingeniería de Telecomunicación y Métodos Analíticos para Datos Masivos, Big Data
La carrera Doble Máster en Ingeniería de Telecomunicación y Métodos Analíticos para Datos Masivos, Big Data es una de las Másteres de Informática e Información que dicta la Universidad Carlos III de Madrid
La carrera está compuesta por 25 materias.
El título de Doble Máster en Ingeniería de Telecomunicación y Métodos Analíticos para Datos Masivos, Big Data es el título que otorga la Universidad Carlos III de Madrid para la carrera de Máster en Informática
Máster en Ingeniería de Telecomunicación
El Máster en Ingeniería de Telecomunicación es un máster profesional que sustituye al título de Ingeniero de Telecomunicación y te capacita para ejercer la profesión de Ingeniero de Telecomunicación, en virtud de lo establecido en la Orden CIN/355/2009, de 9 de febrero.
La Sociedad demanda profesionales tanto desde empresas del ámbito de las telecomunicaciones (grandes fabricantes de equipos de telecomunicaciones u operadoras de telecomunicaciones) como desde otro tipo de empresas, instituciones u organizaciones, que necesitan personal cualificado para diseñar y mantener sus propios sistemas de telecomunicaciones.
El objetivo general del Máster en Ingeniería de Telecomunicación es formar profesionales que sean capaces de desempeñar adecuadamente la profesión de Ingeniero de Telecomunicación. El Máster está orientado a la formación avanzada y a la inserción en el mercado laboral.
Máster en Métodos Analíticos para Datos Masivos: Big Data
Nuestro Máster está orientado principalmente a la formación de personas interesadas en trabajar en el análisis de datos, y especialmente en el análisis de grandes volúmenes de datos en empresas y organizaciones Los estudiantes del Master, recién graduados o profesionales activos, recibirán formación adicional en los métodos empleados en el tratamiento de Big Data, y se familiarizarán con la aplicación de estos métodos en diferentes áreas de interés.
Se pondrá especial énfasis en el uso de aplicaciones basadas en lenguajes analíticos como R y Python. Los cursos también introducirán paradigmas de almacenamiento y procesamiento tales como MapReduce o noSQL, así como en sus implementaciones más habituales (Hadoop, Storm, Spark, etc...), así como metodologías computacionales y de almacenamiento adecuadas para estos datos. Estos conocimientos proporcionan una excelente formación a los alumnos para el desarrollo de actividades asociadas al tratamiento de grandes volúmenes de datos, y en particular para realizar análisis estadísticos y computacionales complejos de los mismos, con el objetivo de obtener resultados aplicables en identificación de patrones, predicción, previsión, simulación u optimización. Estos resultados deben suponer el punto de partida básico para la mejora de la eficiencia en empresas y organizaciones.
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