Máster en Big Data Science

Presentación

El Máster en Big Data Science está organizado y se imparte en la E.T.S.I. de Telecomunicación de la Universidad de Valladolid, y cuenta con la colaboración de:

Empresas colaboradoras del Máster en Big Data Science

Diversas empresas colaboran con el Máster en Big Data Science impartiendo docencia en una de las asignaturas "Fundamentos y Aplicaciones de Ciencia de Datos y Big Data" y/u ofertando prácticas remuneradas (en muchos casos en exclusiva) para los alumnos de este máster.



Es importante aclarar que realizar prácticas en una empresa colaboradora del máster no está garantizado al 100%, pues las empresas realizaran sus propios procesos de selección sobre los alumnos del máster. Ahora bien, en el caso de que un alumno no fuera seleccionado por ninguna empresa, o simplemente porque así lo prefiriera el propio alumno, podrá realizar las prácticas en empresa en el seno de un grupo de investigación de la UVa (siendo estas prácticas sin remunerar).

Plan de estudios

Para el curso 17/18 (segunda edición del máster) la planificación es la siguiente:
- Comienzo de estudios: 9 de octubre de 2017
- Fin de los estudios: 14 de septiembre de 2018
- Horario: Desde octubre a abril se impartirán entre 12 y 15 horas presenciales a la semana, ubicadas de lunes a jueves de 18:00 a 22:00 (excepcionalmente podría celebrarse alguna sesión los viernes impartida principalmente por las empresas colaboradoras) 

La siguiente figura muestra un esquema de la planificación del máster en el curso 17/18:


El máster se estructura en dos materias: Habilidades fundamentales en ciencia de datos y Big Data (45 ECTS), y Prácticas en empresa y Proyecto Fin de Máster (15 ECTS).

1. Habilidades fundamentales en ciencia de datos y Big Data (45 ECTS): La primera de las materias se desarrolla desde octubre de 2017 hasta abril de 2018. Consta de 7 asignaturas y tiene como objetivo que los alumnos adquieran los conceptos fundamentales asociados a la ciencia de datos y Big Data, destrezas en el manejo de diversas herramientas, y habilidades básicas para desarrollar con éxito proyectos de ciencia de datos y de procesado masivo de datos. Esta materia se caracteriza por el uso de clases magistrales participativas, conferencias impartidas por empresas del sector, la realización de prácticas en laboratorio, así como el estudio de casos y el desarrollo de pequeños proyectos, combinando tanto trabajo individual como grupal dentro y fuera del aula. La presencialidad de esta materia es del 30%, por lo que el trabajo autónomo de los alumnos tiene una gran importancia.
2. Prácticas en empresa y Proyecto Fin de Máster (15 ECTS): La segunda de las materias busca la aplicación concreta de lo aprendido en el bloque anterior y la integración de esos conocimientos en uno o dos casos prácticos, para lo cual incluye prácticas en una de las empresas colaboradoras del Máster o en grupos de investigación de la UVa, y la realización de un Proyecto Fin de Máster con la posibilidad de que esté asociado a esas prácticas en empresa. Esta materia supone una excelente oportunidad para los alumnos, por permitirles adquirir experiencia en el mundo de la empresa en la temática del Máster y afianzar y ampliar conocimientos. La fecha límite para finalizar esta materia y los estudios es el 14 de septiembre de 2018, aunque no es necesario esperar hasta entonces y las prácticas y el proyecto fin de máster pueden completarse en una fecha anterior.

Puedes encontrar más información sobre las asignaturas del Máster casi al final de esta página web.

Tres aspectos importantes a tener en cuenta son los siguientes:

1. Las asignaturas se han estructurado de modo que se impartan únicamente tres asignaturas en paralelo, y optimizando su ubicación en el calendario con el fin de armonizar las dependencias entre asignaturas y distribuir la carga de trabajo.
2. Los alumnos que hayan realizado o realicen un Trabajo o Proyecto Fin de Máster con una carga de al menos 7.5 ECTS y dentro de un Máster Oficial, y cuyos contenidos de dicho trabajo versen sobre temas afines a los del Máster en Big Data Science, podrán verse eximidos de la realización del Proyecto Fin de Máster de este título propio a solicitud del alumno (se les reconocerá ese trabajo), siempre y cuando la Comisión Académica del Máster lo autorice tras analizar cada caso concreto.
3. Aunque el Máster está organizado en asignaturas, de acuerdo con la normativa vigente en la UVa para los títulos propios, se debe dar calificación global del Máster (y no desglosada por asignaturas). De acuerdo con dicha normativa la calificación global será: APTO, NO APTO o NO PRESENTADO. Por este motivo, el máster debe superarse en un único curso académico y la evaluación continua juega un papel muy relevante. Puedes encontrar más información sobre el proceso de evaluación al final de esta página web.
   

Acceso al Máster e Importe de Matrícula

Acceso al máster

1. Para acceder al Máster en Big Data Science es condición necesaria estar en posesión de un título universitario (licenciado, ingeniero, arquitecto, máster oficial, diplomado, ingeniero técnico, arquitecto técnico o título de grado). Ahora bien, en el punto 3 se describe una excepción a esta condición.
2. El acceso se permite a los egresados de cualquier rama, si bien los solicitantes deberán acreditar tener conocimientos previos de matemáticas (álgebra y cálculo a nivel de primer curso de un grado en ciencias/ingeniería) y de tecnologías de la información y comunicaciones.
3. Podrán ser admitidos y matricularse los alumnos que en el momento de realizar la matrícula en el estudio propio, dentro del plazo señalado, tengan pendiente el proyecto fin de carrera o una asignatura para terminar los estudios oficiales que le dan acceso al máster. La obtención del título propio estará condicionada a que la finalización de los estudios universitarios oficiales sea anterior a la finalización del estudio de posgrado. Los alumnos que se matriculen en estas condiciones deberán adjuntar certificado académico, fotocopia de la matrícula en los estudios oficiales y un escrito en el que se dé por informado de que no obtendrá el título propio correspondiente si finalizado el curso de posgrado no ha aprobado el proyecto fin de carrera o la asignatura pendiente de los estudios oficiales, asimismo constará su renuncia expresa a reclamar el título acreditativo, el importe de la matrícula y las tasas abonadas.
4. Los alumnos que posean un título universitario extranjero podrán acceder al máster sin necesidad de que sus títulos extranjeros sean previamente homologados. La solicitud de acceso deberá autorizarla el Rector, previa comprobación de que el título extranjero presentado corresponde al nivel universitario exigido para acceder al título propio. Esta autorización no implicará, en ningún caso, la homologación del título extranjero que posea el interesado, ni el reconocimiento del mismo a otros efectos que el de cursar los correspondientes estudios. Una vez admitidos (en su caso) por la dirección del máster y dentro del plazo de matrícula establecido, deberán presentar la documentación prevista por el Reglamento de Cursos de Posgrado.

 

Criterios de admisión

• - Adecuación de la formación previa de los alumnos
• - Expediente académico.
• - Experiencia profesional de los solicitantes.
• - CV de los solicitantes.
  
• - Carta de motivación.
  
• - Cartas de recomendación y/o entrevistas personales.
• - Disponibilidad de los solicitantes de medios informáticos suficientes (propios o accesibles) para poder realizar el trabajo individual no presencial requerido por el título.

Importe de matrícula

Importe de la matrícula completa: 3400,00 €
Los alumnos matriculados en el Máster en Ingeniería de Telecomunicación de la UVa y egresados del mismo tendrán un importe de matrícula reducida (3000,00 €)
Es importante señalar que en estos momentos el importe de matrícula está pendiente de aprobación por parte del Consejo Social de la UVa.

Calendario de trámites

Se indican las fechas para el curso 17/18:

Fase de Preinscripción

Fase de Matriculación

Contacto

En los siguientes apartados de esta página proporcionamos más información sobre el plan de estudios, el sistema de evaluación y el profesorado. De todas formas, para información adicional podéis contactar con el Coordinador del Máster en Big Data Science:

Plan de estudios detallado

En este apartado damos información adicional sobre el plan de estudios. En primer lugar, repetimos aquí el esquema de la planificación del máster (curso 17/18), el cual se estructura en dos materias: Habilidades fundamentales en ciencia de datos y Big Data (45 ECTS), y Prácticas en empresa y Proyecto Fin de Máster (15 ECTS). :