Ingeniería

Máster Universitario en Inteligencia de Negocio y Big Data en Entornos Seguros

Business Intelligence and Big Data in Cyber-Secure Environments

Máster oficial interuniversitario de 60 créditos (51 en asignaturas obligatorias + 9 de trabajo fin de máster), distribuidos en dos semestres. Plazas limitadas: 27 alumnos.

Enseñanza de tipo no presencial u on-line, basada en proyectos y evaluación continua.

Especializado en unos de los campos de mayor crecimiento y relevancia económica y social actualmente, como es el análisis y procesamiento de grandes cantidades de datos (Big Data) heterogéneos, con el objetivo de extraer información que soporte, facilite y optimice la toma de decisiones en el mundo empresarial y/o social.

Para que eso sea posible es imprescindible garantizar la seguridad tanto en el almacenamiento como en la transmisión de esos datos. Aspecto cada vez más importante hoy en día, está presente de manera relevante en estos estudios con un módulo de 15 créditos centrado en la Seguridad de Datos y la Ciberseguridad, donde también se abordan los aspectos legales relacionados. Este módulo es uno de las características diferenciales de nuestro Máster.

Profesionales altamente cualificados sólo se logran mediante una docencia de calidad. Esta es nuestra propuesta, formación de calidad, cimentada en unas bases teóricas firmes, pero con un enfoque eminentemente práctico en todo lo estudiado. Para ello contamos con profesores universitarios con acreditada experiencia docente e investigadora de las Universidades de Burgos, León y Valladolid, así como con grandes profesionales del ámbito del Big Data, el Business Intelligence y la Seguridad. También contamos con la garantía de calidad de ser unos estudios certificados por las agencias de evaluación oficiales.

Los titulados serán capaces de desarrollar y dirigir proyectos en grandes volúmenes de datos, y aplicarlos al mundo empresarial y la toma de decisiones, y todo ello, con unos amplios conocimientos tanto legales como técnicos en lo referente a la seguridad y ciberseguridad.

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Máster Inteligencia de Negocio y Big Data en Entornos Seguros Web UVA

Memoria de Título Verificada

Descripción

Denominación

Máster Universitario en Inteligencia de Negocio y Big Data en Entornos Seguros (Interuniversitario)

Centro responsable en León

Escuela de Ingenierías Industrial, Informática y Aeroespacial

Centros en los que se imparte

Escuela de Ingenierías Industrial, Informática y Aeroespacial (Universidad de León), Escuela Politécnica Superior (Universidad de Burgos) y Escuela de Ingeniería Informática de Segovia y Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid (Universidad de Valladolid)

Tipo de enseñanza

A distancia

Número de plazas de nuevo ingreso ofertadas

27 (9 en cada universidad)

Idiomas en los que se imparte el título

Castellano

Profesiones reguladas para las que capacita, en su caso

No procede

Metodología

¿Qué metodologías docentes se siguen en la impartición online?

El método docente de impartición se apoya en una plataforma de docencia virtual basada en Moodle que ayuda y facilita a que sea más dinámica e interactiva con el alumnado. Ofreciendo la posibilidad de acceso al material de clases, conferencias y otras técnicas expositivas, con actividades autónomas (trabajos y lecturas dirigidas), aprendizaje basado en problemas y/o proyectos, junto con pruebas de seguimiento a través de test y tareas online.

¿Qué ventajas me ofrece cursar el máster en modalidad online?

El máster se ofrece a todos los alumnos en la modalidad on-line.  Esto permite un aprendizaje a distancia de calidad, en particular si las circunstancias personales impiden seguir horarios y presencialidad rígidos.

Este tipo de estudios favorece la libertad del alumno, aprovechando que todas las asignaturas están ya planificadas en la plataforma desde un principio. El acceso a los materiales está abierto de continuo, y se puede acceder desde cualquier sitio con cualquier dispositivo, contando además con la disponibilidad del profesorado para tratar aquellas dudas que se planteen. Además, se hace hincapié en el uso de software libre que permita al alumno realizar las prácticas y ejercicios sin costes añadidos.

La plataforma ofrece al alumno la posibilidad de consultar sus calificaciones y seguir su evolución de continuo. Por lo tanto, se puede completar el ciclo de actividades formativas con libertad de horario y a tu ritmo.

Plan de estudios

El contenido del Máster se ha organizado en 5 materias, con 18 asignaturas obligatorias:

Materia Cr Asignatura Cr S
1. Tecnologías Informáticas para el Big Data. 12 Infraestructura para el Big Data 3 1
Modelos de Programación para el Big Data 3 1
Arquitecturas Big Data 3 1
Almacenamiento Escalable 3 1
2. Ciencia de Datos / Data Science 9 Técnicas de Aprendizaje Automático Escalables 3 2
Aprendizaje sobre Flujos de Datos 3 2
Knowledge Discovery / Aprendizaje No Supervisado 3 2
3. Inteligencia de Negocio / Business Intelligence 15 Conceptos financieros y herramientas de gestión en la empresa 3 1
Procesamiento de datos para la Inteligencia de Negocio / Business Intelligence 3 1
Visualización de datos 3 1
Inteligencia de Negocio/Business aplicada I 3 2
Inteligencia de Negocio/Business aplicada II 3 3
4. Seguridad de Datos y Ciberseguridad 15 Tendencias emergentes en Seguridad de Datos 3 1
Derecho en Seguridad de Datos 3 1
Informática forense y Auditoría de Seguridad 3 1
Fundamentos de Ciberseguridad 3 2
Tendencias emergentes en Ciberseguridad 3 2
5. Trabajo Fin de Máster 9 Trabajo Fin de Máster 9 2
LEYENDA:
  • S:
    • 1 = 1º Semestre
    • 2 = 2º Semestre
  • Cr: créditos ECTS

La organización en materias presentada en la tabla responde al enfoque del máster: gestión de grandes cantidades de información heterogénea (Big Data), con una especialización doble: el uso de esa información para el análisis de la realidad y el apoyo en la toma de decisiones de la empresa y la gestión segura de esa información (tema emergente actualmente).

Las dos primeras materias se centran en el Big Data, más concretamente en sus dos problemas fundamentales:

  • Almacenamiento escalable de datos: materia 1 “Tecnologías Informáticas para el Big Data”. Aquí se incluye todo lo relacionado con el almacenamiento y acceso a grandes volúmenes de datos, que, además, pueden ser heterogéneos, que es una de las características adicionales del Big Data.
  • Procesamiento escalable de datos: materia 2 “Ciencia de Datos/Data Science”. Al igual que para el almacenamiento, la aplicación de técnicas de análisis en grandes volúmenes de datos, se tienen que apoyar en tecnologías adecuadas a la forma de almacenar, el tipo y el volumen de los datos con los que se está tratando.

El estudio de cada uno de los campos de especialización del máster dentro del Big Data se incluye en las materias 3 y 4, respectivamente:

  • Análisis de datos aplicados al mundo de la empresa: materia 3 “Inteligencia de Negocio/Business Intelligence”. Uno de los campos de aplicación más importante desde un punto de vista práctico del Big Data es el relacionado con el mundo de la empresa. En esta materia se aborda todo lo relacionado con esta perspectiva. Se incluye una asignatura (Conceptos financieros y herramientas de gestión en la empresa) que ayudará a entender mejor el mundo de la empresa y los datos que maneja; enfocada, sobre todo, a alumnos provenientes de perfiles eminentemente tecnológicos.
  • Gestión y procesamiento seguro de los datos: materia 4 “Seguridad de Datos y Ciberseguridad”. Tema importante en cualquier problema que trate con datos. La naturaleza distribuida y heterogénea de la información con la que estamos tratando, hace que la seguridad en este campo tenga unas características propias, haciendo de este tema uno de los problemas emergentes en el Big Data.

Por último, se plantea la realización de un trabajo práctico de aplicación de todo lo aprendido en las materias descritas, el Trabajo Fin de Máster. La naturaleza diferenciada de esta parte hace que se dedique una materia a este trabajo. Dentro de lo posible se pretende que este trabajo se realice dentro de un empresa o grupo de investigación, es decir, ligado a problemas reales.

Organización del curso

El curso se organiza es semestres, de forma que, con carácter general, las asignaturas básicas se han ubicado en el semestre 1, dejando para el segundo las que necesitan de competencias de otras (ubicadas en el semestre 1) o de contenido más especializado.

Se ha buscado minimizar las dependencias de asignaturas dentro del mismo semestre, pero es imposible su eliminación total. En estos casos, se evitará que se solapen en el tiempo. La distribución de cada semestre se adaptará a esta circunstancia. Las asignaturas sin dependencia se impartan durante todo el semestre, pero aquellas cuyo contenido sea necesario para otras, se impartirán de manera consecutiva, concentrándolas en determinadas semanas del semestre. La información concreta se muestra en la pestaña “Guías Docentes”.

La asignatura Trabajo Fin de Máster, TFM, es un caso excepcional, al depender del resto de asignaturas. Por esta razón, el semestre 2 de divide, aproximadamente, en tres partes de acuerdo a la proporción entre asignaturas (21 créditos) y el TFM (9 créditos). En las 2 primeras se impartirán las asignaturas correspondientes al semestre, dedicándose el último tercio a la realización del TFM y su defensa.

Calendario

Comentarios generales:

  • Cada semestre se divide en 19 semanas: 15 semanas lectivas, 2 para evaluación en convocatoria ordinaria y 2 para evaluación en convocatoria extraordinaria.
  • Primer semestre. Aquellas asignaturas que no se impartan durante todo el semestre, es decir, que se concentren, para una mejor secuenciación de contenidos, en partes del semestre (ver la tabla de asignaturas de la pestaña “Guías Docentes”), es sus semanas se incluye, además de la parte lectiva, la correspondiente de evaluación en convocatoria ordinaria. En las que se imparten durante todo el semestre (semanas 1 a 15), se reservarán las semanas 16 a 17 para evaluación en convocatoria ordinaria.
  • Segundo semestre. Como se ha comentado, se reparte proporcionalmente entre asignaturas y TFM. Las primeras se desarrollarán entre las semanas 1 y 12, periodo que incluye las dos semanas de evaluación en convocatoria ordinaria. Las semanas 13 a 17 se reservarán para la realización del TFM. En el caso de asignaturas que se “concentren” en partes del semestre se hará como en el primero, el periodo incluye la parte lectiva y de evaluación en convocatoria ordinaria.
  • Con la distribución durante el semestre tanto del periodo lectivo como de evaluación de determinadas asignaturas se logra, además de una mejor secuenciación de contenidos, un reparto más equilibrado de carga.
  • Presentación TFM. La fecha límite será, en principio, la que fije la Universidad donde el alumno se haya matriculado.
  • Los días de fiesta y vacaciones se rigen, en general, por el calendario escolar español.

Curso 19-20

Competencias

COMPETENCIAS BÁSICAS:

  • CB6 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

 

COMPETENCIAS GENERALES:

  • CG1 Adquisición de competencias teóricas y prácticas para el análisis y diseño de soluciones empresariales en Big Data (almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de información heterogénea).
  • CG2 Capacidad de planificar y construir sistemas que permitan una gestión segura de los datos.
  • CG3 Capacidad de diseñar e implementar sistemas capaces de extraer conocimiento práctico de grandes volúmenes de datos aplicado al mundo de la empresa (Inteligencia de Negocio/Business Intelligence).

 

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

  • CBD1 Capacidad de diseñar e implementar sistemas de descubrimiento de conocimiento en grandes bases de datos distribuidas.
  • CBD2 Capacidad de analizar, diseñar y construir o configurar sistemas de almacenamiento escalable y procesamiento escalable.
  • CDS1 Capacidad de aplicar, validar y evaluar métodos de Ciencia de Datos/Data Science e Inteligencia Artificial sobre conjuntos y flujos de datos masivos y complejos.
  • CDS2 Capacidad de dirigir proyectos para la extracción de conocimiento basados en métodos eficientes de análisis de datos.
  • CDS3 Capacidad para el análisis, exploración y síntesis de conjuntos complejos de datos no estructurados y de diseñar soluciones que permitan extraer de los mismos información relevante y valiosa para el soporte a la toma de decisiones.
  • CBI1 Adquisición de competencias teóricas y prácticas sobre conceptos básicos financieros y de gestión de la empresa, en sus cuatro vertientes: clientes-marketing, personal, producción e innovación.
  • CBI2 Capacidad para aplicar el Business Intelligence en el desarrollo de proyectos de optimización de la gestión de la empresa (clientes-marketing, personal, producción e innovación), y de la mejora de la toma de decisiones.
  • CBI3 Capacidad de diseñar y crear visualizaciones a partir de información extraída de datos masivos y complejos.
  • CBI4 Capacidad de análisis, diseño e implementación de aplicaciones que proporcionen visualizaciones de modo continuo sobre flujos de datos cambiantes.
  • CBI5 Capacidad de diseñar, parametrizar y construir sistemas complejos de inteligencia de negocio sobre herramientas específicas.
  • CBI6 Adquisición de competencias teóricas y prácticas acerca del proceso ETL (extraer, transformar y cargar) sobre los datos de la empresa, para el diseño e implementación de sistemas de análisis y extracción de información con el objetivo de optimizar la gestión y mejorar los procesos de toma de decisiones.
  • CSD1 Capacidad para utilizar los conceptos básicos de ciberseguridad en proyectos de Big Data.
  • CSD2 Capacidad para la aplicación de técnicas de auditoría de sistemas de seguridad y de técnicas de análisis forense, en el contexto de la seguridad informática y la ciberseguridad.
  • CSD3 Adquisición de competencias teóricas y prácticas sobre Sistemas de Gestión de la Seguridad de la Información.
  • CSD4 Capacidad para acceder, analizar y aplicar la información generada en los Centros de Respuesta a Incidentes de Seguridad, así como conocer sus principios de funcionamiento y normativas.
  • CSD5 Capacidad de diseñar y aplicar soluciones relativas a los aspectos relativos a temas de la seguridad y privacidad en entornos de Big Data.
  • CSD6 Conocer y aplicar las últimas tendencias y tecnologías emergentes en el campo de la seguridad con aplicaciones a Big Data.

Sistema de Garantía de Calidad

La Universidad de León siguiendo las directrices de la ENQUA (European Association for Quality Assurance) que establece cuáles son los Criterios y Directrices europeas para la garantía interna de la calidad en las instituciones de Educación Superior, ha desarrollado, desde hace años, la política y procedimientos internos para la garantía de calidad de la institución, con un compromiso con la cultura de calidad a través de estrategias propias de mejora continua y el desarrollo de procedimientos al servicio de la institución que permiten implicar a todos los agentes de la misma.

El documento que recoge el Sistema de Garantía de Calidad de la Universidad de León se puede consultar en el enlace: http://calidad.unileon.es/

En este sentido, desde La Oficina de Evaluación y Calidad (OEC) de la Universidad de León (ULE) ha desarrollado una Herramienta de Apoyo al de Seguimiento de Títulos con el objetivo principal de proveer a las Comisiones de Calidad de los Centros/Departamentos/Institutos de la ULE de una Herramienta de gestión interna de información que facilite la coordinación y el desarrollo adecuado del SEGUIMIENTO de los Títulos Oficiales de la Universidad de León.

En la herramienta se encuentra disponible la información necesaria para realizar:

  • Proceso de Seguimiento de los Títulos Oficiales tanto de forma interna por parte la ULE, como de forma externa atendiendo a los criterios establecidos por la Agencia para la Calidad del Sistema Universitario de Castilla y León (ACSUCYL).
  • Toma de decisiones de la institución.

Se han determinado diferentes tipos de usuarios para el acceso a la Aplicación, en base a la función que desempeñen en el proceso de seguimiento. Del mismo modo es posible establecer diferentes niveles de difusión de la información de los Títulos Oficiales de la ULE.

Para ver la información más detallada consultar el enlace: http://seguimiento.calidad.unileon.es/

PROCEDIMIENTO PARA REALIZAR SUGERENCIAS Y RECLAMACIONES

Web de seguimiento de la Oficina de Evaluación y Calidad

Documento de sistema de garantía de calidad de la Universidad de León

INFORMACIÓN SOBRE INSERCIÓN LABORAL DE LOS TITULADOS E INDICADORES DE RESULTADOS ACADÉMICOS

Inserción laboral: web de seguimiento de la Oficina de Evaluación y Calidad

Indicadores académicos: web de seguimiento de la Oficina de Evaluación y Calidad

Documento de sistema de garantía de calidad de la Universidad de León

Equipo docente

La plantilla docente se compone tanto de profesores universitarios como de expertos del mundo de la empresa.

Los profesores de cada Universidad que impartirán el curso son:

▪ Universidad de Burgos: Dr. D. Juan José Rodríguez Díez, Dr. D. César Ignacio García Osorio, Dr. D. Bruno Baruque Zanón, Dr. D. José Francisco Díez Pastor y Dr. D. Álvar Arnaiz González

▪ Universidad de León: Dra. Dña. Henar Álvarez Cuesta, Dra. Dña. Noemí de Castro García, Dra. Dña. Adriana Suárez Corona, Dr. D. Miguel Carriegos Vieira, Dra. Dña. Lidia Sánchez González, entre otros.

▪ Universidad de Valladolid: Dr. D. Belarmino Pulido Junquera, Dr. D. Carlos Alonso González, Dr. D. Carlos E. Vivaracho Pascual, Dr. D. Quiliano Isaac Moro Sancho, Dr. D. Benjamín Sahelices Fernández, Dr. D. Arturo González Escribano, Dr. D. Fernando Díaz Gómez, Dr. D. Aníbal Bregón Bregón, Dr. D. Miguél Angel Martínez Prieto, Dr. D. Fernando Adolfo Tejerina Gaite, Dr. D. Javier Pajares Gutiérrez y Dr. D. José Antonio Salvador Insúa.

El personal docente e investigador universitario de plantilla se somete periódicamente a una evaluación de su labor. Cada cinco años se evalúa su actividad docente, otorgando un tramo docente si esta evaluación es positiva. La actividad investigadora se evalúa cada seis años; los méritos evaluados son artículos en revistas de primer orden internacional, ponencias en congresos de alto prestigio y patentes en explotación. Cada evaluación positiva es un tramo investigador. En la siguiente tabla mostramos un resumen de la cualificación de los profesores universitarios participantes en el máster:

Categoría Número de Profesores Tramos Docentes Tramos de Investigación
Titulares de Universidad 13 61 29
Contratado Doctor 4 8 4

Impartirán docencia los siguientes profesores externos:

      ▪ D. Álvaro Aparicio Lázaro. Senior IT Business Analyst – Computer Engineering – MBA – Executive Program in Big Data and Business Analytics. Ha trabajado en empresas como Indra, Philips y Everis. Actualmente es el Responsable de Desarrollo y Gestión de Sistemas Analíticos en Grupo Global Exchange, donde realiza funciones de: desarrollo de nuevos modelos de Business Analytics basados en entornos Big Data, gestión de nuevos proyectos, desarrollo de aplicaciones para analítica de procesos de negocio, definición de arquitectura técnica de sistemas, desarrollo de cuadros de mando gerenciales.

      ▪ D. José Carlos Belloso Castillo. Desarrollador de software e ingeniero de mantenimiento técnico a nivel mundial (Global Technical Support Engineer and Software Developer) de Varian Medical Systems. Con experiencia, dentro de la misma compañía, como desarrollador de PSE (Process System Engineering) & Big Data, trabajando con arquitecturas y análisis de datos basados en la plataforma SPLUNK.

      ▪ Dr. D. Juan Manuel Pascual GasparResponsable del Índice Maestro de Pacientes (EMPI) de SACYL (Sanidad de Castilla y León). Doctor en Informática por la Universidad de Valladolid y Licenciado en Ciencias Físicas e Ingeniero Electrónico por la Universidad de Granada. Experiencia profesional en el desarrollo de Sistemas de Información y Telecomunicaciones de larga escala en empresas internacionales tales como Telefónica y Accenture, ha impartido docencia, además, en la Universidad Europea Miguel de Cervantes.

      ▪ Dr. D. Jesús F. Rodríguez-Aragón. Director de MEGA Spain, filial de MEGA.nz (tercera empresa en servicios de almacenamiento en la nube a nivel mundial), centro ubicado en Villamayor (Salamanca), que es, a día de hoy, uno de sus dos centros mundiales de Ingeniería de la empresa neozelandesa. Forma parte del equipo de dirección y toma de decisiones de la compañía global. Ingeniero informático y doctor por la Universidad de Salamanca, Universidad de la que es profesor asociado. Emprendedor (C.E.O. y cofundador de Techtrid SL), ha trabajado para IBM y como investigador en el Grupo de Robótica y Sociedad de la Universidad de Salamanca. Premio Mejor Ingeniero Informático del Año 2018, otorgado por el Colegio Profesional de Ingenieros en Informática de Castilla y León.

      ▪ Isabel Fernández IsasiResponsable del área de Data Science de Madison MK, compaginando la Gestión de Equipos con la labor de Data Scientist. Trabaja en el desarrollo de modelos predictivos para resolver problemas de negocio. Graduada en Matemáticas y Máster en Big Data y Business Analytics, ha participado en iniciativas relacionadas con la investigación como el programa Residencias Estivales del parque Científico de la Universidad de Valladolid, incluyendo el segundo premio por la residencia “Modelado de hábitos de consumo reactivos en videojuegos”.

      ▪ José Luis Marín de la IglesiaResponsable de la estrategia tecnológica de Madison MK y director de la compañía Gateway S.C.S. (propietaria de EUROALERT.NET). Ingeniero de Telecomunicación y Graduado en Administración y Dirección de Empresas. Ha dirigido más de 10 proyectos de I+D+i en el área de las tecnologías asociadas a Cloud Computing, Big Data y Ciencia de Datos, realizando, además, tareas de evaluación de proyectos de Investigación e Innovación para la Comisión Europea. Autor de diversas publicaciones, participa habitualmente en iniciativas y eventos relacionados con el impulso del software “open source”, la innovación y el conocimiento libre y abierto y el Open Data.

      ▪ Claudia Alejandra Fuentes RuedaExperta en el ámbito del BI, Big Data y Machine Learning dentro del grupo Everis. Ingeniera de Telecomunicaciones y Máster en Big Data y Business Intelligence, ha trabajado en algunas de las principales compañías internacionales como HPE, Airbus, Vodafone y el Banco Santander. En los últimos años se ha especializado en procesos de ingesta, transformaciones y motores de cálculo, dando diversas conferencias sobre temas relacionados con el Big Data. Actualmente gestiona en el Banco Santander la implantación de proyectos regulatorios de Big Data que orbitan alrededor de la normativa europea Mifid II.

Y participarán aportando su experiencia en asignaturas:

      ▪ Daniel Sánchez CastellóArquitecto Experto en Big Data en Everis. Graduado en Ciencias de la Computación por la Universidad de Gales. Con experiencia en desarrollo y arquitectura web, su labor profesional en los últimos años se ha centrado en el mundo de Big Data, trabajando en empresas como Zylk y Keedio. En estas compañías ha aportado conocimiento técnico de Big Data en proyectos para empresas de telefonía, bancos, sector energético y ciberseguridad.

Medios docentes

Para poder seguir el curso sólo se necesita un ordenador con conexión a internet, y dos aplicaciones que vienen en la instalación estándar de cualquier sistema operativo: un navegador para entrar en la plataforma virtual y un cliente de escritorio remoto.

Para las videoconferencias (tutorías, clases on-line, presentación de trabajos, etc.) será necesario disponer de una webcam y de un micrófono. Usaremos Skype y Webex. En ambos casos el cliente es libre y de muy sencilla instalación.

El resto de herramientas y software necesario se proporcionará en las máquinas virtuales que se asignaran a cada alumno o será accesible vía web (navegador). Para el intercambio y compartición de ficheros, en caso necesario, se proporcionará acceso de manera gratuita a espacios de almacenamiento compartidos.

La plataforma virtual que usaremos está basada en Moodle y la URL de acceso es: https://ubuvirtual.ubu.es/. Se puede acceder a ella desde cualquier dispositivo electrónico conectado a internet. También se puede tener acceso desde la aplicación Moodle Mobile (disponible en Google Market y Apple Store) que se puede instalar en Tablet o Smartphone.

Normativa de interés para el alumno

Condiciones de matrícula

La Universidad de León ofrece la posibilidad de matrícula parcial, siendo 6 créditos ECTS el mínimo exigido.

Los precios de matrícula son los que figuran en el Decreto 29/2015, de 24 de abril, por el que se fijan los precios públicos por servicios académicos en estudios universitarios conducentes a la obtención de títulos de carácter oficial y validez en todo el territorio nacional y por servicios complementarios en las universidades públicas de Castilla y León para el curso académico 2015-2016 (BOCYL núm 78 de 27 de abril de 2014)

 http://bocyl.jcyl.es/boletines/2015/04/27/pdf/BOCYL-D-27042015-4.pdf

Salidas profesionales

El mercado laboral relacionado con la denominada “economía de los datos” [1] es un mercado en auge: Según las estadísticas elaboradas en la Unión Europea, en 2016 existían unos 350.000 empleos relacionados con los datos en España y en torno a 6 millones en toda la Unión Europea. Aun con estas cifras, la demanda de este tipo de profesionales en la Unión Europea roza en la actualidad el medio millón de puestos de trabajo, con previsiones de alcanzar una escasez de 800.000 puestos en 2020. [1]

Dada la amplitud de temas tratados las salidas profesionales para las que habilita el presente máster son muy diversas. Entre ellas se pueden indicar:

▪ Director de datos (chief data officer) dentro de la empresa. El titulado estará capacitado para realizar tareas de consultor, analista e implantador de políticas de gobierno en cuanto al almacenamiento, gestión, uso y acceso seguro de los datos dentro de los distintos departamentos de la empresa.

▪ Ingeniero de datos (big data engineer). El titulado estará capacitado para realizar tareas de consultor, analista e implantador de arquitecturas para sistemas Big Data, en un entorno seguro, tanto a nivel empresarial como de grupos de investigación.

▪ Científico de datos (data scientists). El titulado estará capacitado para realizar tareas de Responsable, jefe de proyecto o analista dentro del departamento de inteligencia de negocio de la empresa. Será capaz tanto de dirigir como participar en la creación de sistemas o departamentos de análisis y recomendación. Igualmente, podrá ejercer de investigador o coordinador de proyectos de investigación en el tratamiento y extracción de conocimiento en grandes volúmenes de datos.

▪ Director de seguridad de la información (chief information security officer). El titulado podrá realizar tareas de consultor, analista e implantador de políticas y sistemas de gestión segura, tanto a nivel informático como legal, de los datos.

▪ Creación de una empresa propia para dar soluciones a cualquier nivel en lo relacionado con el Big Data, la ciencia de los datos (data science) y la inteligencia de negocio, en un entorno que garantice la seguridad y la protección de los datos.

[1] Emilio Ontiveros (dir.) y Verónica López Sabater (coord.), “Economía de los datos. Riqueza 4.0”, Editorial Ariel y Fundación Telefónica, 2017. Disponible en: https://universoabierto.org/2018/04/17/economia-de-los-datos-riqueza-4-0/ (último acceso 18-05-2018).

Empresas colaboradoras

empresas colaboradoras MÁSTER EN INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y BIG DATA EN ENTORNOS SEGUROS

Guías docentes

Curso 2019-2020

* Hacer clic en cada asignatura para ver su guía docente

Semestre 1
Asignatura Materia Cr Planificación
Infraestructura para el Big Data 1. Tecnologías Informáticas para el Big Data 3 Semanas
1 a 5
Modelos de Programación para el Big Data 1. Tecnologías Informáticas para el Big Data 3 Semanas
5 a 9
Arquitecturas Big Data 1. Tecnologías Informáticas para el Big Data 3 Semanas
9 a 13
Almacenamiento Escalable 1. Tecnologías Informáticas para el Big Data 3 Semanas
13 a 17
Conceptos financieros y herramientas de gestión en la empresa 3. Inteligencia de Negocio / Business Intelligence 3 Semanas
1 a 9
Procesamiento de datos para la Inteligencia de Negocio / Business Intelligence 3. Inteligencia de Negocio / Business Intelligence 3 Semanas
9 a 17
Visualización de datos 3. Inteligencia de Negocio / Business Intelligence 3 Semanas
1 a 9
Tendencias Emergentes en Seguridad de Datos 4. Seguridad de Datos y Ciberseguridad 3 Semanas
1 a 15
Derecho en Seguridad de datos 4. Seguridad de Datos y Ciberseguridad 3 Semanas
1 a 15
Informática forense y Auditoría de Seguridad 4. Seguridad de Datos y Ciberseguridad 3 Semanas
1 a 15

 

Semestre 2
Asignatura Materia Cr Planificación
Técnicas de Aprendizaje Automático Escalables 2. Ciencia de Datos / Data Science 3 Semanas
1 a 7
Aprendizaje sobre Flujos de Datos 2. Ciencia de Datos / Data Science 3 Semanas
6 a 12
Knowledge Discovery / Aprendizaje No Supervisado 2. Ciencia de Datos / Data Science 3 Semanas
1 a 7
Inteligencia de Negocio/Business Intelligence aplicada I 3. Inteligencia de Negocio / Business Intelligence 3 Semanas
1 a 12
Inteligencia de Negocio/Business Intelligence aplicada II 3. Inteligencia de Negocio / Business Intelligence 3 Semanas
1 a 12
Fundamentos de ciberseguridad 4. Seguridad de Datos y Ciberseguridad 3 Semanas
1 a 12
Tendencias Emergentes en Ciberseguridad 4. Seguridad de Datos y Ciberseguridad 3 Semanas
1 a 12
Trabajo Fin de Máster 5. Trabajo Fin de Máster 9 Semanas
13 a 17

Preguntas frecuentes

¿En qué consiste la Inteligencia de Negocio y el Big data?

Actualmente estamos viendo cambios rápidos en el ámbito de la informática vinculados al desarrollo de técnicas de análisis y procesamiento de grandes cantidades de datos con el objetivo de extraer información que soporte, facilite y optimice la toma de decisiones en el ámbito empresarial y/o social. La relevancia económica en este campo es manifiesta y existen ejemplos de grandes empresas con muy alta rentabilidad y presencia social basadas en el aprovechamiento empresarial de los resultados del análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

¿Por qué es importante la Seguridad en este entorno?

La seguridad definida como la capacidad de garantizar la confiabilidad, integridad y disponibilidad de los datos está siendo un obstáculo importante para el completo desarrollo tecnológico de los actuales cambios vinculados al Big data. En el futuro próximo los retos vinculados a la seguridad tomarán más relevancia y serán claves para el posible aprovechamiento y rentabilidad económica de los nuevos servicios que irán surgiendo como resultado del Big Data. Estamos hablando, en muchos casos, de datos con un nivel de protección legal alto, por eso, garantizar su integridad y transmisión, almacenamiento y acceso seguros es de vital importancia.

¿Qué habilidades proporciona el máster?

El máster está planteado tanto en duración como en contenido para que los alumnos adquieran los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para que el salto entre lo aprendido y lo que busca el mercado laboral sea mínimo. Es decir, se busca dotar a los egresados de las competencias que demanda la empresa en un profesional dedicado al Big Data y la Inteligencia de Negocio.

¿Qué profesorado nos encontramos impartiendo este máster?

Como punto fuerte, cabe destacar que se ha conseguido la cooperación de tres universidades de Castilla y León (en un total de cuatro centros diferentes) que ofertan estudios de informática. Estas instituciones son: Universidad de Burgos, Universidad de León y Universidad de Valladolid (campus Valladolid y Segovia).

Esta cooperación permite que impartan docencia profesores especializados en cada una de las áreas que integran los estudios. La plantilla docente se compone tanto de profesores universitarios como de expertos del mundo de la empresa.

¿Es necesario residir en España para estudiar el Máster?

No, podrás matricularte y acceder a él desde cualquier país del mundo siempre que cumplas con los requisitos de acceso y admisión.

¿Cuánto cuesta el Máster?

El coste del Crédito ECTS es el mismo que tiene cualquier máster presencial no profesionalizante (Másteres que habilitan para el ejercicio de actividades profesionales reguladas en España) en cualquiera de las Universidades públicas de Castilla y León. La Junta de Castilla y León es la encargada de fijar esos precios públicos cada curso. Los precios están disponibles y actualizados en la web de cualquiera de las Universidades participantes en el Título.

¿Me tengo que matricular de los 60 créditos?

Es lo ideal, pero no es obligatorio. Todas las Universidades implicadas en el Máster tienen la opción de poder realizar matricula parcial por motivos laborales. La información concreta está disponible en la web de cada Universidad.

¿En qué Universidad me matriculo?

Te puedes matricular en cualquiera de las tres Universidades involucradas en el Máster. La limitación de plazas del máster se extiende a cada Universidad y Centro. Cada Universidad tienen un límite de acceso de 9 alumnos. En caso de superarse el límite en una de ellas, se te informaría de las plazas libres que quedaran en el resto.

¿Tiene alguna implicación matricularse en una u otra Universidad?

Ninguna. Independientemente de donde te matricules, tendrás los mismos derechos y disponibilidad de recursos. El título final también es el mismo.

¿Tienen el mismo valor el título online que el presencial?

Sí. Es un máster verificado por la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA). Esto quiere decir que tienen la misma validez que cualquier titulación presencial ofertada por cualquier Universidad.

¿Los estudios online tienen el mismo nivel de calidad que los presenciales?

Sí. La calidad de los estudios depende en gran parte de la calidad del profesorado con el que se cuente. El profesorado que impartirá docencia tienen una amplia experiencia docente, tanto en titulaciones presenciales como virtuales, para así proporcionarte las competencias que los empleadores buscan en el mundo real. De esta manera, nos aseguramos de que recibirás la misma formación de elevada calidad académica que reciben los estudiantes de las titulaciones presenciales.

¿A cuántas convocatorias me puedo presentar con cada matrícula?

Tienes derecho a presentarte a dos convocatorias en cada una de las asignaturas que te matricules: una convocatoria ordinaria al finalizar las clases del primer semestre y una convocatoria extraordinaria en la que podrías recuperar las asignaturas no superadas en la ordinaria.

¿A qué servicios puedo acceder?

Como estudiante de la Universidad tienes los mismos derechos y el acceso a los mismos servicios que cualquier otro estudiante de las titulaciones presenciales, en cualquiera de las Universidades.

¿Cómo se accede al aula virtual (UBUVirtual)?

Para acceder al aula virtual de cualquier asignatura debes de estar matriculada en la misma. Para acceder solo necesitas un navegador con conexión a Internet e identificarte a través de un usuario y contraseña que se te proporcionará al matricularte. Dentro del aula virtual, podrás acceder a todos los materiales y actividades, así como participar en los foros de debate, en las tutorías virtuales, etc.

¿Cómo se estudia en la plataforma online?

Debes tener en cuenta que en el modelo educativo planteado en el máster, el estudiante es el protagonista del aprendizaje, por lo que tendrá un rol activo dentro de ese proceso. Estudiar online no quiere decir que estudies de forma aislada, ya que a través de plataforma virtual estarás en contacto con tus compañeros y profesores. Dentro del aula virtual, tendrás acceso a todos los recursos disponibles dentro de cada asignatura organizados por temas. En cada tema, el profesorado de la asignatura te propondrá una serie de actividades que forman parte de la Evaluación Continua de la Asignatura. Para que puedas planificarte mejor, habrá un calendario con las fechas de entrega de todas las actividades.

Algunas de las actividades que realices serán individuales, pero otras se realizarán de forma colaborativa junto con tus compañeros de estudios dentro de entornos de trabajo virtuales. Todas estas actividades se entregarán a través del Aula Virtual, para que así el profesor pueda realizar las correcciones oportunas y avisarte cuando publique las calificaciones.

¿Cuál es la función del profesor tutor?

A cada alumno se le asignará un tutor. Éste asume un papel de referencia y orientación a lo largo del curso. Su objetivo es asistir y orientar a los estudiantes en su proceso de aprendizaje a través de un seguimiento integral y personalizado del alumno. Asimismo, le orientará en su transición hacia el mundo laboral y en su desarrollo profesional. También será la referencia para cualquier problema que pudiera surgir, haciendo de interlocutor entre el alumno y la Comisión General Coordinadora del máster.

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