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Start   >  Master's & postgraduate courses  >  Education  >  Master's degree in Big Data Management, Technologies and Analytics
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21-05-2019

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10% discount if you enrol before 30th June

Program

Edition
3rd Edition
Credits
60 ECTS (324 teaching hours)
Modality
Face-to-face
Language of instruction
Spanish
Fee
8.500 €
Notes payment of enrolment fee and 0.7% campaign
Registration open until the beginning of the course or until end of vacancies.
Start date
Classes start: 07/10/2019
Classes end: 10/07/2020
Programme ends : 06/11/2020
Timetable
Monday: 18:00 to 21:00
Wednesday: 18:00 to 21:00
Friday: 18:00 to 21:00
Taught at
Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)
C/ Jordi Girona, 1-3
Barcelona
Why this programme?
The importance of data in today's society is unquestionable. A large proportion of companies - those known as digital companies - base their business model on the collection, storage and analysis of any data relevant to their business. This philosophy implies a radical change in the management of organisations' operations, and requires the digitalisation of all their business processes (e.g. creating computer systems to interact with customers and suppliers by websites, mobile applications or GPS systems, adding sensors to mechanical processes to monitor them, etc).

While the digitalisation of an organisation is an arduous task, the data generated and collected can be analysed in order to generate important information for making business decisions. This has now been identified as a determinant and differentiating success factor that increases organisations' competitiveness.

Today, the term Big Data is used to refer to a new type of systems that gather and analyse all kinds of data, and the challenges they entail. The most popular definition of the term Big Data is based on the three Vs, which represent its three main challenges: volume (digitalisation of some processes can generate large volumes of data) variety (from heterogeneous data sources) and velocity (in terms of potential arrival time and data processing in real time). Today, to address these three major challenges, Big Data is based on two cornerstones: new architectures (mainly based on Cloud Computing and distributed and memory data management) and new data models (such as documents, graphs, key-value and streams).

However, the barrier to entry for incorporating Big Data solutions remains very high for most organisations, as they are managed and maintained in a very different way from any other system. Furthermore, the tools currently used are not yet mature and require a high degree of expertise if they are to be used properly. For this reason, specialisation in this field involves specific recycling based on the main concepts behind these technologies. Today, it is necessary to make a distinction between data management in Big Data systems (Big Data Management) and using these data to extract knowledge relevant to the organisation with Data Mining and Machine Learning algorithms (Big Data Analytics). In addition, there is no universal solution for either management or exploitation that can be easily replicated in any field, since by definition, the solution in these environments depends on the specific case of use (exploitation).

This master's degree in Big Data Management, Technologies and Analytics therefore provides an overview of the Big Data ecosystem and an in-depth examination of both aspects: management (Big Data Management) and exploitation of data (Big Data Analytics), while providing applicability and a business vision within this world.

Aims
  • Identifying the most important characteristics in Big Data management which govern the choice of an architectural solution.
  • Understanding the open data paradigm.
  • Practising with the main Big Data management tools currently on the market (Hadoop, MongoDB, Neo4J, Spark, etc.).
  • Understanding when a business problem can be formalized as a machine learning problem.
  • Identifying the statistical or machine learning models that are most suitable for a given problem.
  • Being able to perform pre-processing of data.
  • Being able to evaluate the success rate of the proposed models.
  • Acquiring specific knowledge about the use of Big Data for decision-making in business.
  • Identifying best practices in the application of Big Data when creating a business.
  • Using business modelling tools.
  • Understanding the economic, ethical and legal principles of the operation of a business
Who is it for?
  • Information technology professionals (i.e. with a degree in computer science or equivalent) interested in retraining in the field of Big Data. The typical information technology roles this master's degree is aimed at are developers, architects, data analyst and systems administrators.
  • The programme is focused on creating mixed profiles (Big Big Data Analytics and Data Management), meaning that technical training in centralized databases and programming and basic knowledge of statistics is required (equivalent to the knowledge obtained in any Engineering degree).

Training Content

List of subjects
12 ECTS 72h
Data Management
  • Motivation.
    • Context. The data society and the data-driven paradigm.
    • Cases of use.
    • Cloud computing and Services Engineering (XaaS).
    • The need for a paradigm shift: NoSQL.
  • Basic principles of non-relational databases (NoSQL).
    • New architectures.
    • New data models.
  • Foundations: new architectures.
    • Basic concepts.
    • One size does not fit all.
    • Distributed data management and processing.
    • Data management and processing in memory.
    • Main reference architectures.
  • Foundations: new data models.
    • Basic concepts.
    • Unstructured and semi-structured data models.
    • Main data models in the NoSQL world: Key-Value, Document-oriented, Graphs, Semantic Graphs and Streams.
    • Advanced data modelling (for non-relational systems).
  • Main Families of NoSQL Managers.
    • Key-Value Managers.
      • Concept and principles.
      • The Hadoop ecosystem: HDFS, HBase, MapReduce and Spark.
      • Specific modelling considerations.
    • Document-oriented managers.
      • Concept and principles.
      • Example: MongoDB and the Aggregation Framework.
      • Specific modelling considerations.
    • Column-oriented managers.
      • Concept and Principles
      • Example: Arrow (database) and Parquet (files).
      • Specific modelling considerations.
    • Graph Managers.
      • Concepts and principles.
      • Types of graphs and operations.
      • Example: Neo4J and Cypher.
      • Specific modelling considerations.
    • Semantic Graph Managers.
      • Concept and Principles: the paradigm of Open Data / Linked Data.
      • How to open data.
      • Architectures based on graphs vs. relational technology.
      • RDF and SPARQL.
      • Specific modelling considerations.
  • Data integration.
    • Intensive data processes and ETLs.
    • Polystores and multilingual systems.
    • Orchestrators: Muskeeter.
  • Visualisation.
    • Visualisation processes.
    • Visualisation techniques.
12 ECTS 72h
Data Analytics
  • Introduction.
    • What is knowledge discovery?
    • Basic statistics.
    • Introduction to R.
  • Pre-processing of data.
    • Data cleansing and adjustment.
    • Transformations.
  • Basic analysis techniques.
    • Multiple regression.
    • Profiling.
  • Multivariate Analysis.
    • Principal component analysis.
    • Clustering.
    • Decision trees.
  • Machine Learning.
    • Concept.
    • Mathematical foundations.
  • Main machine learning techniques.
    • Association rules.
    • Supervised linear methods.
    • Neuronal networks.
    • Support vector machines.
    • Random forests.
  • Text processing.
    • Pre-processing and preparation of data.
    • Main text mining techniques.
    • Information retrieval.
  • Time series analysis.
    • Pre-processing and preparation of data.
    • Forecasting.
    • Identifying outliers.
  • Advanced data analysis.
    • R packages for parallel processing.
    • R and relational databases.
    • Data analysis in distributed environments using HDFS and Spark.
      • Spark R.
16 ECTS 96h
Hands-on Experience: Data Maganement and Analytics
  • Infrastructure.
    • Introduction to Cloud environments.
    • Virtualisation.
    • Oracle services.
  • Distributed storage.
    • The Hadoop Ecosystem.
    • Key-Value Systems: HBase.
  • Distributed processing.
    • MapReduce.
    • Spark.: SparkSQL. Spark Streaming. Spark Graphs.
    • Data analysis in distributed environments.: MLlib. SparkR.
  • Document Stores.
    • MongoDB.
    • ElasticSearch.
  • Graph databases.
    • Neo4J.
    • Semantic graphs: GraphDB and SPARQL.
  • Big Data systems architecture.
5 ECTS 33h
Business and Entrepreneurship in Big Data
  • Introduction: The competitive environment of the company and Big Data.
    • Big Data Landscape.
  • Successful case.
  • Business ideation techniques.
    • Clients and users.
    • Definition of products and services.
  • Business modelling tools: Business Model Canvas.
    • Constituent parts.
    • Practical cases.
    • Resolution of cases: Twitter, Facebook, etc.
  • Financing process.
    • Finance.
    • Private funding: Business Angels and Venture Capital.
    • Public funding.
  • Marketing.
  • Creating a business.
    • Legal issues: Data regulation.
    • Financial considerations.
  • Ethical considerations of Big Data: Business and Privacy.
  • Presentations and pitch.
15 ECTS 51h
Project
Project will be carried out in groups that will have to develop a real case applied. The students will have to perform an analysis and give an innovative solution to the problem prosed. In the development of the project, the quality of the technical solution developed and the added value it brings to the business are valued.

The groups have to define the roles of each component and use agile methodologies.
The UPC School reserves the right to modify the contents of the programme, which may vary in order to better accommodate the course objectives.
Degree
Special master's degree issued by the Universitat Politècnica de Catalunya. Issued pursuant to art. 34.1 of Organic Law 4/2007 of 12 April, amending Organic Law 6/2001 of 21 December, concerning Universities. To obtain it, is necessary to have an official university qualification. Otherwise, the student will receive a certificate of completion of the programme issued by the Fundació Politècnica de Catalunya.

Learning methodology

The teaching methodology of the programme facilitates the student's learning and the achievement of the necessary competences.

Learning tools
Participatory lectures
A presentation of the conceptual foundations of the content to be taught, promoting interaction with the students to guide them in their learning of the different contents and the development of the established competences.
Practical classroom sessions
Knowledge is applied to a real or hypothetical environment, where specific aspects are identified and worked on to facilitate understanding, with the support from teaching staff.
Solving exercises
Solutions are worked on by practising routines, applying formulas and algorithms, and procedures are followed for transforming the available information and interpreting the results.
Success stories
Outstanding business knowledge and experiences with high added value acquired during an outstanding professional career are presented and shared.
Problem-based learning (PBL)
An active learning methodology that enables the student to be involved from the beginning, and to acquire knowledge and skills by considering and resolving complex problems and situations.
Tutorship
Students are given technical support in the preparation of the final project, according to their specialisation and the subject matter of the project.
Assesment criteria
Attendance
At least 80% attendance of teaching hours is required.
Solving exercises, questionnaires or exams
Individual tests aimed at assessing the degree of learning and the acquisition of competences.
Completion and presentation of the final project
Individual or group projects in which the contents taught in the programme are applied. The project can be based on real cases and include the identification of a problem, the design of the solution, its implementation or a business plan. The project will be presented and defended in public.
Work placements & employment service
Students can access job offers in their field of specialisation on the My_Tech_Space virtual campus. Applications made from this site will be treated confidentially. Hundreds of offers appear annually of the UPC School of Professional & Executive Development employment service .The offers range from formal contracts to work placement agreements.
Virtual Campus
The students on this master's degree will have access to the My_Tech_Space virtual campus, an effective work and communication platform for students, lecturers and course directors and coordinators. My_Tech_Space allows students to find background material for their classes, to work in teams, ask their lecturers questions, consult their marks, etc.

Teaching team

Academic management
  • Abelló Gamazo, Alberto
    Doctor in Informatics from the UPC. Lecturer in the Department of Service and Information System Engineering at the UPC. Teaching at both undergraduate and official master's degree level (Master in Innovation and Research in Informatics - Data Mining and Business Intelligence). UPC coordinator of the Erasmus Mundus Doctorate in Information Technologies for Business Intelligence - Doctoral College. He has worked as a consultant with SAP, HP and the WHO, among others.
  • Romero Moral, Óscar
    Doctor in Informatics from the UPC. Lecturer in the Department of Service and Information System Engineering at the UPC. Teaching at both undergraduate and official master's degree level (Master in Innovation and Research in Informatics - Data Mining and Business Intelligence). UPC coordinator of the Erasmus Mundus Master's Degree in Information Technologies for Business Intelligence. Researcher in the field of data and information management, in which he has published more than 50 publications in conferences and international journals. He has worked as a consultant with SAP, HP and the WHO, among others.
Teaching staff
  • Abelló Gamazo, Alberto
    Doctor in Informatics from the UPC. Lecturer in the Department of Service and Information System Engineering at the UPC. Teaching at both undergraduate and official master's degree level (Master in Innovation and Research in Informatics - Data Mining and Business Intelligence). UPC coordinator of the Erasmus Mundus Doctorate in Information Technologies for Business Intelligence - Doctoral College. He has worked as a consultant with SAP, HP and the WHO, among others.
  • Aluja Banet, Tomàs
    Lecturer in the Department of Statistics and Operations Research at the UPC. Coordinator of the Erasmus Mundus Master's programme in Data Mining and Knowledge Management at the UPC, head of the LIAM (Laboratory of Information Analysis and Modelling), and a member of the inLab FIB - the laboratory of the Barcelona School of Informatics for the development of ICTs. He has authored more than 50 articles published in scientific journals and studies. He has worked as a statistical consultant for La Caixa, TNS-Sofres AM, the Statistical Institute of Catalonia, and Barcelona City Council, among others.
  • Belanche Muñoz, Luis Antonio
    Lecturer in the Department of Computer Science at the UPC. Teaching on the Bachelor's degree in Computer Engineering, specializing in Computation, on the Master's Degree in Innovation and Research in Informatics, specializing in Data Mining and Business Intelligence, and on the Master's Degree in Artificial Intelligence.
  • Berbegal Castelló, José
    Computer Engineer by the UPC. He has worked for more than 10 years in different companies in the security and defense sector. He currently works at Proytecsa Security S.L., a company dedicated to the development of EOD (explosive ordnance disposal) robots, acting as the development manager of the software department.
  • Berral García, Josep Lluís
    Major in Informatics Engineering (2007), Master in Computer Architecture (2008), and Doctor by the Universitat Politècnica de Catalunya, speciality in Computer Sciences (2013). His research focuses on data mining and machine learning applications, also automatic management of data-centre environments. Currently he is a post-doc in the Barcelona Supercomputing Center (2014 - today). Previously, he's been working in the "High Performance Computing" research group (HPC-UPC) (2007-2009), the "Relational Algorithms, Complexity and Learning" research group (LARCA-UPC) (2009-2013), and in the industry at Systelab Technologies (2014). His principal interests are Machine Learning, Data Mining, Artificial Intelligence, and Cloud Computing.
  • Cebrián Chuliá, Antonio
    MSc in Artificial Intelligence from the UPC. He has 15 years of experience developing software in telecommunications and Internet companies. He has exercised its task of Data Scientist at companies such as Telefonica, Tuenti, Softonic. Currently works as a freelance for CoinFi a Hong Kong company in the space of cryptocurrencies.
  • Delicado Useros, Pedro Francisco
    Professor in the Department of Statistics and Operative Research at UPC. Author of more than 35 international papers, his research topics include unsupervised learning (principal curves, clustering, multidimensional scaling), functional data analysis (spatial dependence, principal components) and applications (Demography, Bioinformatics). He has collaborated as a statistical consultant with SEIF-88 (clinical trials) and AQU-Catalunya (sampling).
  • Deulofeu Aymar, Joaquim
    Degree and PhD in economics. Quality implementation consultant. Associate professor of the Business Organisation Department of the UPC.
  • Gali Reniu, Ferran
    Head of Technology at Trovit, where he leads Big Data projects in an online company that aggregates more than 200M classified ads, and serve more than 2M user per day. He studied Computer Science at the FIB-UPC, and right now he is collaborating with the University of Barcelona creating a new Master on Big Data Engineering.
  • González Alonso, Pedro Javier
    Computer Engineer by the UPC. Master in Innovation and Research in Computer Science from UPC specializing in Business Intelligence and Knowledge Discoverer and Master in Business Administration at ESADE. Currently, he works as Analytics and Big Data architect in a startup company linked to the health sector.
  • Jamin, Emmanuel
    Doctor in Informatics from Paris XI University. Research engineer in many European projects in the domain of the Semantic Web (SevenPro, IntelLEO, Neon, KHRESMOI). Currently, CTO of Open Data Consulting.
  • Jovanovic, Petar
    PhD in Computer Science from the University of Belgrade. MSc in Computer Science from the UPC. PhD student IT4BI-DC (Information Technologies for Business Intelligence Doctoral College) at the UPC and the Free University of Brussels. His research is in the area of Business Intelligence, bigdata Management systems and distributed databases.
  • López Miralpeix, Miguel
    Computer Engineering by the UPC and Diploma in Business by the UOC. Enterprise Architect of Oracle Consulting working on the deployment of Big Data Architectures in large clients both locally (Caixabank, Gas Natural Fenosa, etc.) and internationally (Banco Santander Rio in Argentina, CIMB in Malaysia, Generalli in Italy, etc.) . He leads the Oracle Barcelona Big Data Competence Center. He has collaborated in the teaching of the official MIRI master's degree.
  • Montornés Solé, Jordi
    Computer Engineer by the UPC. He has worked since 2004 in companies like Caixa Catalunya, HP and Vueling. Since 2011 he's focused on Mobile development, both in the server and Android.
  • Nadal Francesch, Sergi
    Computer Engineer by UPC. Master IT4BI (Information Technologies for Business Intelligence). He has worked as a consultant and researcher in BI and Big Data to Incubio
  • Pradel Miquel, Jordi
    The holder of a degree in computer engineering from the Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). In 2005 he founded Agilogy, a company specialising in the agile development of custom-made software, where he helps combined teams from Agilogy and the client to successfully implement agile software development methodologies in technologically complex and rapidly changing environments, using functional programming and Scrum, Kanban and XP techniques, among others.
  • Queralt Calafat, Anna
    Doctor in Informatics from the UPC. Senior Researcher in the Storage Systems group at the Barcelona Supercomputing Center, working on management, sharing and reuse of large amounts of data. She was previously a lecturer and researcher in the Department of Service and Information System Engineering at the UPC.
  • Romero Moral, Óscar
    Doctor in Informatics from the UPC. Lecturer in the Department of Service and Information System Engineering at the UPC. Teaching at both undergraduate and official master's degree level (Master in Innovation and Research in Informatics - Data Mining and Business Intelligence). UPC coordinator of the Erasmus Mundus Master's Degree in Information Technologies for Business Intelligence. Researcher in the field of data and information management, in which he has published more than 50 publications in conferences and international journals. He has worked as a consultant with SAP, HP and the WHO, among others.
  • Torrent Moreno, Marc
    Telecommunication Engineering from the UPC. Doctor in Computer Science from the University of Karlsruhe in Germany and Executive MBA from ESADE Business School. He has participated since 2001 in several research projects in various fields of ICT, as part of various companies and universities in Europe and USA (British Telecom UK, NEC Deutschland, Mercedes-Benz R + D USA, the University of California, Berkeley and Ficosa International). Currently, he is Director of the unit Big Data Analytics in BDigital-Eurecat and director of the Center of Excellence in Barcelona Big Data promoting the culture of data and providing innovative solutions to market.
  • Torrents Poblador, Pere
    Operations Manager at Scopely.
  • Touma, Rizkallah
    MSc in Information Technology for Business Intelligence (IT4BI) between the Free University of Brussels (ULB), Polytechnic University of Catalonia (UPC) and François-Rabelais University of Tours (UFRT). Degree in Computer Science from the University of Damascus, Syria (2007). Currently, researcher with the Storage Systems Group in Barcelona Supercomputing Center (BSC).
  • Vázquez Alcocer, Pere-Pau
    PhD in software by the UPC. Currently, he has an associate professor position at the UPC. He currently teaches undergraduate and master courses at UPC. He has previous experience teaching undergraduate and master courses in other universities such as the University of Nuremberg, the University of Girona, the UOC, or the University of Vic.

Associates entities

Collaborating partners

Career opportunities

  • Data Scientist.
  • Digital Transformation Leader.
  • Data Engineer.
  • Chief Data Officer.
  • Data Architect.
  • Big Data Consultant.
  • Data Analyst Consultant.
  • Decisional Systems Engineer.

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La UPC School apuesta por las profesiones de futuro:  blockchain , industria 4.0, inteligencia artificial y transformación digital
La UPC School apuesta por las profesiones de futuro: blockchain , industria 4.0, inteligencia artificial y transformación digital
12-04-2018
La UPC School presenta, entre su oferta de másters y posgrados para el próximo curso académico, nuevos programas formativos para especializarse en los perfiles profesionales más demandados por las empresas. Temáticas como las tecnologías blockchain , la industria 4.0, la transformación digital y la innovación, el big data o la ciberseguridad centran estos programas profesionalizadores, diseñados para cubrir aquellas competencias más buscadas en el mercado laboral. El desarrollador blockchain Las tecnologías blockchain están empezando a madurar y despiertan un gran interés tanto en el ámbito académico como industrial.  Startups e iniciativas industriales descubren y proponen nuevos proyectos de innovación basados en la blockchain , haciendo de esta tecnología uno de los principales vehículos de innovación y de oportunidades de negocio del futuro. Según un informe del conocido portal Upwork para freelances, el perfil de “Desarrollador Blockchain” ha sido el más interesante en términos de demanda y salario en 2017 y se prevé que la demanda continuará creciendo de forma exponencial este año. Por este motivo, la UPC School ha querido impulsar este nuevo máster en Tecnologías Blockchain , con una gran orientación práctica y profesional, que va dirigido a profesionales que quieran entender y desarrollar aplicaciones con tecnologías basadas en la blockchain . Chief Digital Officer, la figura clave en el nuevo escenario 4.0 Entre estos programas, destaca el nuevo máster en Industria 4.0: Modelización, Simulación y Materialización , que preparará profesionales capaces de liderar e implementar las soluciones que revolucionarán la manera de organizar los medios de producción y logísticos ( smart factories ) en el nuevo escenario 4.0 . Este máster creará auténticos Chief Digital Officers (CDO) , una figura también conocida como Jefe de la Transformación Digital, un nuevo perfil profesional híbrido que será muy demandado en los nuevos organigramas empresariales. Medios como la revista Fortune recogen la demanda imparable de estos nuevos perfiles profesionales híbridos (Hybrid Jobs). La llamada convergencia OT/IT (Operations Technology/ Information Technologies) es uno de los grandes retos de la industria 4.0 y la transversalidad de sus profesionales, uno de los signos del tiempo actual. El analista de datos El máster en Big Data Management, Technologies and Analytics llega a su segunda edición para especializar profesionales capaces de capturar y analizar grandes volúmenes de datos y transformarlos en información de valor para la toma de decisiones. El crecimiento exponencial del Big Data y sus múltiples aplicaciones en el terreno de los negocios hacen que el perfil de experto en Big Data o data scientist sea una de las profesiones con más futuro del sector tecnológico. Así lo demuestran datos publicados por Randstad, que asegura que el especialista en Big Data será uno de los profesionales más demandados este año, y de otros como el portal de empleo Indeed.com, que indican que en sólo en dos años los puestos de trabajo relacionados con el Big Data han crecido un 15.000%. El experto en diseño y gestión de la ciberseguridad También se consolida el máster en Cybersecurity Management , que cubre la demanda de expertos en el diseño y gestión de seguridad en la red, un ámbito en pleno crecimiento que prevé la creación de 825.000 puestos de trabajo cualificados durante la próxima década , según la informe de INCIBE (Instituto Nacional de Ciberseguridad). El impulsor de la transformación digital También surgen dos nuevos posgrados para el próximo curso académico. En el área de Tecnologías de la Información y la Comunicación, el nuevo posgrado en Digital Business Transformation: Strategy and Implementation , con el que se aprenderán estrategias y habilidades para diseñar, ejecutar y liderar con éxito la transformación digital en empresas y organizaciones. Responsable de seguridad industrial y ambiental En el área de ingeniería, se crea el posgrado en Ingeniería en Seguridad Industrial y Ambiental , con el que se conocerá a fondo el marco de seguridad industrial y medioambiental y cómo aplicarlo a cada caso concreto, un aspecto esencial para garantizar el buen funcionamiento de cualquier actividad del sector. Expertos en inteligencia artificial La UPC School presenta el próximo mes de febrero el nuevo posgrado en Artificial Intelligence with Deep Learning . La inteligencia artificial (IA) es el motor de la revolución industrial 4.0 basada en la automatización en el procesamiento de los datos. Varios sectores industriales ya están aplicando esta programación basada en datos en su día a día, mientras en paralelo las administraciones públicas también desarrollan planes estratégicos para liderar el sector . En todas partes pero hay el mismo reto: la necesidad de formar profesionales capaces de entender el potencial y oportunidades de estas herramientas, así como su implementación de forma práctica y escalable .  
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La UPC School apuesta por la especialización de los nuevos perfiles TIC
La UPC School apuesta por la especialización de los nuevos perfiles TIC
31-01-2017
El mercado de las TIC se ha diversificado y ha generado nuevas competencias profesionales. La demanda de perfiles especializados en áreas como la gestión y administración TI, el análisis de seguridad de la información, el análisis de datos o la ingeniería del software es cada vez más elevada en las empresas. La UPC School, a través de su oferta de másters, posgrados y cursos TIC, te ofrece impulsar tu carrera profesional especializándote en estos nuevos perfiles. Experto en diseño y gestión de la ciberseguridad El máster en Cybersecurity Management de la UPC School es uno de los primeros programas en Cataluña en el ámbito de la ciberseguridad. La demanda de expertos en el diseño y gestión de seguridad está en pleno crecimiento y el sector prevé la creación de 825.000 puestos de trabajo cualificados durante la próxima década, según el informe de INCIBE (Instituto Nacional de Ciberseguridad). El gestor del Big Data o analista de datos El crecimiento exponencial del Big Data y sus múltiples aplicaciones en el terreno de los negocios hacen que el perfil de experto en Big Data o data scientist sea una de las profesiones con más futuro en el sector tecnológico. Es por eso que la UPC School creó en 2015 el posgrado en Big Data Management & Analytics , que especializa en la captura, análisis e interpretación de volúmenes de datos de valor para la empresa (especialmente de su entorno competitivo) y las transforma en información de valor para la toma de decisiones. Gestor de proyectos TI El desarrollo de proyectos TIC con mayor eficiencia, capacidad de innovación y "time-to-market" es una de las metas de cualquier organización. Para este reto de gestionar de forma eficiente el creciente volumen de proyectos informáticos en una empresa y su valor en la empresa, la UPC School presenta el máster en IT Project & Service Management . De menor duración, también presenta el curso en Gestión y Dirección de Proyectos , sobre técnicas y metodologías prácticas del ciclo de vida de un proyecto informático. Actualmente, en la gestión TIC, las herramientas ágiles son cada vez más decisivas, y es que el 87% de las empresas que han usado Agile, afirman que ha mejorado el beneficio de sus proyectos. La UPC School presenta el curso en Agile IT Management: Scrum, DevOps, Lean IT , que ofrece una visión completa y práctica de las diversas opciones de aplicación de metodologías ágiles en el desarrollo de software, la gestión de la infraestructura y los servicios TIC para usuarios. Ingeniero del software SOGETI y la UPC School impulsan desde el pasado curso académico el primer posgrado sobre Testing y Calidad de Software de España. La formación de posgrado en Software Quality Assurance forma profesionales capaces de capaces de diseñar, implementar y gestionar proyectos de software, considerando los nuevos enfoques ágiles y DevOps. Especialista en Soluciones IoT (Internet of Things) La adopción de nuevas soluciones IoT (Internet of Things) o Internet de las Cosas revolucionará la forma de interactuar con el mundo y posibilitará nuevas oportunidades de negocio y la creación de nuevas empresas. Permitirá a las compañías reducir costes operacionales, aumentar la productividad y desarrollar nuevas ofertas de productos. En los próximos años se prevé un aumento en la demanda de profesionales capaces de gestionar proyectos integrales de IoT en las áreas de smart cities , smart home , smart energy , smart health , industry 4.0 o connected vehicle …De forma pionera, la UPC School ofrecerá a partir de octubre de 2017 un máster en Internet of Things (IoT) . Programador y animador de videojuegos Desde la UPC School impulsamos desde hace 14 ediciones una pionera oferta formativa en Animación, Tecnología 3D y Videojuegos , compuesta por dos programas de máster: el máster en Diseño y Creación de Videojuegos , dirigido a programadores interesados en la creación de videojuegos de cualquier complejidad, género y plataforma; y el máster en Animación, Arte Digital y Videojuegos, dirigido a diseñadores, animadores y artistas técnicos. El sector del videojuego y la animación está entre las principales industrias nacionales de contenidos digitales.  
 Alumnos del posgrado en Big Data de la UPC School ganan los Big Data Talent Awards
Alumnos del posgrado en Big Data de la UPC School ganan los Big Data Talent Awards
18-10-2016
Tourist Factory, un proyecto desarrollado por alumnos del posgrado en Big Data Management and Analytics de la UPC School, ha resultado ganador de la segunda edición de los Big Data Talent Awards . Tourist Factory es una solución AaaS (Analyticsasaservice) en tiempo real que identifica turistas en las redes sociales en las grandes ciudades y es capaz de sugerirles recomendaciones personalizadas basadas en contenido social. Por otra parte, el proyecto Convector - Public transport optimization through Big Data analytics , también desarrollado como proyecto de la formación en Big Data de la UPC School, también resultó finalista de estos premios. La 2ª edición de los Big Data Talent Awards tiene como objetivo premiar las tesis doctorales y proyectos de fin de carrera/máster o posgrado relacionados con Big Data y Data Analytics con el mayor impacto socioeconómico y con la mayor innovación tecnológica. Son unos premios organizados por el Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona , con el patrocinio de Oracle. El proyecto ganador, Tourist Factory, ha sido desarrollado como proyecto final de la formación de posgrado de la UPC por los alumnos Rodica Fazakas, Iúlia Zvyagelskaya, Joan Pau López y Beatriz Martín . Tourist Factory aplica machine learning para la detección de turistas, monitorización de sus intereses y emociones, explorar insights e identificar tendencias . El sistema permite analizar la “situación turística” en una zona geográfica específica clasificando y clusterizando los usuarios que hablan en ella. El sistema permite identificar turistas y residentes diferenciándolos por idioma y detectar emociones, intereses y tipos de consumo. Todo ello es gracias a una plataforma avanzada de gestión de datos basada en la Arquitectura Lambda , lo que permite poder almacenar y procesar grandes volúmenes de datos y aplicar modelos predictivos en tiempo real. El proyecto que resultó finalista fue Convector - Public transport optimization through Big Data analytics , de los alumnos Albert Quiroga, Ferran Cabezas, Xavier Mas y Carles Teixidó . El objetivo de este proyecto es diseñar, construir e implementar un sistema de análisis de información Big Data que analice los datos generados para una empresa de transporte público a través de los cuales poder extraer insights de valor para el negocio.
Albert Abelló y Oscar Romero, directores del posgrado en Big Data, dirigen el proyecto Big Data Analytics Lab
Albert Abelló y Oscar Romero, directores del posgrado en Big Data, dirigen el proyecto Big Data Analytics Lab
08-06-2016
Albert Abelló y Oscar Romero, directores del posgrado en Big Data Management and Analytics de la UPC School, han dirigido, a través del inLab de la FIB, el proyecto Big Data Analytics Lab . Este proyecto se realiza conjuntamente con una multinacional con sede en Barcelona y consiste en la puesta en marcha de una plataforma experimental de Big Data basada en herramientas Open Source , para facilitar y agilizar los procesos de análisis y el procesamiento de datos que permitirán mejorar los procesos de negocio de esta compañía. El proyecto se focaliza en mejorar un caso de uso muy concreto, que sirve como punto de partida para definir e implementar una arquitectura de referencia más completa. En la definición de la arquitectura de referencia es donde se concretan los diferentes componentes tecnológicos. Estos componentes tecnológicos serán herramientas de big data, que hay que elegir cuidadosamente en función de la estructura de los datos y de las consultas que prevemos que se harán en el futuro. El proyecto se ha realizado de forma aplicada para que los analistas de datos de la empresa, que necesitan matrices de datos para trabajar, puedan elegir las variables, ver sus características, su distribución y posteriormente aplicar las reglas de limpieza , de desratización y/o de transformación adecuados para su tratamiento y análisis. El inLab FIB , desde donde se impulsa este proyecto, ha constituido un equipo técnico de apoyo a los procesos analíticos y tecnológicos mencionados, formado por expertos en Big Data y minería de datos, que formarán al personal técnico de la compañía para garantizar la continuidad del servicio más allá de la duración del proyecto. El inLab FIB es un laboratorio de innovación e investigación de la Facultad de Informática de Barcelona de la Universitat Politècnica de Catalunya que integra profesorado de diferentes departamentos de la UPC y su propio personal técnico con el fin de ofrecer soluciones en diferentes áreas de ingeniería informática.

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