Aprende los fundamentos del diseño, desarrollo y despliegue de infraestructuras BigData; la gestión, tratamiento y despliegue de grandes volúmenes de información y cómo extraerles su valor.
tecnologías de desarrollo
Máster en Big Data y Machine Learning
Enfoque y objetivos
Los grandes volúmenes de datos han inundado nuestro mundo. La utilización de manera eficiente y ética de estos datos nos permiten mejorar nuestro negocio, conocer a nuestro clientes y obtener valor a toda la información que recogemos con el fin de mejorar la experiencia de nuestros usuarios y producir nuevas funcionalidades derivadas de sus necesidades.
Con el Máster en Big Data y Machine Learning de Fictizia, los alumnos aprenderán los fundamentos básicos para el diseño, desarrollo y despliegue de arquitecturas Big data con el fin de construir desde aplicaciones sencillas que impliquen sólo alguna de las fases del ciclo de vida de los datos hasta aplicaciones complejas que permitan desplegar de manera completa una pipeline sobre una de las diferentes arquitecturas que se describe en programa. Además, con el fin de presentar una perspectiva global de las diferentes tecnologías BigData que existen actualmente se realizarán ejemplos prácticos de diferentes plataformas.
Profesorado del máster
El equipo de profesores de Fictizia está formado por expertos profesionales en activo y con una larga y rica trayectoria profesional que les capacita para reconocer las necesidades reales de un sector tan cambiante y exigente y cumplir el objetivo de Fictizia de ofrecer una formación que responda a la realidad del mundo laboral más exigente. Cada integrante del profesorado de Fictizia es un/a gran especialista en su campo que además comparte sus conocimientos, sus enorme experiencia, sus tropiezos, sus aciertos y la pasión por su trabajo en nuestras aulas.

Moisés Martínez
Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) Engineer en Sngular. Doctor en ciencias de la computación e Inteligencia Artificial por la Universidad Carlos III y Data Scientist en sus ratos libres. Además de en FICTIZIA, ha sido investigador y/o profesor de diferentes sabores de AI en universidades como la Universidad Carlos III, la Universidad de Örebro y el King's College London. Empezó su carrera como Full-Stack Developer y acabó siguiendo el camino de baldosas amarillas de la AI participando en proyectos BigData y de la industria 4.0 utilizando tecnologías Google Cloud y del ecosistema Apache para extraer valor de los datos. Además, Moisés es Speaker en conferencias internacionales y uno de los orgullosos fundadores de T3chFest, el evento sobre tecnología gratuito más grande de España y tal vez de Europa.

Marco Russo
Consultor en Data y Business Analytics en Paradigma Digital (INDRA Group). Marco también cuenta con más de 7 años de experiencia como docente para importantes escuelas de negocios y como profesor colaborador en la Universitat Oberta de Catalunya. Con profundos conocimientos en Data Mining, optimización de modelos y Machine Learning/Deep Learning en áreas del Marketing, Retail y Banca-Finanzas, entre otras, además es especialista en analítica digital, SEO y PPC en Digital Marketing y le encanta jugar con IoT, datos y robótica.
El programa de contenidos
Un método reflejo del día a día en la profesión
La metodología de la formación de Fictizia es teórico–práctica. En cada sesión formativa tu profesor/a irá avanzando en el desarrollo de la formación contigo y tus compañeros/as estudiantes mediante ejercicios prácticos que van involucrando progresivamente nuevos contenidos teóricos del programa de estudios. Todos los ejercicios se han diseñado específicamente como reflejo de las técnicas, procesos y situaciones reales más habituales y representativas que el alumno/a se va a encontrar después en su día a día de trabajo y de otras posibles situaciones menos comunes para que también aprendas a desenvolverte con criterio ante cualquier necesidad.
Asimismo, con esta formación el/la estudiante no solo se instruye en la mera ejecución de técnicas con el único fin de producir o ejecutar lo que le piden, también aprende los fundamentos teóricos y críticos tan importantes y que le permitirán tomar decisiones basadas en criterios objetivos y analíticos de forma autónoma.