El programa académico del Máster en Big Data se divide en dos asignaturas o módulos estrechamente relacionados entre sí:

• Big Data y Business Analytics: donde el alumno aprenderá a establecer un orden entre los diferentes campos de estudio (almacenamiento, procesamiento, análisis), siendo capaz de recomendar el uso de herramientas y tecnologías en función del caso de uso a resolver y con el objetivo de que, al terminar el periodo lectivo, el alumno sea capaz de dominar: los fundamentos de Big Data y Business Analytics, modelos y bases de datos relacionales, tecnología aplicada a business intelligence, bases de datos NOSQL y almacenamiento escalable, paralelización de datos (Hadoop vs Spark), machine learning y minería de datos, minería de texto y PLN y visualización de datos
• Programación con Python: como anteriormente hemos comentado, Python es el lenguaje de programación para Big Data por excelencia pero es que, además, es un lenguaje de programación potente, versátil, flexible y muy útil para otras áreas además de Data Science como Hacking o Machine Learning gracias a que es un lenguaje de programación interpretado, multiparadigma y multiplataforma. Es un lenguaje de alto nivel cuya filosofía hace hincapié en la legibilidad de su código. Gracias a su sintaxis sencilla es un muy buen lenguaje para aprender a programar.

En definitiva, en el Máster en Big Data proporciona al estudiante una formación sólida en las habilidades técnicas necesarias para trabajar con grandes cantidades de datos, a utilizar técnicas avanzadas de análisis de los mismos y aprendizaje automático para generar insights útiles para la toma de decisiones empresariales y científicas. Además, al finalizar el Máster de Big Data, los alumnos con motivación y mucha capacidad de trabajo estarán en disposición de presentarse y aprobar los exámenes para la obtención de certificaciones oficiales de Python Institute (incluidas en el precio de la matrícula) como PCAP (Certified Associate in Python Programming) o PCPP1 (Certified Professional in Python Programming 1).