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5 Meses / 240 Horas
Septiembre 2025
La Ingeniería de Datos es fundamental para cualquier compañía que sitúe los datos en el centro de su estrategia empresarial, lo que convierte al Data Engineer en una pieza clave dentro de las empresas.
En el Máster en Data & Cloud Engineering te enseñamos todo lo que necesitas saber sobre el tratamiento de los datos desde su obtención hasta su explotación y las nuevas arquitecturas Cloud que facilitan el acceso y análisis de los datos.
Aprenderás a diseñar, poner en marcha y mantener los sistemas de procesamiento de datos en los principales Clouds -AWS, Azure, Google- combinando tecnologías de Big Data, DevOps, contenedores.
¿Por qué Data & Cloud Engineer?
- El salario anual del Cloud y Data Engineer está en 40.000€.
Fuente: Glassdoor
- Se estiman en más de 90.000 la cantidad de profesionales expertos en estas salidas profesionales que se requerirán en los próximos años.
Fuente: Randstad
Algunas de las salidas profesionales que estarán a tu alcance:
- Machine Learning Engineer
- Cloud Architect
- Chief Data Officer
- Data Engineer
- Cloud Engineer
- Data Architect
Módulo 1: Máster en Data & Cloud Engineering
- Cloud Fundamentals: Repasar los conceptos fundamentales del Cloud Computing.
- Azure Fundamentals: Conocer las características, beneficios y funcionamiento de Azure como plataforma para crear, ejecutar y administrar aplicaciones en Clouds.
- Azure Data Factory: Aprender a utilizar la herramienta de Azure Data Factory de manera práctica y efectiva, generar pipelines en Data Factory y utilizar los recursos necesarios de Azure para escalar los mismos.
- Azure Databricks: Desarrollar las competencias necesarias para la utilización de los datos y la creación de soluciones de Inteligencia Artificial (IA) con Azure Databricks.
- AWS Fundamentals: Repasar los conceptos fundamentales del conjunto de herramientas y servicios de cloud computing de Amazon.
- AWS Storage: Conocer los distintos servicios de almacenamiento de AWS.
- AWS EC2: Conocer las características y formas de uso de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2).
- Google Cloud Platform Fundamentals: Conocer las herramientas de Google disponibles en Cloud (Saas, Paas e Iaas) y su funcionamiento.
- Arquitecturas de Datos: Diseñar la arquitectura de aplicaciones seguras y robustas así como para su implementación en las tecnologías de GCP.
- Bases de Datos Relacionales: Aprender a desarrollar modelos de datos e implementarlos en distintas bases de datos relacionales.
- Bases de Datos No Relacionales: Aprender a desarrollar modelos de datos e implementarlos en distintas bases de datos no relacionales.
- SQL: Conocer el lenguaje SQL, aprendizaje de las últimas técnicas de almacenaje, manipulación y extracción de datos en bases de datos.
- Big Data: Obtener una visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Repaso de las arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.
- Advanced Data Processing: Aprender a procesar correctamente los datos. Aplicación de filtros, anonimación de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
- DevOps: Aprender la metodología de Azure DevOps para mejorar todo el proceso de gestión dentro de los proyectos de tu organización.
- Contenedores: Aprender el sistema de despliegue y manejo de distintos contenedores (Kubernetes, docker...). Conocer sus principales aplicaciones. Ser capaz de adaptar y desplegar una aplicación en producción con contenedores.
- Data Governance: Conocer la estructura organizativa para dar soporte a la gestión de datos y manejar herramientas lgunas de las herramientas referentes a data governance.
- Cloud Security: Conocer las tecnologías, controles, procesos y políticas que se combinan para proteger los sistemas, datos e infraestructura basados en Cloud.
- Programación en Python: Procesar datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, SQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).
- Proyecto Final: Crear tu proyecto en grupo aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras.
El Máster en Máster en Big Data & Analytics está diseñado para formar profesionales en el área de las nuevas tecnologías de la información y Business Intelligence, siempre con la visión de cumplir con lo que demandan las empresas e instituciones en cada momento.
Para ello, ofrece una sinergia clara entre la tecnología y la gestión de proyectos, lo que permite a los participantes desarrollar las habilidades y técnicas necesarias en el área de Business Intelligence e Innovación Tecnológica para liderar proyectos de tecnología de la información en diversos sectores de la economía, para ser eficientes en la toma de decisiones dentro de este sector tan globalizado y dinámico.
EAE Cuenta con Un Programa de Becas y Facilidades de FinanciaciÓN para Sus Alumnos.
EAE ESCUELA DE ADMINISTRACION DE EMPRESAS
Big Data es mucho más que un concepto de moda, es una necesidad. Actualmente, todas las industrias que generan y consumen datos de múltiples tipos y fuentes, necesitan profesionales y expertos en Big Data. Por ello, estos empleos se encuentran entre los más demandados a nivel mundial. Por ejemplo, según LinkedIn, cerca del 79% de las ofertas publicadas en portales de empleo están relacionadas con trabajos de Big Data y/o Ciencia de Datos...
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El Global Master en Business Analytics & Data Strategy que presenta EAE Business School en su nueva modalidad Híbrida, se imparte desde una óptica que engloba tanto la tecnología como la gestión, con el objetivo de enseñarte a diseñar y gestionar proyectos de Big Data y a sacar la máxima rentabilidad al tratamiento de datos masivos...
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El Master en Big Data & Analytics es un programa nacido para cubrir la amplia demanda empresarial en el análisis de datos. Las nuevas tecnologías están cambiando el mundo tal como lo conocemos. Se está volviendo inteligente y lleno de información gracias a las redes sociales, los dispositivos móviles o el Internet of Things...
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IoT es un campo emergente con un gran potencial de aplicación ya que la sociedad actual tiende hacia un modelo tecnológico donde todo está interconectado. Ante esto, es necesario formar expertos para que se controlen este ecosistema y puedan adaptarse a todos los cambios que se aproximan.
El Máster en Internet de las Cosas aporta conocimientos y experiencia en ámbitos relacionados con la tecnología de interconexión de todo tipo de dispositivos y profundiza en campos como las telecomunicaciones (WiFi, 5G/LTE), sensores, análisis de datos y visualización, nuevos modelos de negocio y servicios verticales...
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Todo sobre el máster en Big Data
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