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La mayoría de las empresas con grandes volúmenes de datos no sabe qué hacer con ellos: los almacena, pero no los convierte en decisiones. Este máster forma al perfil que sí sabe leer esa información. Cubres el ciclo completo del dato: tecnologías de almacenamiento y procesamiento distribuido, estadística y aprendizaje automático, minería de texto y modelos predictivos, con Python, R, Spark y Hadoop entre las herramientas de trabajo.
Aprendes a mover el dato desde el servidor hasta el comité de dirección: procesas volúmenes masivos de información, construyes modelos predictivos y visualizas resultados con herramientas de Business Intelligence como Tableau o Qlik. El programa termina donde se decide todo: convertir un dato en una decisión de negocio verificable, no en una intuición.
TOP 3 en el ranking de los 125 mejores másteres online de El Mundo, categoría Big Data.
IMF tiene 5 estrellas en innovación y emprendimiento. Además de en internacionalización y diversidad en el Ranking QS Stars.
La Universidad Católica de Ávila expide la titulación con 60 créditos ECTS. A la titulación universitaria se suma el título de IMF Business School.
No necesitas experiencia previa en Big Data. Sí necesitas una base técnica, cuantitativa o de negocio sobre la que construir, y disponibilidad real de estudio. Estos son algunos de los perfiles más interesantes para formarse con nosotros:
Tienes base técnica o cuantitativa sólida, pero nunca has aplicado esas herramientas a un proyecto real de datos a gran escala. Esa distancia entre la teoría del grado y el puesto de trabajo es exactamente lo que cubre este máster. Cierras con un TFM: un trabajo-proyecto original que integra todo lo aprendido, desarrollado por fases y sin defensa ante tribunal.
Ya trabajas con informes, paneles y KPIs, pero tus herramientas se quedan cortas frente a los volúmenes de datos que maneja hoy tu empresa. Lo que necesitas es el salto técnico: almacenamiento distribuido, aprendizaje automático y modelos predictivos, para pasar de describir el pasado a anticipar lo que viene.
Llevas tiempo trabajando con sistemas, bases de datos o desarrollo de software. Conoces la infraestructura técnica mejor que cualquier manual. Lo que te falta es la especialización en el tratamiento de datos a gran escala: Hadoop, Spark y arquitecturas cloud aplicadas al análisis, no solo al almacenamiento.
Diriges decisiones de negocio, pero hoy dependes de terceros para interpretar tus propios datos. Este máster te da autonomía para entender qué tecnologías de datos necesita tu organización y para dirigir con criterio a quien las implemente, no solo para delegarlo a ciegas.
El programa avanza en estructura secuencial: dedicas cada mes a una asignatura y cierras con el Trabajo Fin de Máster. La modalidad es 100 % online tutorizada: organizas tu tiempo con libertad, con el seguimiento y la orientación del profesorado. Todo el contenido está en la Plataforma Virtual Universitas, junto a la Guía General del máster.
Comprender el valor de los datos y su análisis para idear y concebir soluciones analíticas para el negocio.
Explicar el valor de negocio de las principales tecnologías de procesamiento paralelo y almacenamiento de datos escalable.
Diseñar arquitecturas de tratamiento de datos a gran escala.
Aplicar técnicas de aprendizaje automático y minería de texto para extraer valor de los datos.
Construir modelos predictivos a partir de datos reales.
Visualizar y comunicar resultados de negocio a partir de datos complejos.
Aplicar principios de gobierno del dato y de ética profesional en cada proyecto analítico.
Orientar tu perfil hacia distintas salidas profesionales del área de datos, según tu especialización.
El plan de estudios recorre el ciclo completo del dato: de los fundamentos tecnológicos del tratamiento de datos al valor de negocio del Big Data, pasando por la estadística, el aprendizaje automático, el almacenamiento distribuido y la visualización.
Fundamentos de Apache Spark
Procesamiento de datos con Spark RDD
DataFrames y Datasets
Streaming de datos con Spark
Aplicaciones avanzadas y optimización
Machine learning con Spark MLlib
Introducción al stack digital
Almacenamiento y procesamiento de datos en el stack digital
Lenguajes y frameworks
Visualización y business intelligence
Implementación del stack digital
Tendencias y futuro
Introducción
Fundamentos de programación Python
Almacenamiento
Ingesta
Procesamiento
Análisis, presentación y visualización
Introducción
Big data y ciencia de datos como impulsores de la transformación digital
Cultura y liderazgo para la transformación digital
Implementación
Ética y responsabilidad en la transformación digital
Casos prácticos
Introducción al machine learning
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje por refuerzo
Deep learning
Procesos de machine learning
Introducción a los sistemas cognitivos
Representación del conocimiento y razonamiento
Aprendizaje automático y sistemas cognitivos
Procesamiento del lenguaje natural y sistemas conversacionales
Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural
Percepción computacional y visión artificial
Introducción a la ciberseguridad en la transformación digital
La legislación de la ciberseguridad en la Unión Europea
Estándares internacionales de ciberseguridad
La legislación de la ciberseguridad en Estados Unidos
La proteccion de datos en la Union Europea
Protección de datos personales y garantía de los derechos digitales en España
Introducción a la ciberseguridad en la transformación digital
La legislación de la ciberseguridad en la Unión Europea
Estándares internacionales de ciberseguridad
La legislación de la ciberseguridad en Estados Unidos
La proteccion de datos en la Union Europea
Protección de datos personales y garantía de los derechos digitales en España
Personalización para consumidores
Turismo
Automoción
Redes sociales
Alimentación
Ciudades
Introducción
Marco
Desarrollo
Conclusiones
Bibliografia
Cierre
Título propio universitario reconocido en España y Latinoamérica.
Certificación propia validada por su método teórico-práctico.
La demanda de perfiles de datos ha crecido un 42 % en España, mientras la oferta de profesionales tecnológicos no llega a cubrir la demanda, según el informe Tech Cities 2026 de Experis (ManpowerGroup)
Crecimiento de demanda de Data Engineers en España en 2026
Ofertas de empleo tecnológico por cada profesional en España
De egresados de IMF Business School que mejoraron profesionalmente después del máster de Big Data
Los datos ya no son un departamento aparte: son el negocio
Detrás de esa afirmación hay un dato concreto: la demanda de perfiles de datos ha crecido un 42 % en España, según el informe Tech Cities 2026 de Experis (ManpowerGroup), y el país tiene más de tres ofertas de empleo tecnológico por cada profesional disponible, según la OCDE. Las competencias más demandadas del sector son, una a una, los módulos de este máster: almacenamiento distribuido, aprendizaje automático, visualización y Big Data en la nube.
Aplicas estadística y aprendizaje automático a grandes volúmenes de datos para construir modelos predictivos. Extraes patrones y tendencias que anticipan comportamientos y decisiones de negocio. Comunicas los resultados a equipos técnicos y no técnicos. Estadística + predicción.
Diseñas y mantienes la infraestructura que almacena y mueve los datos: pipelines, bases de datos y sistemas de procesamiento distribuido. Garantizas que los datos lleguen limpios y a tiempo a quien los necesita. Trabajas con Hadoop, Spark y arquitecturas cloud. Infraestructura + escala.
Transformas datos ya procesados en informes y paneles que facilitan decisiones de negocio. Identificas indicadores clave y los presentas con herramientas de visualización como Tableau o Qlik. Conectas el dato con la pregunta que se hace la dirección. Visualización + negocio.
Diriges la estrategia de datos de la organización: gobierno del dato, prioridades analíticas y equipo de datos. Reportas a dirección y traduces el valor del dato en decisiones estratégicas. Es la posición de mayor responsabilidad en el área de datos. Estrategia + dirección.
Diseñas la arquitectura de datos de una organización: qué se almacena, dónde y cómo se procesa a gran escala. Decides entre tecnologías de almacenamiento distribuido y servicios cloud según el volumen y el uso de cada dato. Arquitectura + escalabilidad.
Consulta las becas, ayudas al estudio y opciones de financiación disponibles para este programa. Nuestro equipo te ayudará a revisar cuál encaja mejor con tu situación.
Cargas en el Portal de matriculación la documentación según tu vía de acceso:
• Documento de identidad (DNI, NIE, cédula o pasaporte)
• Título académico o certificado de estudios equivalente
• Documento de acceso por experiencia (opcional)
• Currículum vitae e informe de vida laboral (opcional)
Recibes información adicional para el pago, al contado o financiado, según la modalidad que elijas.
Validamos tu documentación. Te confirmamos la matrícula y te enviamos las claves del Portal del Estudiante.
El Big Data es el conjunto de tecnologías y técnicas que permiten almacenar, procesar y analizar volúmenes de datos demasiado grandes o complejos para las herramientas tradicionales. Sirve para convertir esos datos en información útil: detectar patrones, predecir comportamientos y tomar decisiones de negocio basadas en evidencia, no en intuición. El Máster en Big Data y Business Analytics de IMF Business School cubre este ciclo completo, desde el almacenamiento distribuido hasta la visualización de resultados para la dirección.
El Big Data es la infraestructura tecnológica que permite almacenar y procesar grandes volúmenes de datos. El Data Science aplica estadística y aprendizaje automático a esos datos para construir modelos predictivos. El Business Intelligence transforma los datos ya procesados en informes y paneles que facilitan decisiones de negocio. En la práctica, los tres se solapan: un mismo proyecto de datos suele necesitar infraestructura Big Data, técnicas de Data Science y visualización de Business Intelligence.
Las herramientas más utilizadas en Big Data son Python y R para el análisis, Hadoop y Spark para el procesamiento distribuido, MongoDB y Neo4j como bases de datos NoSQL, y plataformas cloud como Amazon AWS, Microsoft Azure y Google Cloud para el almacenamiento escalable. Para machine learning se usan librerías como Scikit-learn y TensorFlow, y para visualización, Tableau y Qlik. El Máster en Big Data y Business Analytics de IMF trabaja con este mismo stack tecnológico a lo largo del programa.
El Data Engineer construye y mantiene la infraestructura que almacena y mueve los datos: pipelines, bases de datos y sistemas de procesamiento distribuido. El Data Scientist usa esos datos ya disponibles para aplicar estadística y aprendizaje automático y construir modelos predictivos. Dicho de otro modo: el Data Engineer prepara la carretera, el Data Scientist conduce por ella. Muchas organizaciones buscan hoy perfiles que dominen ambos lados, aunque suelen especializarse con la experiencia.
Depende del rol y la experiencia. Un Data Scientist cobra de media entre 35.000 € y 55.000 € brutos anuales, con perfiles senior que superan los 80.000 €, según Michael Page. Un Data Engineer se mueve entre 34.000 € y 50.000 €, y un Chief Data Officer, el puesto de mayor responsabilidad, entre 62.000 € y 134.000 €, según datos de Glassdoor de 2026. Los perfiles con experiencia en despliegue de modelos en producción y en la nube cobran por encima de estas cifras.
Depende del rol y la experiencia. Un Data Scientist cobra de media entre 35.000 € y 55.000 € brutos anuales, con perfiles senior que superan los 80.000 €, según Michael Page. Un Data Engineer se mueve entre 34.000 € y 50.000 €, y un Chief Data Officer, el puesto de mayor responsabilidad, entre 62.000 € y 134.000 €, según datos de Glassdoor de 2026. Los perfiles con experiencia en despliegue de modelos en producción y en la nube cobran por encima de estas cifras.
Sí, y creciente. La demanda de perfiles de datos ha crecido un 42 % en España, con el rol de Data Engineer entre los que más aumentan, según el informe Tech Cities 2026 de Experis (ManpowerGroup). Según la OCDE, España tiene más de tres ofertas de empleo tecnológico por cada profesional disponible, un desajuste
Sí, y creciente. La demanda de perfiles de datos ha crecido un 42 % en España, con el rol de Data Engineer entre los que más aumentan, según el informe Tech Cities 2026 de Experis (ManpowerGroup). Según la OCDE, España tiene más de tres ofertas de empleo tecnológico por cada profesional disponible, un desajuste que golpea con especial fuerza a los perfiles de datos.
Las salidas principales de un máster en Big Data son: Data Scientist, Data Engineer, Analista de Business Intelligence, Chief Data Officer (CDO) y Arquitecto de Big Data. Cada rol tiene un foco distinto, desde construir modelos predictivos hasta diseñar la arquitectura de datos de una organización o dirigir la estrategia de datos desde la dirección. El Máster en Big Data y Business Analytics de IMF Business School cubre las competencias de estos cinco puestos.
Depende del rol. Los perfiles técnicos (Data Engineer, Data Scientist, Arquitecto de Big Data) necesitan programar, principalmente en Python, R o SQL. Los perfiles orientados a negocio (Analista de Business Intelligence, gerentes que dirigen con datos) pueden apoyarse en herramientas de visualización como Tableau o Qlik sin programar a diario, aunque entender los fundamentos técnicos ayuda a dirigir mejor los proyectos. El Máster en Big Data de IMF está diseñado para ambos perfiles.
El máster cubre el ciclo completo del dato en diez módulos de 6 ECTS, uno al mes: desde los fundamentos tecnológicos del tratamiento de datos y el valor del Big Data para el negocio, hasta la estadística y el aprendizaje automático, el almacenamiento y procesamiento distribuido, el machine learning, la visualización y el Big Data en la nube, además del Trabajo Fin de Máster.
El máster suma 60 créditos ECTS y se cursa en 12 meses lectivos, con una estructura secuencial: un módulo al mes, evaluación continua con test de autoevaluación y casos prácticos, y un examen final online con ese mismo formato. El Trabajo Fin de Máster se desarrolla por fases, sin necesidad de defenderlo ante tribunal.
El Máster en Big Data y Business Analytics otorga dos títulos: el título universitario Máster en Big Data de la Universidad Católica de Ávila (60 ECTS), reconocido en España y Latam, y el título de IMF Business School. Puedes verificar ambos antes de matricularte.
No. El máster está abierto tanto a recién graduados como a profesionales con experiencia. Es habitual encontrar en cada convocatoria tres perfiles: perfiles técnicos (informática, ingeniería) que quieren especializarse en datos a gran escala, perfiles cuantitativos (estadística, matemáticas) que quieren aplicar su formación al mundo del dato, y perfiles de negocio que necesitan entender y dirigir proyectos de datos sin ser ellos quienes programen. El acceso requiere titulación universitaria, de formación profesional o bachiller, o experiencia profesional acreditada relacionada con el programa.
El Máster en Big Data y Business Analytics de IMF empieza el día 1 de cualquier mes: 12 convocatorias al año. Si decides matricularte este mes, empiezas el siguiente. Sin esperar a septiembre.
Sí. El temario completo está disponible módulo a módulo, con el sistema de evaluación y el claustro con nombre y perfil profesional en cuanto esté cerrado con el equipo académico. Compáralo con el de cualquier otro programa. Si encaja, un asesor académico te responde todas tus dudas.
Recibe información detallada sobre el programa, requisitos, próximas convocatorias y opciones de financiación.
Resuelve tus dudas directamente con nuestro equipo académico y de admisiones.
Solicita el dossier y conoce todos los detalles antes de tomar una decisión.
