Master in Big Data Analytics
Helsinki, Finlandia
Máster
DURACIÓN
1 año
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
PLAZO DE SOLICITUD
21 Jan 2026
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Aug 2026
TASAS DE MATRÍCULA
EUR 12.000 / per year *
FORMATO DE ESTUDIO
La educación a distancia, En el campus
* for non-EU/EEA students
Programme
Big Data Analytics le brinda una comprensión profunda de cómo utilizar los datos para crear conocimientos. Este programa de maestría está diseñado para que obtenga rápidamente un amplio conocimiento de los conceptos esenciales del análisis de big data: modelado descriptivo y predictivo, y la construcción de canales de aprendizaje automático. El programa enfatiza la importancia de comprender cómo crear soluciones analíticas con código de nivel de producción.

Take on real-world challenges
Como estudiante, participarás en proyectos relacionados con problemas del mundo real que incluyen elementos tanto de trabajo en grupo como de logros individuales. El enfoque en los desafíos reales enfatiza la resolución de problemas disruptivos a través del desarrollo de servicios de análisis. La comunicación y el conocimiento empresarial se enfatizan a través de la narración visual y la creación de valor.

A research-oriented environment
Our research covers a wide range of interests in analytics and machine learning that you as a student can benefit from when pursuing your own domain applications. These include malware detection, text analytics (e.g. content classification), network intrusions detection, Internet of things, object recognition in images and video, and financial analytics.

Specialise according to your own interests
El proyecto de fin de máster (30 ECTS) consiste en un proyecto de desarrollo o investigación para un cliente (por ejemplo, su empleador) o una colaboración con los investigadores de Arcada , seguido de un informe de tesis. Comienzas a trabajar en tu proyecto de tesis de inmediato y demuestras tu capacidad para realizar sistemáticamente un proyecto con un problema aplicado en la práctica como punto de partida. En función de las necesidades de desarrollo del cliente/investigador, usted desarrollará el proyecto de tesis en estrecha colaboración con su supervisor y persona de contacto en la empresa encargada.

El proyecto de tesis de máster (30 ECTS) consiste en un proyecto de desarrollo o investigación para un cliente (por ejemplo, su empleador) o una colaboración con los investigadores de Arcada , seguido de un informe de tesis. Usted comienza a trabajar en su proyecto de tesis de inmediato y tiene la oportunidad de demostrar su capacidad para llevar a cabo un proyecto de manera sistemática a partir de un problema práctico. En función de las necesidades de desarrollo del cliente/investigador, usted desarrolla el proyecto de tesis en estrecha colaboración con su supervisor y la persona de contacto en la empresa que lo contrata.
Ejemplos de posiciones futuras.
Los graduados podrán trabajar en una amplia gama de tareas en diversas industrias. Los puestos incluyen desarrollo, investigación, análisis y puestos de gestión, por ejemplo:
- Desarrollador de análisis de big data
- Big Data Analytics Manager
- Ingeniero de datos
- Ingeniero de Aprendizaje Automático
- Científico de datos
- Desarrollador de software principal/sénior
- Jefe de Analítica
- Director de tecnología (CTO)
- Analista Senior
- Consultor
Acepta desafíos del mundo real
Como estudiante, participarás en proyectos relacionados con problemas del mundo real que incluyen elementos tanto de trabajo en grupo como de logros individuales. El enfoque en los desafíos reales enfatiza la resolución de problemas disruptivos a través del desarrollo de servicios de análisis. La comunicación y el conocimiento empresarial se enfatizan a través de la narración visual y la creación de valor.
Arcada no otorga becas para estudiantes de maestría, pero tenemos una oferta anticipada.
Lo que vas a aprender
- Programación para servicios analíticos.
- Análisis de datos
- Aprendizaje automático
- Ingeniería de datos
- Visualización de datos
- Minería de datos descriptiva
- Predicción predictiva
- Automatización de decisiones
- Ciencia de datos y validación de resultados de modelos
- Planificación y desarrollo de soluciones analíticas.
- Creación de valor analítico


