Portal Web de la UNED, Universidad Nacional de Educación a Distancia

El Programa de Postgrado acoge los cursos que dan derecho a la obtención de un Título Propio otorgado por la UNED. Cada curso se impartirá en uno de los siguientes niveles: Máster de Formación Permanente, Diploma de Especialización, Diploma de Experto/a y Certificado de Formación del Profesorado.

Requisitos de acceso:

Estar en posesión de un título de Grado, Licenciatura, Diplomatura, Ingeniería, Ingeniería Técnica, Arquitectura o Arquitectura Técnica. La dirección del curso podrá proponer que se establezcan requisitos adicionales de formación previa específica en algunas disciplinas.

Asimismo, de forma excepcional y previo informe favorable de la citada dirección, el Rectorado podrá eximir del requisito previo de la titulación en los cursos conducentes al Diploma de Experto/a Universitario/a. En estos supuestos para realizar la matrícula se deberá presentar un currículo vitae de experiencias profesionales que avalen su capacidad para poder seguir el curso con aprovechamiento y disponer de acceso a la universidad según la normativa vigente.

Quien desee matricularse en algún curso del Programa de Postgrado sin reunir los requisitos de acceso podrá hacerlo, aunque, en el supuesto de superarlo, no tendrá derecho al Título propio, sino a un Certificado de aprovechamiento.

El Máster en Data Engineering va dirigido a profesionales y estudiantes que deseen desarrollar sus conocimientos en la gestión de la tecnología y procesos de Big Data, así como en el diseño y gestión de infraestructuras de datos. Partiendo para ello de la configuración de entornos para la creación de estrategias empresariales basadas en el manejo de grandes volúmenes de datos. 

Los alumnos deben estar habituados a programar con soltura en algún lenguaje de programación, y se valorará conocimiento del lenguaje Python. Además de esto, no se requieren requisitos específicos de acceso, salvo lo que marca el propio programa en el que se enmarca.

El objetivo del Máster en Data Engineering es formar profesionales altamente cualificados, capaces de crear y orquestar flujos de datos a gran escala, diseñar soluciones para el almacenamiento, estructuración y movimiento de datos, industrializar modelos analíticos, y gestionar infraestructuras y soluciones. Todas estas capacidades permiten a las organizaciones extraer el verdadero valor de sus datos, impactando directamente en el negocio y alcanzando importantes ventajas competitivas.

El cometido de un ingeniero de datos es cada vez más imprescindible en el entorno tecnológico actual que precisa la optimización constante de procesos y costes, teniendo en cuenta el incesante avance y las necesidades presentes en la industria del dato. Este máster imparte y aborda las técnicas necesarias para poder afrontar este reto.

El título tiene un claro enfoque práctico y profesional orientado a la empresa, pero además incluye la base académica necesaria para afrontar los cambios y las tendencias emergentes en el campo del Big Data y la Inteligencia Artificial. Los alumnos una vez lo hayan cursado, estarán preparados para acometer y liderar proyectos de ingeniería de datos en diversas industrias.

El Máster tiene prevista la colaboración ocasional de distintos profesionales del sector, tales como:

• Pablo Villacorta (Santa Lucia Seguros)
• Javier Domínguez (BBVA)
• Álvaro Bravo (SDG Group)
• Eduardo Fernández (Santa Lucia Seguros)
• José Rubén Alfonso (Databricks)
• Luis Piñón (Capgemini)
• David del Ser (NTIC Group)
• Gonzalo Espejo (Generali)

Otra Información

Será responsabilidad exclusiva del Equipo Docente la información facilitada en la siguiente relación de hipervínculos. En caso de detectarse alguna contradicción, prevalecerá la oferta formativa aprobada por el Consejo de Gobierno para cada convocatoria, así como del Reglamento de Formación Permanente y del resto de la legislación Universitaria vigente.

Página web

MÓDULO 1 

Creación de paquetes con Python y Git

MÓDULO 2

Modelado de datos

Bases de datos NoSQL

MÓDULO 3

Construcción de flujos en tiempo real

Procesamiento distribuido

MÓDULO 4

Tecnologías de almacenamiento

MÓDULO 5

Construcción de flujos en la nube

MÓDULO 6

Fundamentos de Machine Learning y Deep Learning

MÓDULO 7

Fundamentos de MLOps

MÓDULO 8

Fundamentos de microservicios

MÓDULO 9

Trabajo Fin de Máster

La metodología del Máster en Data Engineering es eminentemente práctica y está basada en el método del caso.

Los temas se analizan a través de casos prácticos. Esta metodología permite identificar los principales problemas que afectan a las empresas y desarrollar la capacidad de toma de decisiones del participante, entre otras habilidades.

Para desarrollar esta metodología contamos con una plataforma virtual y unas sencillas herramientas, a través de las que se accede a las sesiones de clase grabadas. 

Los alumnos irán aplicando los distintos conocimientos adquiridos en cada una de las partes a casos reales. Estos conocimientos conformarán la base para el desarrollo del proyecto fin de máster, en el cual llegarán a confeccionar una estrategia global para una empresa basándose en las diferentes técnicas y software existentes en el mercado.

La plataforma virtual es el punto de referencia de todas las actividades del programa y la plataforma tecnológica que mantiene unidos a profesores y alumnos desde las más diversas localizaciones geográficas. Los foros disponibles en la plataforma permitirán mantener contacto con los profesores y los compañeros. 

El máster cuenta con los siguientes recursos didácticos: Página web, apuntes-resúmenes, material multimedia, guía didáctica y curso virtual (aLF).

4.1 Material obligatorio

4.1.1 Material en Plataforma Virtual

Se entregará al alumno a través de la plataforma material desarrollado por el propio equipo docente, documentación escrita y vídeos, e incluirá herramientas para desarrollar las distintas prácticas.

 

Los alumnos tendrán acceso a distintas plataformas durante desarrollo del máster. Tendrán un tutor técnico que les ayudará en todo momento.

 

En cada uno de los temas del máster se ha desarrollado un material específico, donde se explican cada una de las funcionalidades de las diferentes herramientas que se tratan en el máster. Además, en cada uno de ellos, se proponen una serie de ejercicios guiados para que el alumno pueda desarrollar el trabajo.

La atención al alumno será mayoritariamente a través de la plataforma virtual del curso, utilizando los foros disponibles a tal efecto.

Otra forma de contacto es a través del e-mail enviando un mensaje a las siguientes direcciones: nduro@dia.uned.es (Prof. Natividad Duro), raquel@dia.uned.es (Prof. Raquel Dormido) y elena@dia.uned.es (Prof. Elena Gaudioso).

También es posible contactar con el equipo docente a través de videollamadas, previa cita con el equipo docente.

Por último, si es necesario, también puede contactar con el equipo docente vía telefónica todos los lunes y martes lectivos de 12 a 14 horas en los teléfonos: 91-3987169 (Prof. Natividad Duro), 91-3987192 (Prof. Raquel Dormido) o 91-3988450 (Prof. Elena Gaudioso.

El alumno deberá realizar de forma individual una serie de ejercicios, esencialmente prácticos, con los que se pondrá de manifiesto que ha comprendido todas y cada una las temáticas que se tratan en el curso.

Para superar el máster el alumno deberá presentar, al final del curso, un proyecto que englobará todos los contenidos expuestos. Este Trabajo Fin de Máster, que representará 10 créditos, consistirá en la creación de una infraestructura para el tratamiento de grandes volúmenes de datos, utilizando las distintas herramientas y metodologías vistas en el máster.

Se deberá mostrar en el trabajo la habilidad para diseñar un sistema de datos de una organización, sobre el cual se pueden construir soluciones de análisis, inteligencia artificial y otras aplicaciones basadas en datos.

Para aquellos alumnos que realicen un mejor aprovechamiento del curso se ofertarán prácticas en empresas del sector.

Del 15/12/2025 hasta el 30/09/2026.

Director/a

Directores adjuntos

Colaboradores UNED

Colaboradores externos

Precio de matrícula: 3.600,00 €.

Precio del material: 700,00 €.

10.1 Ayudas al estudio y descuentos

Se puede encontrar información general sobre ayudas al estudio y descuentos en este enlace.

Debe hacer la solicitud de matrícula marcando la opción correspondiente, y posteriormente enviar la documentación al correo: descuentos@fundacion.uned.es.

Del 8 de septiembre al 28 de noviembre de 2025.

Información de matrícula:

Fundación UNED

C/ Guzmán el Bueno, 133 - Edificio Germania, 1ª planta - 28003 Madrid

Teléfonos: +34913867275/1592

Correo electrónico: bsaez@fundacion.uned.es

http://www.fundacion.uned.es

Negociado de Especialización.