Máster en BIM & Big Data Analyst Manager

El desarrollo de las tecnologías aplicadas a la industria inmobiliaria, muy especialmente en la generación y modelización gráfica de datos procedentes de diferentes fuentes, necesitan de profesionales capaces de obtener, gestionar y estructurar de forma eficiente masas de conocimiento en la búsqueda de métricas inherentes que ayuden a la toma de decisiones en entornos dinámicos, cambiantes y automatizados.

Fruto de esta necesidad de profesionales digitales en empresas cuyos activos generan multitud de output, se modula el presente master BIM  & BIG DATA. Profesionales formados en los requerimientos de modelización gráfica que sean capaces de estandarizar, modelizar y codificar los diferentes elementos constructivos; capaces de construir y auditar los modelos de datos, requerir los mismos de forma estructurada, y comisionar o recepcionar los elementos gráficos para un posterior tratamiento digital con la incorporación de receptores y elementos digitales.

Así mismo se capacitará a los profesionales en los mecanismos de obtención de datos dinámicos en entornos físicos, la lectura e interpretación de los mismos y la plasmación ordenada de información transversal para la toma de decisiones en carteras de datos generadas por el entorno físico.

Partiendo de la unidad generadora de datos se extrapolará y ampliará la dinámica a la red de mecanismos capaces de capturar, interpretar y actuar sobre el medio físico.  Tanto es así que la interactuación con el medio, bien por un individuo, bien por un mecanismo o bien por el propio ambiente, genera una distorsión o variación de datos significativa que es necesario interpretar para obtener un mejor servicio, prevenir un riesgo, anticipar una decisión, realizar una simulación o realizar modelos predictivos.

Tomando como punto de partida las nuevas herramientas BIM (Building Information Modelling) se asciende de forma ordenada hasta el BIG DATA, arropado por la tecnología habilitadora que permite la obtención e interpretación de datos. El desarrollo de la construcción e industria 4.0 habilitan y crean el contexto necesario para que ello se lleve a cabo. Empresas como distribuidoras, aseguradoras, entidades financieras, promotoras, fondos de inversión, administraciones públicas y empresas estadísticas requerirán profesionales capaces de conocer todo el proceso y estructuración de bases de datos.

Empresas como distribuidoras, aseguradoras, entidades financieras, promotoras, fondos de inversión, administraciones públicas y empresas estadísticas requerirán profesionales capaces de conocer todo el proceso y estructuración de bases de datos.

Aplicar en las empresas o entidades las metodologías en gestión de datos generados por procesos, procedimientos, herramientas y habilitadores digitales de forma integral y estructurada del entorno físico para la toma de decisiones estratégicas, gestión del cambio y operaciones. Se realiza a través de:

1. Conocimiento, diseño y aplicación los procesos BIM, herramientas de modelado y gestión paramétrica de plasmación física, para la aplicación del BIG DATA en la obtención de datos fiables, y gestión de grandes carteras o masas de datos para la toma de decisiones vinculado al internet de las cosas y a la valoración de masas de información y datos estructurados.
2. Diseño, análisis, evaluación, control y gestión de las bases de datos estructurados corporativos en la aplicación por los BIM Manager, gestores o empresas de datos para su posterior obtención, gestión e integración en carteras de análisis.
3. Aplicación de los procesos de simulación, evaluación, monitorización estadística en entornos dinámicos o cambiantes para la toma de decisiones just in time; en la optimización de procesos, en la eficiencia y la calidad de los datos generados, siendo capaces de evaluar las mejores soluciones en función de los input existentes y los output generados.
4. Conocimiento de las tecnologías habilitadoras aplicadas a la obtención de datos.
5. Conocimiento las innovaciones tecnológicas vinculadas a las herramientas y procesos BIM y BIG DATA de mano de las mejores empresas vinculadas al conocimiento digital.
6. Conocimiento vinculado a los edificios inteligentes a través del BMS y en el entorno urbano a través de la Smart City.
7. Realización de un trabajo fin de master o la realización de proyecto final de forma individual o coordinado con otros estudiantes.

El Máster en BIM & Big Data Analyst Manager está dirigido a:

• Personas y profesionales de las ramas técnicas que deseen profundizar en el diseño, análisis y aplicación práctica de las metodologías y procesos digitales. Habilitará para la obtención ventajosa de conocimiento pudiendo ofrecer servicios de consultoría, realización de proyectos de análisis o toma de decisiones. El entorno cambiante, el estancamiento del conocimiento tradicional y la irrupción de nuevas tecnologías ofrecen un espacio para nuevos profesionales dotados de Habilidades digitales para el análisis y toma de decisiones formada y efectiva. Por ello nos dirigimos a:
  • Técnicos de disciplinas de la información, informática y telecomunicaciones que deseen conocer el proceso completo en la modelización y posterior gestión de datos para su tratamiento.
  • Profesionales del sector constructivo que quieran profundizar en la gestión y análisis de datos generados por los modelos paramétricos tales como Ingenieros y Arquitectos de las diferentes ramas y grados.
  • Gestores de carteras de inmuebles, técnicos de mantenimiento y técnicos especialistas en estadista.
  • Analistas de empresas aseguradoras, entidades bancarias, distribución o empresas cuyo conocimiento en los datos generados en sensible a la varianza.
  • Funcionarios y personal de la administración pública de ámbito urbanístico o constructivo en la aplicación o implementación de procesos digitales para la evaluación y aplicación a la Smart city.
  • Estudiantes de las ramas técnicas y tecnológicas que quieran conocer la aplicación de los modelos docentes estructurados y se encuentre finalziando sus estudios.
  • Profesionales de sectores afines, emprendedores o desempleados que quieran desarrollarse en un sector de máxima actualidad y futuro.

El cuadro de tutores del curso está formado esencialmente por profesionales de empresas, del mundo académico y expertos en BIM y BIG DATA.

Dirección Académica

Jerónimo Alonso Martín

Es colegiado como Arquitecto, arquitecto técnico e ingeniero de edificación con varias certificaciones; RICS Chartered Building Surveyor, Project Manager por IPMA y Consultor técnico en edificación en la categoría experto por la ACP. Es, también, Jefe de Obra por la Cámara de Contratistas de CyL, acreditado para la redacción de Estudios de Impacto Ambiental. En la actualidad, lidera la implantación de los productos del Instituto Tecnológico de Cataluña ITeC en Castilla y León y Cantabria, y es el vocal del COAATVA; además de Organizar el Congreso BIMTECNIA de Valladolid, desde el año 2013.

José Emilio Nogués

Especialista en BIM y construcción 4.0 y desde el año 2000 ha trabajado en BIM y GIS con diversas tecnologías, en todo tipo de proyectos de edificación y obra civil (obra nueva y rehabilitación). Entre otros méritos, de su experiencia como especialista en BIM, se puede destacar: Organizador de la formación BIM en el Colegio de Arquitectos de Valladolid (2013); Co-traductor de las Guías CO-BIM en castellano (2014; Ponente BIM en diversas ferias y congresos; Organizador de los congresos BIM de Valladolid de los años 2013 y 2017, así como el BIM COMPETITON 2014 a 2017; Representante español en el BIM Work Group del Architect’s Council of Europe. (2015); Miembro del Grupo de Trabajo BIM del Ministerio de Fomento.

Claustro Docente: Módulo 1. Introducción Tecnológica

Jerónimo Alonso, Paula Eliz Santos, Francisco Javier Escribano, José Manuel González Varona,  César Gabriel López, Carlos Alberto Sáiz

Jerónimo Alonso

Arquitecto. BIM Project & Lean Construction Director Académico del Máster.

Claustro Docente: Módulo 2. Estructuración BIM

Ferrán Bermejo, Xavier Casademont, Benjamín González, José Emilio Nogués, María Elena Pla, María del Prado Belinchón

Ferrán Bermejo

Arquitecto. Director Técnico de ITeC.

Claustro docente: Módulo 3. Matemática de datos

Álvaro Méndez

Álvaro Méndez

PhD ex-thesis en Econometría y Métodos Cuantitativos Analytics Engagement Manager, IBM Spain, Portugal, Grecia e Israel

Claustro docente: Módulo 4. Herramientas habilitadoras

Fernando Gayubo, Adolfo López Paredes, José Javier Medina

Fernando Gayubo

Doctor Ingeniero Industrial. Investigador Senior del Centro Tecnológico CARTIF.

Claustro docente: Módulo 5. Big Data y Tramiento de Datos

Arturo Canales, Carlos Cuezva, Francisco Javier Escudero, Ana Isabel Flores, César García, Isabel M. Izquierdo, Rafael Pellón, Javier Rodríguez, Miguel Santos, Mario Villaizan

Arturo Canales

Experto Big Data en Telefónica I+D.

Claustro docente: Módulo 6. Uso y aprovechamiento de datos

José Antonio Hoyuela, Adolfo López Paredes, Álvaro Méndez, Roberto Rojas

José Antonio Hoyuela

Doctor Arquitecto, OT, Urbanismo, SIG e IDE

Claustro docente: Módulo 7. Proyecto Fin de Máster

Jerónimo Alonso, César García, José Emilio Nogués, Manuel Jiménez, Fernando Valero

Fernando Valero

Head of Infrastructures, Construction & IT Consulting en Grant Thornton

Los alumnos no españoles que deseen la Apostilla de la Haya de su Título Propio de la Universidad Europea Miguel de Cervantes, deberán solicitarlo de forma expresa. Su tramitación supondrá un importe de 100 € incluyendo los gastos de envío.

• Módulo 1. INTRODUCCIÓN TECNOLÓGICA [8 Créditos ECTS – 200 horas] De la atribución a la competencia: La visión Introducción Gestión de proyectos y entornos colaborativos Aspectos legales l Aspectos legales 2 Cloud Computing & Smart Cities
• Módulo 2. ESTRUCTURACIÓN BIM [4 Créditos ECTS – 100 horas] Modelado y Gestión BIM Estandarización de bases de datos Estructuración del modelado Codificación y coherencia del modelo
• Módulo 3. MATEMÁTICA DE DATOS [2 Créditos ECTS – 50 horas] Datos estructurados Datos desestructurados Probabilidad Métodos predictivos Patrones de comportamiento
• Módulo 4. HERRAMIENTAS HABILITADORAS [8 Créditos ECTS – 200 horas] Simulación de sistemas sociales complejos Adquisición de datos Monitorización Señales y dispositivos
• Módulo 5. BIG DATA Y TRATAMIENTO DE DATOS [22 Créditos ECTS – 550 horas] Análisis de datos con R y SQL Análisis de datos con Python Big Data: Administración de Hadoop Big Data: Adquisición y tratamiento de datos Big Data: Análisis de datos y Machine Learning Visualización de datos y comunicación
• Módulo 6. USO Y APROVECHAMIENTO DE DATOS [11 Créditos ECTS – 275 horas] Master Class Bunisses Analitic Tratamiento visual de datos Bunisess Inteligence Introducción al IA Estructuración para el uso de datos
• Módulo 7. PROYECTO FIN DE MASTER [5 Créditos ECTS – 125 horas] Propuesta de creación de negocio basado en datos[hr]

Construida sobre preceptos asíncronos, que son la base del e-learning [Anytime & Anywhere], para poderse adaptar tanto a profesionales en activo como a estudiantes recién titulados, nuestra metodología se construye en base al “Learning by doing”, combinando la exposición y estudio de contenidos teóricos, enfocada a la realización de tareas prácticas del mundo real, en este caso, trabajando, de primera mano, todos aquellos aspectos esenciales del mundo del Big Data estudiados a lo largo de los distintos módulos del Máster. A través del aula virtual, los participantes, podrán:

• Consultar y descargar los materiales de estudio.
• Visualizar los contenidos audiovisuales del curso.
• Asistir en tiempo real o visualizar en modo diferido máster classes o webinars.
• Realizar los cuestionarios de evaluación continua.
• Consultar y enviar las tareas propuestas en cada uno de los módulos.
• Acceder a las distintas correcciones y a los correspondientes feedbacks que los tutores realizan sobre las tareas enviadas.
• Espacio de Acceso, seguimiento, entrega y retroalimentación del Proyecto Fin de Máster.
• Participar en las actividades colaborativas propuestas, tanto de tipo abierto como de tipo pedagógico.
• Acceder a las herramientas de tutorización, tanto síncronas como asíncronas.
• Consultar su libro de calificaciones y sus informes de seguimiento.
• Biblioteca especializada de materiales complementarios.

A lo largo de la impartición, tanto por medio de los tutores como de la Dirección Académica, se fomentan la interacción,la  participación y la colaboración de los estudiantes, tanto con el equipo docente como con sus propios compañeros, favoreciendo un planteamiento socio-constructivista del aprendizaje.