Grado en Ciencia de Datos

Tendrás acceso a la AWS Academy para preparar el AWS Certified Cloud Practitioner, y al AWS Certified Machine Learning Speciality.

¿Por qué estudiar el Grado en Ciencia de Datos?

El plan de estudios del Grado en Ciencia de Datos ha sido diseñado profesionales de potentes corporaciones multinacionales como Amazon, Telefónica, Indra y Unisys. Te enfrentas a un programa ambicioso y puntero para que seas un profesional global capaz de desempeñar un puesto de trabajo en cualquier país y entorno socioeconómico. Una visión integral del mundo profesional más innovador y una perspectiva de internacionalidad.

Metodología Experiencial
Área de mayor empleabilidad del mercado.
Salidas profesionales TOP como: Data Engineer, Experto en Inteligencia Artificial, Data architect, Big Data Analyst.
Desarrollo profesional en empresas como Zeus, Nnsys e Institutos tecnológicos especialistas en IA.
Desarrollarás competencias sobre Tecnología en diversos sectores.
Reforzarás tus soft skills, competencias y habilidades formando parte de uno de los Clubes de Estudiantes que existen en la Universidad.

Salidas profesionales:

Podrás dirigir proyectos de análisis en todas las áreas y liderar la toma de decisiones en cualquier organización:

Data Engineer
Big Data Analyst
Data Arqchitect
Experto en IA
Consultor especialista en análisis e implementación de soluciones estratégicas.
PM en proyectos de Tecnologías de la Información
Investigador/a en instituciones públicas o privadas; o docente en formación secundaria o universitaria.

Competencias del título:

CB1: Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB3: Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CB4: Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

¿Cómo es la metodología online?

Flexible

Clases virtuales en directo a las que te puedes conectar desde cualquier sitio y dispositivo.

Cercana

Contarás con el apoyo de nuestros profesores expertos que facilitarán tu aprendizaje, así como de un tutor de acompañamiento que te orientará y te ayudará a que logres tus objetivos.

Funcional

El campus virtual será tu plataforma de aprendizaje en la que encontrarás las materias que vas a cursar. Además, tendrás acceso a la biblioteca, a una zona de comunidad para poder contactar con otros estudiantes y asistencia 24 horas.

Temario:

PRIMER CURSO

Materia ECTS Tipo Idioma de impartición
Análisis Matemático 6 BASICA Español (es)
Fundamentos de Estadística 6 BASICA Español (es)
Álgebra Lineal 6 BASICA Español (es)
Fundamentos de la Programación 6 BASICA Español (es)
Programación Orientada a Objetos 6 BASICA Español (es)
Introducción a la Ciencia de Datos 6 OBLIGATORIA Español (es)
Organización y Gestión de Empresas 6 BASICA Español (es)
Desarrollo e Impacto Personal 6 OBLIGATORIA Español (es)
Liderazgo y Gestión de Equipos 6 OBLIGATORIA Español (es)
Proyecto: Sistema de Información 6 BASICA Español (es)

SEGUNDO CURSO

Materia ECTS Tipo Idioma de impartición
Matemáticas Discreta 6 BASICA Español (es)
Estadística Computacional 6 OBLIGATORIA Español (es)
Análisis Explolatorio de Datos 4.5 OBLIGATORIA Español (es)
Bases de Datos 6 BASICA Español (es)
Estructura de Datos y Algoritmos 6 BASICA Español (es)
Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos 6 OBLIGATORIA Español (es)
Introducción en la Inteligencia Artificial 4.5 OBLIGATORIA Español (es)
Economía Digital 4.5 OBLIGATORIA Español (es)
Gestión de la Innovación 4.5 OBLIGATORIA Español (es)
Proyecto: Open Data I 6 OBLIGATORIA Español (es)
Proyecto: Open Data II 6 OBLIGATORIA Español (es)

TERCER CURSO

Materia ECTS Tipo Idioma de impartición
Modelos para la Toma de Decisiones 9 OBLIGATORIA Español (es)
Infraestructura y Computación en la Nube 6 OBLIGATORIA Español (es)
Fundamentos de Big Data 6 OBLIGATORIA Español (es)
Aprendizaje Automático 9 OBLIGATORIA Español (es)
Visualización de Datos 6 OBLIGATORIA Español (es)
Aplicaciones y Tendencias en Ciencia de Datos 6 OBLIGATORIA Español (es)
Proyecto: Big Data I 9 OBLIGATORIA Español (es)
Proyecto: Big Data II 9 OBLIGATORIA Español (es)

CUARTO CURSO

Materia ECTS Tipo Idioma de impartición
Seguridad de Datos 4.5 OBLIGATORIA Español (es)
Legislación y Protección de Datos 4.5 OBLIGATORIA Español (es)
Creación y Gestión de Start-Ups 4.5 OBLIGATORIA Español (es)
Responsabilidad Social y Ética 4.5 OBLIGATORIA Español (es)
Prácticas Externas 18 OBLIGATORIA Español (es)
Trabajo Fin de Grado 12 OBLIGATORIA Español (es)
La Industria 4.0 4.5 OPTATIVA Español (es)

Titulación:

Título emitido por Universidad Europea de Valencia.

Duración:

240 ECTS, 4 años

Fechas:

Fecha de inicio: Octubre 2023.