Grado en Ciencia de Datos

La titulación está dirigida a estudiantes que tengan una buena base en matemáticas y que les guste el análisis de datos de cualquier índole, especialmente datos procedentes de redes sociales, portales de datos abiertos, datos financieros, etc. Estos estudiantes deben tener también curiosidad sobre las tecnologías actuales y futuras en el ámbito de la ciencia de datos, el desarrollo de las ciudades inteligentes y la evolución del Internet de las Cosas pues estos paradigmas proporcionan datos en tiempo real que serán la materia prima y la base sobre la que se fundamentan los estudios de grado.

El perfil de ingreso de los futuros estudiantes del Grado en Ciencia de Datos es el de una persona que tenga conocimientos de matemáticas, pensamiento abstracto y lógico de nivel de bachillerato tecnológico, así como conocimientos básicos de la utilización de ordenadores y una buena capacidad de análisis y síntesis. No es necesario tener conocimientos previos de programación o administración avanzada de computadoras. Al futuro alumno de Ciencia de Datos se le pide además que tenga responsabilidad y constancia en su desempeño académico además de ser capaz de trabajar en equipos interdisciplinares.

A esta titulación se le puede añadir una intensificación adicional en Inteligencia Artificial a través del Minor in Artificial Intelligence que acompaña a este Grado.

Empleabilidad:

Los egresados en Ciencia de Datos acceden a un mercado laboral con alta demanda y de un amplio espectro empresarial. Este ámbito de conocimiento se ha vuelto imprescindible para casi cualquier tipo de negocio, especialmente para áreas como las finanzas, el marketing, la salud y el medioambiente. El estudio de la consultora Gartner “Forecast: Entreprise Software Markets Worlwide 2014-2021” revela que el mercado mundial de datos está creciendo de manera espectacular y considera al científico de datos como la “profesión del futuro”.

Temario:

Primer curso
Primer cuatrimestre

ASIGNATURA
Álgebra lineal 6 Básica
Estadística Descriptiva 6 Básica
Programación para Ciencia de Datos I - R 6 Básica
Lógica Matemática 6 Básica
Búsqueda, Tratamiento y Uso de la información 6 Obligatoria

Segundo cuatrimestre

ASIGNATURA
Cálculo I 6 Básica
Cálculo de Probabilidades 6 Básica
Programación para Ciencia de Datos II - Python 6 Básica
Análisis y Diseño de Algoritmos 6 Básica
Pensamiento Crítico y Argumentación 3 Obligatoria
Técnicas de Comunicación Oral y Escrita

Segundo curso
Primer cuatrimestre

Cálculo II 6 Básica
Matemática Discreta 6 Obligatoria
Estadística Inferencial 6 Obligatoria
Bases de Datos I (Modelo Relacional SQL) 6 Básica
Almacenamiento en la Nube 6 Obligatoria

Segundo cuatrimestre

Programación de Aplicaciones Web 6 Obligatoria
Series Temporales 6 Obligatoria
Aprendizaje Automático: Predicción 6 Obligatoria
Bases de Datos II (Modelo NoSQL) 6 Obligatoria
Computación en la Nube

Tercer curso
Primer cuatrimestre

Herramientas de Trabajo Colaborativo 6 Obligatoria
Investigación Operativa 6 Obligatoria
Geometría y Datos Espaciales 6 Obligatoria
Aprendizaje Automático: Clasificación 6 Obligatoria
Desarrollo de la Inteligencia Natural y de la Inteligencia Artificial 6 Obligatoria

Segundo cuatrimestre

Técnicas de Visualización 6 Obligatoria
Gestión de Proyectos con Metodologías Ágiles 6 Obligatoria
Optimización 6 Obligatoria
La Empresa y su Ecosistema de Datos 6 Obligatoria
Aprendizaje Profundo

Cuarto curso
Primer cuatrimestre

Privacidad y Protección de Datos 6 Obligatoria
Tratamiento de Datos Económicos y Financieros 6 Obligatoria
Logística Basada en Datos 6 Obligatoria
Procesamiento del Lenguaje Natural y sus Aplicaciones en Marketing 6 Obligatoria
Análisis de Riesgos Financieros Basado en Datos 6 Obligatoria

Segundo cuatrimestre

Inteligencia de Negocio 6 Obligatoria
Herramientas de Apoyo a la Toma de Decisiones 6 Obligatoria
Prácticas en empresa o asignaturas optativas 12 Optativa
Trabajo de Fin de Grado

Duración:

240 créditos, 4 años