Título ofrecido:Grado en Ciencia de Datos
Duración:4 Años
Tipo:Carreras Universitarias
Modalidad:Online
El Grado en Ciencia de Datos de UNIR está diseñado para que adquieras unos conocimientos sólidos en conceptos informáticos apoyados sobre una base estadística y matemática, centrados en el análisis de grandes cantidades de datos.
El plan de estudios del Grado en Ciencia Datos online se ha diseñado según las necesidades del mercado para que adquieras los conocimientos que te capacitarán para:
- Interpretar la influencia de las distintas variables, la relación entre ellas y la complejidad del modelo en los problemas de ciencia de datos.
- Formular modelos matemáticos que permitan calcular soluciones o la evolución de un determinado sistema de un problema de aplicación directa, e interpretar otros modelos existentes.
- Saber diseñar soluciones basadas en redes neuronales artificiales.
- Aplicar los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
- Conocer y aplicar las características, funcionalidades, seguridad y estructura de las Redes de Computadores e Internet.
- Conocer y aplicar las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos que permitan su adecuado uso, diseño y programación.
- Diseñar y utilizar de forma eficiente los tipos y estructuras de datos más adecuados a la resolución de un problema.
- Conocer los requisitos de privacidad de los entornos de datos masivos y las consiguientes medidas de protección: técnicas, organizativas y legales.
Salidas Profesionales
Como Graduado en Ciencia de Datos podrás desarrollar los siguientes perfiles profesionales:
- Científico de datos (Data Scientist)
- Analista de datos
- Consultor
- Gestor de proyectos de Bussiness Intelligence
- Arquitecto de datos
- Programador y diseñador de Bases de Datos
- Analista de macrodatos
- Responsable, jefe de proyecto o analista de sistemas de información de inteligencia de negocio
- Emprendedor de negocios basados en el análisis de datos y en productos y servicios basados en datos
- Analista de proyectos de I+D
- Machine Learning Scientist
- Desarrollador de soluciones basadas en Inteligencia Artificial
Estos perfiles profesionales pueden desarrollar su actividad en cualquier organización, especialmente en los siguientes sectores:
- Sector financiero y de seguros
- Sector de consultoría
- Comercio electrónico
- Institutos de investigación
- Instituciones públicas, bancos centrales y agencias europeas
- Departamentos de análisis de datos de otras industrias
Perfil de egreso
Al finalizar los estudios, el egresado será un profesional con una amplia formación científica, tecnológica y socioeconómica, capaz de diseñar, dirigir y ejecutar de manera integral proyectos multidisciplinares en el ámbito de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
El alumno sabrá identificar y utilizar las técnicas y herramientas adecuadas, así como construir las soluciones requeridas, para capturar, gestionar, procesar, analizar y explotar a tiempo grandes volúmenes de datos. Así mismo, estará capacitado para identificar y aplicar técnicas de inteligencia artificial apropiadas para resolver problemas complejos, facilitar la toma de decisiones y mejorar los procesos productivos mediante soluciones innovadoras en la cadena de valor de los datos.
1º Año
- Álgebra y Matemática Discreta
- Estadística
- Cálculo y Métodos Numéricos
- Introducción a la Ciencia de Datos
- Fundamentos de Programación
- Modelos de Probabilidad
- Análisis Multivariante
- Fundamentos de la Empresa
- Estructuras de Datos
- Tratamiento de Datos
2º Año
- Redes y Seguridad
- Optimización I
- Ética y Protección de Datos
- Bases de Datos
- Aprendizaje Estadístico
- Infraestructura para el Procesamiento de Datos
- Optimización II
- Aprendizaje Automático I
- Análisis Bayesiano de Datos
- Programación Avanzada
3º Año
- Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos
- Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento
- Modelización Predictiva
- Señales y Sistemas
- Computación Masiva
- Aprendizaje Automático II
- Bases de Datos Avanzadas y Distribuidas
- Comunicación y Liderazgo
- Minería de Datos Masivos
- Sistemas Distribuidos de Gran Escala
4º Año
- Procesamientos del Lenguaje Natural
- Visualización de Datos
- Redes Neuronales
- Aprendizaje Profundo
- Sistemas Estocásticos
- Optativa I
- Optativa II
- Optativa III
- Trabajo Fin de Grado
Asignaturas optativas
- Metodologías Ágiles de Desarrollo
- Análisis de Imágenes y Video
- Sistemas Operativos Avanzados
- Análisis y procesamiento de Audio y Voz
- Prácticas en Empresa