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Plan de estudios: UNIVERSITY MASTER'S DEGREE IN DATA SCIENCE
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Ficha del estudio

UNIVERSITY MASTER'S DEGREE IN DATA SCIENCE

Code:
 D109

Credits:
 60
 
Publication date:
 Not published

Title:
 Master (ECTS)
 
Fee:
 39,27
 1st registration credits
 

FIELD OF STUDY

Engineering and Architecture

SYLLABUS

UNIVERSITY MASTER'S DEGREE IN DATA SCIENCE

TYPE OF EDUCATION

Face-to-face

LANGUAGE / S THAT IS OFFERED

Spanish

CENTRES WHERE IT IS TAUGHT

Polytechnic School

PROGRAMME JOINTLY SHARED WITH

Only taught at this university

EXAMINATION DATES

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SYLLABUS OFFERED

 

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UNIVERSITY MASTER'S DEGREE IN DATA SCIENCE
48 credits
 
12 credits
 
 
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MÁSTE UNIVERSITARIO EN CIENCIA DE DATOS

COMPETENCES


Competencias Generales

  • CG1:Aplicar los conocimientos adquiridos a problemas reales relacionados con la ciencia de datos.
  • CG2:Ser capaz de desarrollar y aprender de forma auto-dirigida o autónoma temas relacionados con la ciencia de datos.
  • CG3:Saber desenvolverse en contextos multidisciplinares y/o internacionales aportando soluciones desde el punto de vista de la ciencia de datos.
  • CG4:Conocer y aplicar en cada situación las responsabilidades sociales, éticas y legales vinculadas a la aplicación de los conocimientos de la ciencia de datos.
  • CG5:Saber gestionar la información y los recursos disponibles relacionados con ciencia de datos.
  • CG6:Ser capaz de adaptarse a entornos relacionados con la ciencia de datos, fomentando el trabajo en equipo, la creatividad, la capacidad crítica y el espíritu emprendedor.
  • CG7:Ser capaz de adaptarse al ambiente cambiante propio de la disciplina y de comprender y aplicar los nuevos avances técnicocientíficos relacionados con la ciencia de datos.
  • CG8:Saber proyectar, diseñar, desarrollar, implantar y mantener productos, aplicaciones y servicios relacionados con la ciencia de datos, teniendo en cuenta aspectos técnicos, económicos y de eficiencia.
  • CG9:Saber dirigir proyectos relacionados con la ciencia de datos, cumpliendo la normativa vigente y asegurando la calidad del servicio.
  • CG10:Saber utilizar técnicas de la ciencia de datos para obtener nuevas relaciones y brindar información sobre problemas de investigación o procesos organizativos y respaldar la toma de decisiones.
  • CG11:Ser capaz de utilizar los principios de ingeniería y las modernas tecnologías informáticas para investigar, diseñar, implementar nuevas aplicaciones de la ciencia de datos.
  • CG12:Ser capaz de desarrollar experimentos, procesos, instrumentos, sistemas, infraestructuras durante todo el ciclo de vida de los datos.

Competencias Básicas

  • CB6:Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
  • CB7:Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
  • CB8:Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
  • CB9:Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
  • CB10:Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Específicas

  • CE1:Conocer en profundidad y manejar tecnologías de aprendizaje automático (machine learning), algoritmos, y herramientas (incluido el aprendizaje supervisado, no supervisado o reforzado).
  • CE2:Identificar y utilizar técnicas avanzadas de minería de datos y minería de textos.
  • CE3:Conocer en profundidad y aplicar métodos de análisis predictivo, prescriptivo, descriptivo y analítica cualitativa.
  • CE4:Identificar y utilizar técnicas de análisis gráfico de datos para el análisis de redes organizacionales, relaciones con los clientes y otras tareas.
  • CE5:Analizar y aplicar métodos analíticos y estadísticos avanzados para la preparación y procesado de datos.
  • CE6:Determinar métricas para la evaluación y validación de análisis de datos.
  • CE7:Determinar y utilizar métodos efectivos de visualización y narración para crear paneles de control e informes de análisis de datos.
  • CE8:Analizar y utilizar métodos de procesamiento de lenguaje natural.
  • CE9:Utilizar y manejar eficazmente las infraestructuras y servicios big data. Utilizar y aplicar estos servicios para soportar y realizar toma de decisiones basadas en datos.
  • CE10:Diseñar y utilizar tecnologías y algoritmos eficientes para el modelado y la simulación sistemas de datos.
  • CE11:Diseñar y utilizar algoritmos eficientes para acceder y analizar grandes cantidades de datos, y conocer el manejo de APIs para la interconexión de bases de datos y colecciones de datos heterogéneos.
  • CE12:Diseñar y utilizar sistemas que incluyen la recopilación de datos (pasivo y activo) para la prueba de hipótesis y la resolución de problemas.
  • CE13:Diseñar y utilizar métricas y técnicas para la validación y comparación de algoritmos de aprendizaje automático.
  • CE14:Diseñar y aplicar algoritmos para resolver problemas reales mediante habilidades de modelización, optimización y cálculo numérico.
  • CE15:Manejar y aplicar las herramientas informáticas de cálculo numérico, optimización, simulación, visualización gráfica u otras para experimentar y resolver problemas.
  • CE16:Diseñar, desarrollar, presentar y defender, individualmente ante un tribunal universitario, un trabajo integral de ciencia de datos en el que se sinteticen los conocimientos adquiridos en las enseñanzas.

Transversal Competences

  • CT1:Ser capaz de liderar proyectos relacionados con la Ciencia de Datos, así como dirigir equipos de trabajo
  • CT2:Mostrar competencias informáticas e informacionales en el ámbito de la ciencia de datos.
  • CT3:Reunir competencias en comunicación oral y escrita.
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