Ingeniería y Arquitectura
MÁSTER UNIVERSITARIO EN CIENCIA DE DATOS
Mixta
Castellano
Escuela Politécnica Superior
Solo se imparte en esta universidad
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Leyenda: | No ofertada | Sin docencia |
Tipo de materia |
Créditos |
Obligatorias (OB) |
42 |
Optativas (OP) |
12 |
Trabajo Fin de Máster (TFM) |
6 |
TOTAL CRÉDITOS |
60 |
Planificación temporal del título. Alumnos a tiempo completo.
Materias | Asignaturas | TIPO | SM1 | SM2 |
Infraestructuras y tecnologías big data | Optativa | 6 | ||
Ampliación de estadística y optimización | Optativa | 6 | ||
Tecnología en bases de datos | Optativa | 6 | ||
Programación avanzada | Optativa | 6 | ||
Aprendizaje estadístico | Obligatoria | 6 | ||
Métodos gráficos bayesianos | Obligatoria | 6 | ||
Machine learning | Obligatoria | 6 | ||
Minería de datos | Obligatoria | 6 | ||
Minería de textos | Obligatoria | 6 | ||
Preproceso, recolección y visualización de datos | Obligatoria | 6 | ||
Modelado computacional, simulación y optimización | Obligatoria | 6 | ||
Trabajo final de máster | Obligatoria | 6 | ||
Créditos totales: | 30 | 30 |
Planificación temporal del título. Alumnos a tiempo parcial.
Materias | Asignaturas | TIPO |
1º SM1 |
1º SM2 |
2º SM3 |
4º SM4 |
Infraestructuras y tecnologías big data | Optativa | 6 | ||||
Ampliación de estadística y optimización | Optativa | 6 | ||||
Tecnología en bases de datos | Optativa | 6 | ||||
Programación avanzada | Optativa | 6 | ||||
Aprendizaje estadístico | Obligatoria | 6 | ||||
Métodos gráficos bayesianos | Obligatoria | 6 | ||||
Machine learning | Obligatoria | 6 | ||||
Minería de datos | Obligatoria | 6 | ||||
Minería de textos | Obligatoria | 6 | ||||
Preproceso, recolección y visualización de datos | Obligatoria | 6 | ||||
Modelado computacional, simulación y optimización | Obligatoria | 6 | ||||
Trabajo final de máster | Obligatoria | 6 | ||||
Créditos totales: | 12 | 18 | 18 | 12 |
La presente propuesta de máster se compone de 7 materias obligatorias, que suman un total de 42 créditos ECTS, 2 materias optativas, que suman un total de 12 créditos ECTS y de un Trabajo Fin de Máster de 6 créditos ECTS. Estas materias ofrecen una visión amplia de los diferentes aspectos relacionados con la ciencia de los datos y el tratamiento de datos masivos.
Todas las materias se imparten siguiendo una metodología enseñanza-aprendizaje de carácter presencial, en la que se definen las siguientes actividades: clases teóricas, prácticas con ordenador, trabajo autónomo del estudiante y trabajo fin de máster.
En particular:
1. En las actividades teóricas se desarrolla un aprendizaje experimental y creativo con material multimedia para la formación. Se contará también con invitados provenientes de diferentes empresas para profundizar en algunos casos prácticos de la vida real relacionados con los contenidos de las materias del máster.
2. Las prácticas con ordenador se plantearán para el desarrollo de trabajos prácticos de aplicación inmediata de las ideas vistas en las clases de teoría, o en el desarrollo de proyectos. Dentro de las prácticas con ordenador de todas las asignaturas se realizará un proyecto de integración común en el que se irán introduciendo nuevas características conforme se vayan estudiando en teoría.
Este proyecto se construirá de forma incremental a lo largo de todo el máster, y será independiente del Trabajo Fin de Máster, que se realizará en el segundo cuatrimestre y deberá ser personal y original.
3. Una parte del trabajo que el estudiante debe realizar, se propondrá mediante un aprendizaje autónomo no presencial, como son el trabajo fin de máster y los trabajos que se encarguen para la evaluación de determinadas asignaturas.
Por ello, todas las asignaturas utilizan tanto el UACloud de la Universidad de Alicante, como la plataforma de e-learning Moodle, que además de permitir a los profesores la realización de una estructuración del conocimiento que debe adquirir el estudiante, permite la introducción de hitos para la solicitud de cada una de las entregas que han de realizar a lo largo del curso. Esto ayuda al alumnado a gestionar y a organizar sus esfuerzos fuera de las aulas.
4. La evaluación tendrá como objetivo fundamental cuantificar el grado de cumplimiento de los objetivos formativos. Además, en todas las materias, la evaluación a realizar tendrá en cuenta los siguientes supuestos:
¿ Existen normas predefinidas y conocidas de antemano por el alumnado?
¿ Es coherente con los objetivos fijados de antemano?
¿ Abarca todos los niveles de conocimiento y actividades del alumnado en relación a cada materia?
¿ Habrá diferentes modalidades de evaluación como pruebas y exámenes, evaluación de prácticas realizadas de forma individual o en grupo, etc.?
Según la Normativa de la Universidad de Alicante, para acceder a las enseñanzas oficiales de Máster Universitario será necesario:
Los criterios de admisión serán establecidos por la comisión académica de cada máster, regulada en el artículo 20 de la Normativa sobre títulos oficiales de Máster Universitario de la Universidad de Alicante (BOUA 20/12/2012). Entre otras, una de sus funciones será la de llevar a cabo la selección del alumnado a efecto de su admisión.
La Comisión Académica estará compuesta al menos por:
-El Coordinador o Coordinadora del máster universitario, que la preside.
-Un mínimo de tres miembros representantes del profesorado que imparte docencia en el máster universitario, elegidos entre y por el profesorado del máster universitario, procurando que estén representados los departamentos que intervienen en el plan de estudios.
-1 representante del centro proponente.
-1 representante del alumnado, que será elegido cada año entre y por el alumnado del máster universitario.
-1 representante de las empresas y/o instituciones cuando se contemplen prácticas externas. Será propuesto por el Coordinador o Coordinadora del máster universitario, oídas las empresas y/o instituciones.
-1 miembro del PAS para cuestiones relacionadas con la gestión administrativa del máster universitario.
El perfil de ingreso recomendado para cursar el Máster Universitario en Ciencia de Datos por la Universidad de Alicante es el de titulados/as (graduado/ a, licenciado/a, ingeniero/a) con competencias básicas en matemáticas, estadística y fundamentos de programación.
Los perfiles más adecuados corresponden a los siguientes titulados/as de Grado (o afín) así como superior (antiguos licenciados): Ingeniería Informática, Ingeniería Multimedia, Matemáticas.
Los criterios de selección en los que se basará la Comisión Académica de Máster serán:
1. La admisión será directa en los siguientes casos:
-Quienes estén en posesión del título de Grado en Ingeniería Informática.
-Quienes estén en posesión del título de Grado en Ingeniería Multimedia.
-Quienes estén en posesión del título de Grado en Matemáticas.
-Quienes estén en posesión de un título de Ingeniero/Licenciado en Informática o Matemáticas correspondiente a anteriores ordenaciones de las enseñanzas universitarias.
2. Para todas aquellas personas que cumplan con el criterio anterior se procederá a considerar la media del expediente académico con el fin de establecer un orden de las solicitudes. En caso de existir un número mayor de solicitudes que de plazas, se utilizará la citada ordenación.
Para quienes acrediten una titulación distinta a las relacionadas anteriormente, corresponderá a la Comisión Académica del Máster valorar su aceptación en función del perfil académico y/o profesional del candidato, garantizando siempre que el alumnado tiene las competencias mínimas necesarias de Matemáticas y Programación para poder cursar las asignaturas del máster.
PREINSCRIPCIÓN +info
El alumno interesado en cursar un Máster Oficial en la UA, deberá realizar una preinscripción en los plazos y condiciones que se establezcan anualmente.
MATRÍCULA +info
Tras la publicación de las listas definitivas de admitidos se enviará por correo electrónico a los alumnos admitidos una contraseña que servirá de identificación de usuario para poder matricularse a través de Campus Virtual en los plazos y condiciones que se establezcan anualmente.
En el procedimiento de matrícula, los documentos expedidos en el extranjero deberán ser oficiales y estar debidamente legalizados y traducidos, más información:
CURSO | OFERTA DE PLAZAS |
2020-21 | 20 |
2021-22 | 20 |
CRONOGRAMA DE IMPLANTACIÓN
Curso académico | Implantación del máster en Ciencia de Datos |
2020-2021 | 1º curso |
Información del Centro | Información general para el alumno |
Campus de San Vicente del Raspeig
Edificio Germán Bernácer, planta baja
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Normativa general de la UA | + Información titulación |
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