• Imparte:
  • Modalidad:
    Online
  • Precio:
    Información no disponible
  • Comienzo:
    Septiembre 2019
  • Lugar:
    Se imparte Online
  • Duración:
    240 ECTS
  • Condiciones:
    Pago fraccionado en cuotas en todos los programas de Grado y Máster universitario.
  • Titulación:
    Grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science)

Presentación

El grado de Ciencia de Datos Aplicada online de la UOC (Applied Data Science) forma a científicos de datos (Data Scientists): expertos en la captura, análisis y visualización de los datos, orientados a encontrar soluciones creativas a problemas complejos.

Uno de los fenómenos asociados al uso de la tecnología en todos los ámbitos de nuestra vida es la gran cantidad de información (o Big Data) que generamos. Extraer valor de tantos datos es un gran reto, tanto para el sector privado como para el sector público y la sociedad en general.

Requisitos

Requisitos de acceso obtenidos en el Estado español:

Prueba de acceso (PAU /Mayores de 25 años / Mayores de 45 años)
Bachillerato sin PAU: Bachillerato español LOE 2016 y repetidores 2017
Formación profesional (CFGS / FP2 / MP3)
Título universitario o asimilado
Experiencia laboral

Requisitos de acceso obtenidos en la Unión Europea o en un estado que haya suscrito acuerdos internacionales en régimen de reciprocidad:

Estudios preuniversitarios: acreditación UNED para el acceso
Estudios universitarios (finalizados o no): convalidación parcial de unos estudios extranjeros por unos estudios españoles
Título universitario con la equivalencia de título extranjero o la homologación ministerial en el Estado español
Experiencia laboral

Requisitos de acceso obtenidos en Latinoamérica u otros países no europeos:

Estudios preuniversitarios: bachillerato homologado
Estudios universitarios (finalizados o no): convalidación parcial de unos estudios extranjeros por unos estudios españoles
Título universitario con la equivalencia de título extranjero o la homologación ministerial en el Estado español
Experiencia laboral

Dirigido

Los estudios del grado de Ciencia de Datos Aplicada se dirigen a cualquier profesional que quiera adquirir las competencias y los conocimientos necesarios para trabajar como científico de datos o data scientist.

Objetivos

El objetivo del grado de Ciencia de Datos Aplicada de la UOC es formar a titulados universitarios preparados para hacer frente a problemas complejos que involucren conjuntos de datos de tipología diversa, que apliquen sus conocimientos cientificotécnicos para llegar a soluciones innovadoras, que trabajen en colaboración con equipos multidisciplinares, con capacidad crítica en el análisis y la interpretación de resultados, y facilidad comunicativa en diferentes contextos.

Programa

Formación básica:

Fundamentos de programación
Programación para la ciencia de datos
Álgebra lineal
Métodos numéricos en ciencia de datos
Probabilidad y estadística
Análisis multivariante
Introducción a la ciencia de datos
Fundamentos de redes y arquitecturas
Trabajo en equipo en la red
Inglés I

Asignaturas obligatorias:

Programación en scripting
Diseño y programación orientada a objetos
Modelización y optimización
Modelización e inferencia bayesiana
Diseño y uso de bases de datos analíticas
Bases de datos para almacén de datos
Bases de datos no relacionales
Tipología y fuentes de datos
Captura y preparación de datos
Privacidad y seguridad de los datos
Minería de datos
Aprendizaje automático
Análisis en entornos de macrodatos
Minería de textos
Análisis de redes sociales
Diseño de interacción y diseño de interfaces
Visualización de datos
Periodismo de datos
Diseño y gestión de proyectos de ciencia de datos
Contextualización y diseño del trabajo final de grado
Competencia comunicativa
Inglés II

Asignaturas optativas:

Iniciación a la programación
Iniciación a las matemáticas para la ingeniería
Optimización de bases de datos en entornos analíticos
Sistemas distribuidos
Infraestructuras de redes para macrodatos
Seguridad de sistemas
Aplicaciones para la toma de decisiones
Analítica de clientes
Diseño de productos de datos
Minería de procesos
Prácticas

Trabajo final de grado

Salidas profesionales

Científico de datos (data scientist)
Analista 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

Competencias

Identificar, comprender y reconocer oportunidades de mejora en cualquier tipo de organización que pueden ser resueltas de forma eficiente y efectiva mediante la ciencia de los datos.
Concebir, organizar, planificar, redactar y gestionar proyectos, servicios y sistemas informáticos en el ámbito de la ciencia de los datos.
Definir, evaluar y seleccionar soluciones tecnológicas, así como recursos (espaciales, temporales) necesarios para el desarrollo y la ejecución de proyectos, teniendo en cuenta las alternativas disponibles, las condiciones de mercado y las normativas vigentes.
Diseñar un marco experimental teniendo en cuenta los métodos más adecuados para la captura, el procesamiento, el almacenamiento, el análisis y la visualización de datos.
Utilizar de forma combinada los fundamentos matemáticos, estadísticos y de programación para desarrollar soluciones a problemas en el ámbito de la ciencia de los datos.
Entender cómo los algoritmos y las estructuras de datos se diseñan, se optimizan y se aplican según la escala del volumen de datos.
Diseñar y construir aplicaciones analíticas mediante técnicas de desarrollo, integración y reutilización de componentes de software.
Identificar y combinar datos de distintas fuentes y formatos en diferentes gestores de bases de datos para obtener un almacenamiento de datos eficiente en cada contexto de aplicación.
Aplicar técnicas específicas de captura, tratamiento y análisis de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Administrar y gestionar los sistemas operativos y de comunicaciones de los componentes de una red de ordenadores.
Resumir, interpretar, presentar y contrastar de forma crítica los resultados obtenidos utilizando las herramientas de análisis y visualización más adecuadas.

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