Presentación

El grado en Ciencia e Ingeniería de Datos (nueva implantación para el curso 2017-2018) responde a la necesidad de formar graduados con una visión multidisciplinar de la ingeniería y capaces de hacer frente a los retos que plantea un entorno tecnológico en evolución y en buena parte basado en sistemas computacionales que generan y analizan cantidades masivas de datos.

El grado quiere formar así profesionales expertos en análisis e ingeniería de datos estructurados y no estructurados (texto, audio, vídeo, pruebas médicas, indicadores financieros, etc.), con una base matemática y habilidades propias de la ingeniería que les permitan modelizar y resolver problemas complejos. Es un ámbito de trabajo emergente con aplicaciones tan diversas como la analítica financiera, el estudio de fenómenos físicos, el comercio electrónico, las ciudades inteligentes, la informática biomédica, la genómica o las redes sociales, entre otros.

El plan de estudios proporciona formación en tres pilares básicos: matemáticas y estadística, para poder modelizar sistemas y tratar la información de manera rigurosa; computación, para utilizar los dispositivos de cálculo de manera generalizada y eficiente en el tratamiento de la información y el aprendizaje autónomo, y procesamiento de señales, para tratar la compleja información representada en imágenes, audio y vídeo o generada por cualquier fuente de datos codificados digitalmente. El espíritu emprendedor y la capacidad de aprendizaje autónomo serán fomentados durante los estudios a partir de materias específicas y de la participación en proyectos multidisciplinares.

Requisitos

Acceso desde Bachillerato:

Desde el Bachillerato + PAU o desde COU + PAU a cualquier estudio con independencia de la modalidad/opción de Bachillerato que se haya cursado.

Acceso desde Ciclos Formativos de Grado Superior (CFGS):

Desde CFGS se puede acceder a cualquier grado, a pesar de que para la admisión a los estudios, se establecerá un orden de preferencia según la correspondencia entre la familia del CFGS o equivalente y la rama de conocimiento del estudio de grado Abrir el enlace en una nueva ventana al cual se quiera acceder.

Otras vías de acceso:

También puede acceder a los estudios por otras circunstancias especiales: si desea continuar o terminar una carrera en la UPC (traslado de expediente); si ya tiene una titulación universitaria y desea empezar otra; si es estudiante de un país de fuera de la Unión Europea; personas que han realizado la prueba de acceso a la universidad para mayores de 25 años o personas mayores de 40 años que acreditan una determinada experiencia laboral o profesional.

Programa

1º CURSO

Cálculo
Álgebra
Lógica y Matemáticas Discreta
Algoritmia y Programación I
Probabilidad y Estadística I
Álgebra y Cálculo Avanzados
Computadores
Algoritmia y Programación II

2º CURSO

Probabilidad y Estadística II
Teoría de la Información
Señales y Sistemas
Bases de Datos
Algoritmia y Programación III
Optimización Matemática
Análisis de Datos
Aprendizaje Automático I
Introducción al Procesado Audiovisual
Paralelismo y Sistemas Distribuidos

3º CURSO

Visualización de la Información
Búsqueda y Análisis de Información
Aprendizaje Automático II
Bases de Datos Avanzadas
Emprendimiento e Innovación
Temas Avanzados de Ingeniería de Datos I
Procesado del Lenguaje Oral y Escrito
Procesado de Imagen y Visión Artificial
Proyecto de Ingeniería

4º CURSO

Temas Avanzados de Ingeniería de Datos II
Optativas
Trabajo Fin de Grado

Salidas profesionales

Los titulados en Ciencia e Ingeniería de Datos serán ingenieros que disfrutarán de una formación multidisciplinar indispensable para atender las necesidades de las empresas, centros de investigación e instituciones públicas en los ámbitos antes mencionados. Ocuparán puestos de trabajo altamente cualificados donde sea necesario tener capacidad de razonamiento científico, habilidades ingenieriles y espíritu de innovación.

Según el carácter y preferencias particulares, los titulados podrán optar por tareas más científicas (por ejemplo, creando modelos matemáticos para analizar datos dentro de un cierto ámbito), de ingeniería (por ejemplo, diseñando aplicaciones informáticas para gestionar procesos industriales) o de innovación (por ejemplo, creando nuevos dispositivos que den más fiabilidad a los coches autónomos).

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