Una oportunidad
para un nuevo futuro
Presentación
El Grado en Ciencia de Datos forma científicos capaces de manejar y explotar fuentes masivas de información en todas las etapas del proceso. Los estudiantes adquieren los conocimientos y habilidades necesarios para diseñar la recolección de los datos, seleccionando fuentes y variables de interés específicas para un problema o un proyecto. Además, aprenden a dar tratamiento a los datos, mediante la eliminación de ruidos, la localización de valores atípicos y la normalización; así como a establecer hipótesis, proporcionar respuestas y resolver los problemas de predicción, planificación y prevención que planteen los proyectos.
El plan de estudios aborda áreas fundamentales de estadística, matemáticas, bases de datos y programación. También desarrolla otras áreas esenciales para el científico de datos, como las técnicas de aprendizaje automático, tipo Machine Learning o Deep Learning; así como tecnologías en la nube, como Big Data, Cloud y Cloudcomputing.
Plan de Estudios
El Grado en Ciencia de Datos de CUNEF Universidad consta de 240 créditos que se distribuyen de la siguiente manera:
- 60 créditos básicos
- 162 créditos obligatorios
- 12 créditos de asignaturas optativas o 12 créditos de prácticas en empresa
- 6 créditos asignados al Trabajo de Fin de Grado (TFG)
ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
---|---|---|
Álgebra lineal | 6 | Básica |
Estadística descriptiva | 6 | Básica |
Programación para ciencia de datos I - R | 6 | Básica |
Lógica Matemática | 6 | Básica |
Búsqueda, tratamiento y uso de la información | 6 | Obligatoria |
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 1 | 30 |
ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
---|---|---|
Cálculo I | 6 | Básica |
Cálculo de Probabilidades | 6 | Básica |
Programación para ciencia de datos II - Python | 6 | Básica |
Análisis y Diseño de Algoritmos | 6 | Básica |
Pensamiento crítico | 3 | Obligatoria |
Comunicación oral y escrita | 3 | Obligatoria |
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 2 | 30 | |
ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
---|---|---|
Cálculo II | 6 | Básica |
Matemática Discreta | 6 | Obligatoria |
Estadística Inferencial | 6 | Obligatoria |
Bases de datos I (Modelo Relacional SQL) | 6 | Básica |
Almacenamiento en la nube | 6 | Obligatoria |
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 1 | 30 |
ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
---|---|---|
Programación de aplicaciones web | 6 | Obligatoria |
Series temporales | 6 | Obligatoria |
Aprendizaje Automático: predicción | 6 | Obligatoria |
Bases de datos II (Modelo NoSQL) | 6 | Obligatoria |
Computación en la nube | 6 | Obligatoria |
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 2 | 30 |
ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
---|---|---|
Herramientas de trabajo colaborativo | 6 | Obligatoria |
Investigación Operativa | 6 | Obligatoria |
Geometría y datos espaciales | 6 | Obligatoria |
Aprendizaje Automático: clasificación | 6 | Obligatoria |
Desarrollo de la Inteligencia Natural y la Inteligencia Artificial | 6 | Obligatoria |
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 1 | 30 |
ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
---|---|---|
Técnicas de Visualización | 6 | Obligatoria |
Gestión de proyectos con metodologías ágiles | 6 | Obligatoria |
Optimización | 6 | Obligatoria |
La empresa y su ecosistema de datos | 6 | Obligatoria |
Aprendizaje profundo | 6 | Obligatoria |
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 2 | 30 |
ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
---|---|---|
Privacidad y protección de datos | 6 | Obligatoria |
Tratamiento de datos económicos y financieros | 6 | Obligatoria |
Logística basada en datos | 6 | Obligatoria |
Procesamiento del Lenguaje Natural y sus aplicaciones en Marketing | 6 | Obligatoria |
Análisis de riesgos financieros basado en datos | 6 | Obligatoria |
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 1 | 30 |
ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
---|---|---|
Inteligencia de Negocio | 6 | Obligatoria |
Herramientas de apoyo a la toma de decisiones | 6 | Obligatoria |
Prácticas en empresa o asignaturas optativas | 12 | Optativa |
Trabajo de Fin de Grado | 6 | Obligatoria |
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 2 | 30 |
Inserción Laboral
Los egresados en Ciencia de Datos acceden a un mercado laboral con alta demanda y de un amplio espectro empresarial. Este ámbito de conocimiento se ha vuelto imprescindible para casi cualquier tipo de negocio, especialmente para áreas como las finanzas, el marketing, la salud y el medioambiente. El estudio de la consultora Gartner “Forecast: Entreprise Software Markets Worlwide 2014-2021” revela que el mercado mundial de datos está creciendo de manera espectacular y considera al científico de datos como la “profesión del futuro”.