Grado en Ciencia de Datos

Solicitud de admisión

Grado en Ciencia de Datos

Solicitud de admisión

Presentación

Programa:
Grado
Tipo de enseñanza:
Presencial
Idioma:
Español
Créditos:
240 ECTS

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.

A esta titulación se le puede añadir una intensificación adicional en Inteligencia Artificial a través del Minor in Artificial Intelligence que acompaña a este Grado.

Una oportunidad
para un nuevo futuro

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)

Primer cuatrimestre

ASIGNATURAECTSTIPO
Álgebra lineal6Básica
Estadística Descriptiva6Básica
Programación para Ciencia de Datos I - R6Básica
Lógica Matemática6Básica
Búsqueda, Tratamiento y Uso de la información6Obligatoria
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 1 30

Segundo cuatrimestre

ASIGNATURA ECTSTIPO
Cálculo I6Básica
Cálculo de Probabilidades6Básica
Programación para Ciencia de Datos II - Python6Básica
Análisis y Diseño de Algoritmos6Básica
Pensamiento Crítico y Argumentación3Obligatoria
Técnicas de Comunicación Oral y Escrita3Obligatoria
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 2 30

Primer cuatrimestre

ASIGNATURAECTSTIPO
Cálculo II6Básica
Matemática Discreta6Obligatoria
Estadística Inferencial6Obligatoria
Bases de Datos I (Modelo Relacional SQL)6Básica
Almacenamiento en la Nube6Obligatoria
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 1 30

Segundo cuatrimestre

ASIGNATURA ECTSTIPO
Programación de Aplicaciones Web6Obligatoria
Series Temporales6Obligatoria
Aprendizaje Automático: Predicción6Obligatoria
Bases de Datos II (Modelo NoSQL)6Obligatoria
Computación en la Nube 6Obligatoria
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 2 30

Primer cuatrimestre

ASIGNATURAECTSTIPO
Herramientas de Trabajo Colaborativo6Obligatoria
Investigación Operativa6Obligatoria
Geometría y Datos Espaciales6Obligatoria
Aprendizaje Automático: Clasificación6Obligatoria
Desarrollo de la Inteligencia Natural y de la Inteligencia Artificial6Obligatoria
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 1 30

Segundo cuatrimestre

ASIGNATURA ECTSTIPO
Técnicas de Visualización6Obligatoria
Gestión de Proyectos con Metodologías Ágiles6Obligatoria
Optimización6Obligatoria
La Empresa y su Ecosistema de Datos6Obligatoria
Aprendizaje Profundo6Obligatoria
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 2 30

Primer cuatrimestre

ASIGNATURAECTSTIPO
Privacidad y Protección de Datos6Obligatoria
Tratamiento de Datos Económicos y Financieros6Obligatoria
Logística Basada en Datos6Obligatoria
Procesamiento del Lenguaje Natural y sus Aplicaciones en Marketing6Obligatoria
Análisis de Riesgos Financieros Basado en Datos6Obligatoria
CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 1 30

Segundo cuatrimestre

ASIGNATURA ECTSTIPO
Inteligencia de Negocio6Obligatoria
Herramientas de Apoyo a la Toma de Decisiones6Obligatoria
Prácticas en empresa o asignaturas optativas12Optativa
Trabajo de Fin de Grado6Obligatoria
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”.