Máster Universitario en Ciencia de Datos (Data Science) (UOC)

¿Quieres ser un científico de datos y trabajar en el sector con mayor demanda de profesionales especializados, aquí y en todo el mundo? Estudia online con el máster universitario de Ciencia de Datos de la UOC y conviértete en el profesional experto en data science que las empresas están buscando. El máster online de Ciencia de Datos te permite adquirir los perfiles de científico de datos, analista de datos o analista de big data.

Asignaturas obligatorias - Créditos

• Fundamentos de la ciencia de datos 6
• Tipología y ciclo de vida de los datos 6
• Arquitecturas de bases de datos no relacionales 6
• Análisis estadístico 6
• Aprendizaje automático 6
• Visualización de datos 6
• Trabajo final de máster 12

Asignaturas optativas - Créditos

• Análisis de redes complejas 6
• Análisis de datos geoespaciales 6
• Análisis de datos en entornos big data 6
• Deep learning 6
• Análisis de textos 6
• Aprendizaje por refuerzo 6

* En esta planificación no se incluyen los 12 ECTS de complementos de formación, adicionales y obligatorios para titularse.

Para cursar el máster universitario en Ciencia de Datos es necesario disponer de una titulación oficial de nivel de grado o superior perteneciente a uno de los ámbitos siguientes (ámbitos definidos en el anexo I del RD 822/2021, de 28 de septiembre):

• Ingeniería informática y de sistemas.
• Ingeniería eléctrica, ingeniería electrónica e ingeniería de la telecomunicación.
• Matemáticas y Estadística.
• Física y Astronomía.
• Ingeniería industrial, ingeniería mecánica, ingeniería automática, ingeniería de la organización industrial e ingeniería de la navegación. 
• Ingeniería química, ingeniería de los materiales e ingeniería del medio natural.

Requisitos académicos
Para acceder a estudios oficiales de máster, hay que estar en disposición de un título universitario oficial.
Criterios de admisión
Será posible la admisión de estudiantes procedentes de titulaciones de ámbitos distintos a los detallados en el apartado Perfil de ingreso recomendado, siempre y cuando dispongan de todos los conocimientos previos que se detallan  a continuación.

• Conocimientos básicos de matemáticas, con una dedicación mínima de 150 horas o equivalente.
• Conocimientos a nivel intermedio de programación, con una dedicación mínima de 300 horas o equivalente.
• Conocimientos básicos de bases de datos relacionales, con una dedicación mínima de 150 horas o equivalente.
• Conocimientos introductorios a la arquitectura de redes y computadores, con una dedicación mínima de 150 horas o equivalente.

En caso de no disponer de estos conocimientos previos se pueden adquirir a través de asignaturas libres que ofrece la UOC y que forman parte del Grado de Ciencia de Datos Aplicada
Conocimientos previos
Se recomienda un nivel de competencia en lengua inglesa equivalente al B2 del Marco común europeo de referencia para las lenguas.

El máster universitario de Ciencia de Datos de la UOC tiene como principal objetivo formar a especialistas capaces de identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar los datos, para impulsar el valor y la innovación aplicada en varias industrias como, por ejemplo, las finanzas, la salud, los bienes de consumo o la tecnología, entre otras muchas.
A partir de este objetivo general, el máster fija otros objetivos más concretos:

• Adquirir conocimientos sobre los procesos de captura, extracción, manipulación y conversión de datos en diferentes entornos.
• Obtener conocimientos sobre los principales sistemas de almacenamiento de la información, incluyendo bases de datos relacionales y los nuevos modelos NoSQL y NewSQL.
• Conocer los principales métodos estadísticos para el análisis de datos descriptivo y predictivo.
• Dominar los métodos de visualización de datos, tanto estáticos como dinámicos.
• Desarrollar capacidades de responsabilidad y liderazgo personal, así como la toma de decisiones.
• Desarrollar la capacidad de transmitir sus conclusiones de manera clara a un público variado, especializado o no.
• Desarrollar la capacidad de trabajar en equipo y en entornos multidisciplinares.
• Dotar al estudiante de las habilidades de aprendizaje que le permitan continuar su formación de manera autónoma.
• Desarrollar la capacidad de adaptarse a entornos nuevos y TIC emergentes actualizando las competencias profesionales.
• Desarrollar la capacidad creativa, innovadora y el espíritu emprendedor.