Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

Grado en Ciencia de datos aplicada (Applied Data Science) (UOC)

Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

Grado
On-line
Oficial / Homologado
240 Créditos

Descripción

Últimos días de matrícula.

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.

La ciencia de datos o análisis de datos, descrita con distintos términos (Data Science, Big Data o Data Analysis) es el área que actualmente tiene mayor demanda de profesionales calificados en todo el mundo.

Las oportunidades de este cambio tecnológico son diversas y surgen tanto del análisis, la explotación, la visualización y la gestión de esta información como de su uso en los procesos de toma de decisiones. También hay que conocer las implicaciones sociales, culturales o éticas del uso de estos datos.

El estudiante del grado de Ciencia de Datos Aplicada de la UOC fundamenta su formación en conocimientos de programación, matemáticas y estadística, y gestión, imprescindibles para desarrollar de manera creativa su actividad como científico de datos (Data Scientist) en cualquier sector y ámbito profesional.

Después de la formación obligatoria, el estudiante puede especializarse en uno de los siguientes perfiles:

  • Data Science Explorer, que identifica los problemas de datos y crea soluciones, y proporciona las evidencias para tomar decisiones.

  • Data Science Builder, que implanta la solución del problema y pone en marcha el sistema, teniendo en cuenta los problemas de escalabilidad.


El estudiante del grado de Ciencia de Datos Aplicada tiene acceso a recursos en diferentes formatos seleccionados por el profesorado de cada materia y, como parte fundamental de su formación, hace prácticas con las herramientas de uso habitual en el ámbito profesional.

El objetivo del modelo docente de la UOC es ofrecer una formación aplicada y acercar al estudiante a la realidad profesional.

La UOC está especializada en la formación en matemáticas y estadística, minería de datos y visualización, programación, gestión de proyectos de macrodatos e inteligencia de negocio. Con más de diez años de experiencia formando a profesionales en estos ámbitos, la UOC ofrece actualmente una amplia oferta formativa en análisis de datos y macrodatos, y dispone de un equipo docente integrado por profesorado experto y en activo, que combina el conocimiento del entorno profesional con el rigor académico.

La UOC también tiene una bolsa de trabajo para sus estudiantes y graduados, con ofertas laborales y de prácticas.

En el blog de análisis y ciencia de datos podéis seguir la actualidad tecnológica y profesional con las aportaciones de nuestro profesorado, el equipo colaborador y todas las personas que quieran participar en él.

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.

  • Trabajar de forma colaborativa en equipos multidisciplinares para el desarrollo de proyectos de un ámbito temático concreto (salud, educación, agricultura, industria 4.0, etc.).

  • Ejercer la actividad profesional de acuerdo con el código ético y los aspectos legales en el marco de la privacidad y la seguridad de los datos.

  • Analizar, conceptualizar, diseñar y evaluar procesos de interacción y sus interfaces en el ámbito de la ciencia de datos.



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Temario

El plan de estudios del grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science) está compuesto por 240 créditos ECTS, que se distribuyen de acuerdo con las directrices del Ministerio de Educación.

Tipo de materiaCréditos ECTS:
Formación básica 60
Obligatorias 132
Optativas 36
Trabajo final de grado 12
Total  240

Semestre 1 – Créditos.
  • Fundamentos de programación 6 
  • Álgebra línea 6 
  • Probabilidad y estadística 6 
  • Introducción a la ciencia de datos 6 
  • Competencia comunicativa 6 
Semestre 2 – Créditos. 
  • Programación en scripting 6. 
  • Análisis multivariante 6.
  • Diseño y uso de bases de datos analíticas 6. 
  • Métodos numéricos en ciencia de datos 6. 
  • Trabajo en equipo en la red 6.
  • Inglés I 6. 
Semestre 3 – Créditos: 
  • Programación para la ciencia de datos 6. 
  • Fundamentos de redes y arquitecturas 6. 
  • Tipología y fuentes de datos 6. 
  • Bases de datos para almacén de datos 6. 
  • Modelización y optimización 6.
Semestre 4 – Créditos. 
  • Inglés II 6. 
  • Diseño y programación orientada a objetos 6. 
  • Modelización e injerencia bayesiana 6. 
  • Captura y preparación de datos 6. 
  • Diseño de interacción y diseño de interfaces 6. 
  • Minería de datos 6. 
Semestre 5 – Créditos. 
  • Diseño y gestión de proyectos de ciencia de datos 6. 
  • Visualización de datos 6. 
  • Privacidad y seguridad de los datos 6. 
  • Bases de datos no relacionales 6. 
  • Aprendizaje automático 6. 
Semestre 6 – Créditos. 
  • Periodismo de datos 6. 
  • Análisis en entornos de datos masivos 6. 
  • Optativa I 6. 
  • Optativa II 6. 
  • Optativa III 6. 
Semestre 7 – Créditos. 
  • Contextualización y diseño del trabajo de final de grado 6. 
  • Minería de textos 6. 
  • Análisis de redes sociales 6. 
  • Optativa IV 6. 
  • Optativa V 6. 
Semestre 8 – Créditos: 
  • Optativa VI 6. 
  • Trabajo final de grado 12.
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Destinatarios

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.



Conocimientos previos

Se recomienda acceder al grado de Ciencia de Datos Aplicada desde la modalidad de ciencias y tecnología del bachillerato, sin perjuicio de otras modalidades.

Para cursar el grado, es conveniente tener un nivel de matemáticas equivalente al de bachillerato, debido a la relevancia de esta materia en el conjunto del plan de estudios, así como un nivel de competencia en inglés equivalente al nivel B1 del marco común europeo de lenguas.

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 (información, fechas y calendario de acceso para mayores de 40 años)

  • 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 (información, fechas y calendario de acceso para mayores de 40 años)


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 (información, fechas y calendario de acceso para mayores de 40 años)



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Idiomas en los que se imparte

Castellano, catalán.

Fecha Límite:

Últimos días de matrícula.

Duración

Fecha de inicio: 20 de febrero 2019.
Últimos días de matrícula.

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.

Perspectivas laborales

Los graduados en Ciencia de Datos Aplicada pueden desarrollar los siguientes perfiles 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.

Estos perfiles profesionales pueden desarrollar su actividad en cualquier organización, especialmente en los siguientes sectores:
Sector financiero y de seguros.
Sector de consultoría.
Comercio electrónico.
Institutos de investigación.
Instituciones públicas, bancos centrales y agencias europeas.
Departamentos de análisis de datos de otras industrias.

Promociones

Pago fraccionado en cuotas.

Seguro gratuito de paro o enfermedad para continuar estudiando.

Precio

A consultar (becas, ayudas y financiación disponible).

Ventajas del curso

La calidad de este programa está avalada por la AQU (Agència per a la Qualitat del Sistema Universitari de Catalunya)la cual asegura el rigor y el cumplimiento de los estándares exigidos en el EEES.

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