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Grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science)

Pago fraccionado en cuotas
Grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science)
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El Grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science) se imparte en modalidad Online. Puedes fraccionar el pago de tu grado en cuotas. El grado... Seguir leyendo

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Descripción del Grado

El Grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science) se imparte en modalidad Online.

Puedes fraccionar el pago de tu grado en cuotas.

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.

Calidad de la titulación
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.  

Reconocimiento de créditos
La UOC permite convalidar o adaptar los estudios que se han cursado anteriormente y reconocer asignaturas o prácticas con arreglo a la experiencia profesional. El reconocimiento de créditos permite reducir el tiempo de estudio.

Ante cualquier duda, rellenad el formulario ¿Quieres más información? y contactaremos con vosotros.
 
Ventajas de solicitar un reconocimiento de créditos.
No debéis cursar en vuestro programa de estudios las asignaturas reconocidas mediante la evaluación de estudios previos (EEP) o del reconocimiento académico de la experiencia profesional (RAEP). Una vez se han incorporado a la matrícula, los créditos reconocidos se descuentan del total de créditos que hay que cursar para obtener el título.

En el caso de los grados, la UOC reconoce créditos de formación básica de la misma rama de conocimiento, siempre que los estudios aprobados sean de enseñanzas universitarias oficiales (excepto en el caso del máster universitario) y pertenezcan a la misma rama de conocimiento que el grado de destino.
 
Cómo puede solicitarse el reconocimiento de créditos

El trámite puede hacerse cada semestre y el resultado se comunica antes de que empiece la docencia. La tramitación de la solicitud debe hacerse desde el Campus Virtual. Los estudiantes de nueva incorporación deberán haber solicitado previamente la solicitud de acceso.

Una vez que tengáis acceso al Campus Virtual, podéis consultar las tablas de equivalencias con un gran número de titulaciones de otras universidades, que muestran una simulación de los créditos que podéis convalidar. Si no encontráis en él la tabla de equivalencias propia de los estudios que habéis realizado, una comisión analizará vuestra solicitud de manera personalizada.

La evaluación de los estudios previos y el reconocimiento de la experiencia profesional pueden solicitarse durante toda la vida académica en la UOC, y siempre podéis actualizarlos si aportáis más estudios o nueva experiencia profesional.

En el buzón personal recibiréis el resultado del reconocimiento de créditos y, en caso de que no estéis de acuerdo, dispondréis de un periodo de tiempo para realizar alegaciones.

Evaluación de estudios previos
La evaluación de estudios previos (EEP) es el trámite que deben solicitar los estudiantes que quieran convalidar los estudios que han cursado en la UOC o en cualquier otra universidad.

Estudios y actividades que pueden ser susceptibles de reconocimiento de créditos:
-Titulaciones oficiales
-Titulaciones propias cursadas en universidades o centros de enseñanza superior
-Titulaciones de idiomas
-Ciclos formativos de grado superior
-Actividades universitarias en caso de que se curse un grado

Para saber los detalles, rellenad el formulario de acceso y consultad al tutor.

Convalidaciones Ciclo Formativo de Grado Superior (CFGS)
La UOC ofrece la posibilidad de convalidar créditos a los estudiantes que tienen un CFGS. Consulta si tú ciclo formativo esta entre los que permiten esta convalidación y cúales son las asignaturas que puedes convalidar cursando este grado.

Reconocimiento académico de la experiencia profesional
La UOC ofrece la posibilidad de reconocer algunas asignaturas o prácticas en función de la experiencia profesional demostrada. Para conseguirlo es necesario solicitar el Reconocimiento académico de la experiencia profesional (RAEP), un trámite en el que es necesario acreditar documentalmente este bagaje profesional.

De esta manera se pueden convalidar hasta el 15% de los créditos de la titulación.

Salidas profesionales
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

Recursos para el aprendizaje
El estudiante dispone a lo largo del programa de los siguientes recursos:

-Un laboratorio virtual de tecnologías y herramientas de ciencia de datos, que da servicios de apoyo en el uso de las herramientas. El programa tiene acuerdos con los principales fabricantes de software de inteligencia de negocio, con empresas de infraestructura virtualizada y con un laboratorio de herramientas de software de código abierto.

-Un laboratorio virtual de lenguajes de programación, que proporciona apoyo al estudiante durante todo el programa respecto a los temas relacionados con la programación.

Además, durante el desarrollo del grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science), los estudiantes tienen acceso a recursos de aprendizaje y software elegidos por el profesorado de cada materia: una selección de software libre y de licencias del software propietario más utilizado actualmente en el mercado, y otros recursos, ya sean elaborados por la UOC expresamente para este máster o recursos externos de reconocida calidad y rigor académico.

Tenemos acuerdos de colaboración estables con los programas académicos de QlikView y Tableau. Por otro lado, la UOC ha tenido tradicionalmente un compromiso con el software de código abierto, especialmente en el ámbito del análisis de datos. Nuestras herramientas de referencia en análisis estadístico, minería de datos (data mining) y aprendizaje automático (machine learning) son R y Python, lenguajes estándar en el mercado industrial y la investigación. Disponemos de manuales, tutoriales y de una página web de recursos sobre ambos lenguajes.

Además, nuestras herramientas de referencia en la explotación y el análisis de datos masivos son Apache Hadoop y Apache Spark. Para el aprendizaje de bases de datos NoSQL utilizamos herramientas como MongoDB, Riak o Neo4j. En el caso de bases de datos analíticas, utilizamos Microsoft o Pentaho para el almacén de datos y Oráculo o PostgreSQL como bases de datos.

Hay que tener en cuenta que evaluamos continuamente otras herramientas y acuerdos con varios fabricantes, de modo que esta lista puede modificarse de acuerdo con las tendencias del ámbito y las necesidades docentes del programa.

Según las exigencias de rendimiento del software, algunas aplicaciones pueden descargarse en el ordenador del estudiante o bien se puede acceder, desde la misma aula, a máquinas virtuales de Amazon y Azure.

Es recomendable disponer de máquinas y SONIDO de 64 bits y 4 GB de RAM como mínimo (6 GB aconsejable).

Requisitos del Grado

Requisitos de acceso
Opciones válidas para acceder a estudios de grado oficial
Puedes consultar tu opción de acceso a la universidad, según de dónde hayas obtenido los requisitos de acceso.

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)

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.

Destinatarios del Grado

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.

Objetivos del Grado

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.

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.

Temario del Grado

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 materia   Créditos ECTS
Formación básica     60
Obligatorias     132
Optativas     36
Trabajo final de grado     12
Total     240

Formación básica    Créditos
Fundamentos de programación*    6
Programación para la ciencia de datos    6
Álgebra lineal*    6
Métodos numéricos en ciencia de datos    6
Probabilidad y estadística*    6
Análisis multivariante    6
Introducción a la ciencia de datos*    6
Fundamentos de redes y arquitecturas    6
Trabajo en equipo en la red    6
Inglés I    6

Asignaturas obligatorias     Créditos
Programación en scripting    6
Diseño y programación orientada a objetos    6
Modelización y optimización    6
Modelización e inferencia bayesiana    6
Diseño y uso de bases de datos analíticas    6
Bases de datos para almacén de datos    6
Bases de datos no relacionales    6
Tipología y fuentes de datos    6
Captura y preparación de datos    6
Privacidad y seguridad de los datos    6
Minería de datos    6
Aprendizaje automático    6
Análisis en entornos de macrodatos    6
Minería de textos    6
Análisis de redes sociales    6
Diseño de interacción y diseño de interfaces    6
Visualización de datos    6
Periodismo de datos    6
Diseño y gestión de proyectos de ciencia de datos    6
Contextualización y diseño del trabajo final de grado    6
Competencia comunicativa*    6
Inglés II    6

Asignaturas optativas     Créditos
Iniciación a la programación    6
Iniciación a las matemáticas para la ingeniería*    6
Optimización de bases de datos en entornos analíticos    6
Sistemas distribuidos    6
Infraestructuras de redes para macrodatos    6
Seguridad de sistemas    6
Aplicaciones para la toma de decisiones    6
Analítica de clientes    6
Diseño de productos de datos    6
Minería de procesos    6
Prácticas    12
Trabajo final de grado     12

*Las asignaturas marcadas con un * se desplegarán en el semestre de febrero de 2019. Consultad con el tutor el calendario de despliegue del resto de asignaturas.

Trabajo final de grado

Los estudios de grado finalizan con la elaboración de un trabajo final. En el grado de Ciencia de Datos Aplicada el trabajo final tiene 12 créditos ECTS.

El trabajo de final de grado consiste en la realización <de un proyecto, producto, memoria y/o estudio> individual de síntesis de los conocimientos adquiridos en otras asignaturas del grado de Ciencia de Datos Aplicada . Es una asignatura que el estudiante tiene que cursar para finalizar el programa y está orientada a la evaluación de las competencias asociadas al título. Por ello, para matricularse de esta asignatura hay que haber superado un número determinado de créditos del programa.

En el grado de Ciencia de Datos Aplicada se ofrece la posibilidad de llevar a cabo un trabajo final en alguno de los ámbitos establecidos. El estudiante tendrá que elegir el ámbito de conocimiento en el que quiere hacer el trabajo de final de grado.

Para matricularse del trabajo final, previamente hay que haber hecho una solicitud, que tiene que ser aceptada por el equipo docente del programa. El tutor académico de la UOC tiene un papel clave en la orientación, la información y la gestión del proceso de selección de los trabajos finales.

El trabajo final es un trabajo individual que se realiza con la tutorización y la guía del director del trabajo final, que acompaña al estudiante para que pueda llevarlo a cabo con éxito. El director del trabajo final es el encargado de orientar al estudiante y hace el seguimiento del proyecto asesorándolo en cada uno de sus aspectos: conceptualización, fundamentación, metodología, redacción de los resultados y defensa.

El trabajo final concluye con una defensa, en la que el estudiante tiene que hacer una exposición del trabajo mediante un vídeo en el que presente el desarrollo del proyecto y los resultados obtenidos. A continuación, tendrá que responder a las preguntas de la Comisión de Evaluación, formada por un mínimo de dos miembros del profesorado, que serán los encargados de evaluarlo, conjuntamente con el director del trabajo.

En la calificación del trabajo se tendrán en cuenta tres partes: (1) el proceso de elaboración, (2) la memoria, producto, proyecto o estudio final realizado y (3) la presentación y la defensa del trabajo.

Para más información sobre la docencia y el proceso de solicitud, hay que consultar el plan docente en la Secretaría del Campus una vez se ha solicitado el acceso al programa.

Duración del Grado

Créditos: 240 ECTS

Título: Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science)

Idioma: castellano, catalán

El grado de Ciencia de Datos Aplicada tiene una duración mínima estimada de cuatro años académicos, distribuidos en ocho cuatrimestres, con una carga total de 240 créditos ECTS.

Sin embargo , la flexibilidad de la normativa académica de la UOC permite que cada persona pueda ajustar la duración y el ritmo de sus estudios a sus posibilidades de dedicación y a su disponibilidad de tiempo.

Así, los estudiantes podéis decidir cada semestre las asignaturas que queréis cursar. En el momento de realizar la matrícula, la UOC pone a disposición de los estudiantes un tutor que ofrece asistencia directa y el asesoramiento necesario.