Licenciatura en Ciencia de Datos

Este grado está dirigido a todos los estudiantes que finalizan el bachillerato y que aspiran a convertirse en científicos de datos. Así, el ciclo de estudios es adecuado para todos aquellos estudiantes que deseen obtener una formación en profundidad en las técnicas más recientes de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, basadas en el razonamiento lógico automático, los métodos y técnicas de gestión de datos, así como en las aplicaciones del aprendizaje automático.

El curso tiene como objetivo formar profesionales altamente especializados que permitan a las organizaciones aprovechar el enorme volumen de datos que tienen actualmente a su disposición.

El plan de estudios corresponde a 180 ECTS, de los cuales 150 ECTS corresponden a unidades curriculares obligatorias (los 5 primeros semestres) y 30 ECTS corresponden a unidades curriculares optativas (último semestre de la carrera), que serán elegidas por cada Estudiante, de entre un Amplia gama de unidades curriculares disponibles.

1er año - Semestre de otoño

• Arquitectura de las computadoras
• Aspectos fundamentales de la ciencia de datos.
• Sistemas de información
• Introducción a la Programación
• Álgebra lineal

1er año - Semestre de primavera

• Algoritmos y estructuras de datos
• Introducción a la Inteligencia Artificial
• Introducción al pensamiento computacional y la ciencia de datos
• Análisis Matemático I
• Análisis Matemático II
• Desarrollo Personal I
• Estadísticas y distribuciones de probabilidad

2do año - Semestre de otoño

• Preprocesamiento y visualización de datos.
• Bases de datos
• Aprendizaje automático I
• Programación para Ciencia de Datos
• Inferencia estadística

2do año - Semestre de primavera

• Almacenamiento de grandes datos
• Métodos de pronóstico
• Aprendizaje automático II
• Algoritmos de optimización
• Análisis de regresión

3er año - Semestre de otoño

• Big Data Analysis
• Proyecto final
• Aprendizaje profundo
• Aspectos éticos, sociales y legales de la inteligencia artificial
• Desarrollo Personal II
• Extracción de textos

3er año - Semestre de primavera: Los estudiantes deben seleccionar 30 ECTS de una variedad de las siguientes unidades de curso:

• Proyectos de Innovación Digital
• Emprendimiento y Análisis de Proyectos
• Análisis geoespacial
• Ley de Informática e Información
• Seminario de Sistemas de Información
• Tecnologías de la información, gobernanza y gestión de servicios
• Gestión de la innovación
• Análisis de red
• Inteligencia de procesos
• Gestión de riesgos
• analista de la red
• Marketing web y comercio electrónico

La licenciatura en Ciencia de Datos tiene como objetivo fortalecer el paso intermedio entre la recolección de datos y la toma de decisiones en base a ellos, es decir, desarrollar métodos avanzados de ciencia de datos e inteligencia artificial. Para ello, el curso de estudio adopta una perspectiva principalmente técnica. El objetivo es proporcionar un conocimiento profundo de las metodologías y conceptos fundamentales, dotar al estudiante de la capacidad de actualizar conocimientos técnicos más específicos y mantenerse al día con la rápida evolución de este sector.

En este contexto, el graduado en Ciencia de Datos debe:

• Comprender los fundamentos teóricos de la estadística, los métodos de aprendizaje automático y de inteligencia artificial.
• Identificar y comprender el algoritmo más eficiente para cada problema específico.
• Diseñar y desarrollar algoritmos de ciencia de datos de última generación.
• Trabajar en estrecha colaboración con especialistas de TI para integrar algoritmos de ciencia de datos en los sistemas existentes.
• Identificar patrones subyacentes y extraer información útil del gran volumen de datos heterogéneos que existen en las organizaciones.
• Ser competente en procedimientos, marcos, técnicas y sistemas de aprendizaje automático de uso común.
• Estimular el interés por mantenerse al día con los avances científicos en el campo de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial.

El Grado en Data Science permite una rápida integración en los más variados sectores de actividad, a saber: Empresas de Tecnologías de la Información, Empresas de Comunicaciones, Banca, Seguros, Retail, Telecomunicaciones, Empresas de Utilities, Empresas Biomédicas, Farmacéuticas, Administración Pública y Empresas industriales. Las principales salidas profesionales son:

• Analista de big data
• Científico de datos
• Ingeniero de datos
• Especialista en Sistemas de Inteligencia Artificial
• Especialista en Aprendizaje Automático
• Especialista en el desarrollo de Algoritmos de Aprendizaje Automático.