Maestría en Ciencias de Datos Sociales
Dublin, Irlanda
Máster en Ciencias (MSc)
DURACIÓN
1 año
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo, Tiempo parcial
PLAZO DE SOLICITUD
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
TASAS DE MATRÍCULA
EUR 22.600 / per year *
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
* Tasa de la UE por año - € 7610; cuota no UE por año - € 20500
Asesoramiento de acceso rápido
Al ponerte en contacto con la escuela, tendrás acceso a asesoramiento prioritario gratuito sobre cualquier pregunta relacionada con estudios o solicitudes.
La Maestría en Ciencias de Datos Sociales es un programa de un año con fuertes características y componentes interdisciplinarios en las ciencias sociales y computacionales. Equipa a los estudiantes con una variedad de habilidades de visualización, estadísticas, computación, información y ciencias sociales, para la conservación y el análisis de datos grandes o complejos que surgen de las actividades e interacciones humanas en el mundo digital. Los estudiantes recibirán capacitación en análisis sociológico, así como habilidades básicas de codificación y programación, lo que les permitirá aprovechar los métodos y tecnologías computacionales emergentes para abordar los desafíos sociales del mundo real e informar los procesos de toma de decisiones. Los estudiantes pueden optar por completar una pasantía como parte de sus estudios. La Maestría en Ciencias de Datos Sociales es adecuada para graduados de programas de ciencias sociales o informática.
¿Quién debería postularse?
Opción de tiempo completo adecuada para:
- Solicitantes nacionales (EEE): sí
- Solicitantes internacionales (fuera del EEE) que actualmente residen fuera de la región del EEE: Sí
Los solicitantes deberán tener un título de honores 2.1 o equivalente en una disciplina de ciencias computacionales y demostrar evidencia de un gran interés en la investigación de ciencias sociales; O tener un título de honores 2.1 o equivalente en disciplinas de ciencias sociales y demostrar evidencia de un gran interés en obtener o tener habilidades computacionales. Además, se requieren excelentes referencias académicas.
Este programa de grado incluye módulos de Ciencias de la Computación, que implican comprensión y razonamiento lógico y, por lo tanto, los solicitantes deben poder demostrar una buena evidencia de pensamiento algorítmico.
Please note that UCD offers a number of graduate scholarships for full-time, self-funding international students, holding an offer of a place on a UCD graduate degree programme. For further information please contact our Admissions team!
¿Qué módulos puedo tomar?
Los módulos principales incluyen:
- La IA y la sociedad
- Simulación social
- Diseño de la investigación
- Programación de datos con R
- El pensamiento sociológico en la era digital
- Los estudiantes también deben elegir una de las siguientes opciones:
- A. Disertación de Maestría
- B. Pasantía y proyecto de investigación final
Los módulos opcionales incluyen:
- Introducción a la Programación I
- Resolución de problemas algorítmicos
- Bases de datos y sistemas de información I
- Pensamiento Computacional (Conversión)
- Aprendizaje automático (combinación de aprendizaje)
- SIG para Evaluación Ambiental
- Introducción a las estadísticas
- Policía y conflicto social
- Salud, enfermedad y sociedad
- Violencia organizada y sociedad
- Teoría crítica de la raza y la descolonización
- Comparación de sistemas sanitarios
- Inferencia de Montecarlo
- Ciencia de datos en Python (MD)
- Aprendizaje automático con Python
- Creatividad e Innovación
- Introducción a la programación II
- Sistemas de información espacial
- Visualización de información
- Sistemas de grabación y CI
- Ciencias Sociales Computacionales Avanzadas
- Análisis cuantitativo de texto
- Programación para científicos sociales
- Dinámicas y redes sociales
- Investigación cualitativa
- Nacionalismo y cambio social
- Población y sociedad
- Ciencias, Tecnologías y Sociedades
- La religión en perspectiva comparada
Luego de consultar con el Director del Programa de Maestría en Ciencias en Ciencias de Datos Sociales, un estudiante podrá sustituir módulos más avanzados por módulos básicos específicos cuando el estudiante pueda demostrar suficiente aprendizaje previo en esas áreas.
***Los módulos están sujetos a cambios.
Casi todos los aspectos de nuestra vida actual dejan rastros digitales. Aprovechar este inmenso caudal de información requiere una comprensión profunda de cómo las cuestiones sustantivas y sociocientíficas impulsan el análisis de datos, así como la habilidad y la formación necesarias para utilizar herramientas escalables de ciencia de datos.
Al completar con éxito, el estudiante debería poder:
- Demostrar un conocimiento básico y una comprensión de los fundamentos de la ciencia de datos sociales, los requisitos y las técnicas de los datos.
- Construir, sintetizar, evaluar, interpretar e informar teorías y evidencias de manera abierta, analítica y crítica.
- Aplicar habilidades de resolución de problemas en una variedad de contextos diferentes.
- Aplicar técnicas apropiadas de ciencia de datos para abordar problemas de investigación de dominios específicos.
- Discuta, presente y comunique sus ideas, datos y resultados de investigación dentro de un entorno grupal y en comunicación uno a uno.
Careers & Employability
Una amplia gama de diferentes organizaciones, incluidos departamentos gubernamentales, organismos semiestatales, empresas privadas de TI, finanzas y consultoría, así como sectores como la educación, la salud y el bienestar social, están explorando ahora los beneficios de combinar recursos de datos grandes y complejos, incluidos datos administrativos, para la toma de decisiones y uso de recursos. La Maestría en Ciencias de Datos Sociales de la UCD es ideal para graduados que desean mejorar sus habilidades y aprovechar estas excelentes oportunidades de empleo. Está diseñado para permitir a las personas combinar su formación en ciencias sociales y/o afines con sólidas habilidades técnicas y analíticas, y explotar la amplia gama de datos digitalizados y digitales a los que ahora pueden acceder las organizaciones de los sectores público y privado.