Grado en Ciencia de Datos Aplicada/Applied Data Science
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En el Grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science) además de conocimiento vas a adquirir autonomía, es decir independencia para poder manejar tu tiempo y automotivarte, también tienes un tutor que estará pendiente de tus avances.
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La UOC se encuentra bastante organizada, no entiendo los que dicen que no. En el Grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science) te encontraras con mucho contenido y recursos para estudiar y el sistema de evaluación continua es muy eficiente.
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Grado
Online
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Descripción
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Tipología
Grado
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Metodología
Online
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Idiomas
Castellano, Català
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Prácticas en empresa
Sí
Actualmente el uso de la tecnología e internet genera una gran cantidad de datos y extraer su valor en forma de información y conocimiento es el gran reto de cualquier empresa o institución. Dirige tu carrera profesional hacia el análisis de datos y el big data con el grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science) online de la UOC. Trabaja en el sector con mayor demanda mundial de profesionales especializados.
Información importante
Documentos
- ciencia_datos_PC01367-ES-GR-GRCD-IMT-22 (1).pdf
A tener en cuenta
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.
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:
- Estudios preuniversitarios: bachillerato homologado
- Acceso a un grado de la UOC desde Colombia: en el caso de Colombia, los estudiantes que tengan un bachillerato y el resultado, con un mínimo de 200 puntos, de la Prueba Saber 11, deberán acceder a la UOC mediante la Acreditación UNED Asiss.
- 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)
Los graduados y graduadas en Ciencia de Datos Aplicados pueden desarrollar su actividad en cualquier organización, especialmente en el sector financiero y de seguros, el sector de la consultoría, en instituciones públicas, bancos centrales y agencias europeas, en institutos de investigación y en departamentos de análisis de todo tipo de industria y empresa de servicios. Nuestros titulados pueden desarrollar los siguientes perfiles profesionales:
- Científico de datos (data scientist).
- Analista de datos.
- Analista de datos masivos.
- 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.
- 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.
Opiniones
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En el Grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science) además de conocimiento vas a adquirir autonomía, es decir independencia para poder manejar tu tiempo y automotivarte, también tienes un tutor que estará pendiente de tus avances.
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Materias
- Big Data
- Álgebra Lineal
- Ciencia de datos
- Data scientists
- Científico de datos
- Ciencia de Datos Aplicada
- Applied Data Science
- Programación para la ciencia de datos
- Soluciones creativas a problemas
- Conocimientos de programación
- Cantidad de información
- Extraer valor de tantos datos
- Gestión de la formación
- Análisis multivariante
- Ingeniería de sistemas
- Data science
Profesores
Equipo Docente
Responsable de docencia
Temario
FORMACIÓN BÁSICA
- Fundamentos de programación
- Programación para la ciencia de datos
- Álgebra lineal
- Métodos numéricos en ciencia de datos
- Probabilidad y estadística
- Análisis multivariante
- Introducción a la ciencia de datos
- Fundamentos de redes y arquitecturas
- Trabajo en equipo en la red
- Inglés B2.1
ASIGNATURAS OBLIGATORIAS
- Programación en scripting
- Diseño y programación orientada a objetos
- Modelaje y optimización
- Modelización e inferencia bayesiana
- Diseño y uso de bases de datos analíticas
- Bases de datos para Data warehousing
- Bases de datos no relacionales
- Tipología y fuentes de datos
- Captura y preparación de datos
- Privacidad y seguridad de los datos
- Minería de datos
- Aprendizaje automático
- Análisis en entornos de Big data
- Minería de textos
- Análisis de redes sociales
- Diseño de interacción y diseño de interfaces
- Visualización de datos
- Comunicación de datos y sociedad
- Diseño y gestión de proyectos de ciencia de datos
- Contextualización y diseño del trabajo final de grado
- Competencia comunicativa para profesionales de las TIC
- Inglés B2.2
ASIGNATURAS OPTATIVAS
- Iniciación a las matemáticas para la ingeniería
- Pensamiento computacional para aprender a programar
- Optimización de bases de datos en entornos analíticos
- Sistemas distribuidos
- Infraestructuras tecnológicas para Big Data
- Seguridad de sistemas
- Aplicaciones para la toma de decisiones
- Analítica de clientes
- Diseño de productos de datos
- Minería de procesos
- Prácticas
TRABAJO FINAL DE GRADO
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