Grado en Ciencia de Datos

Grado

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Descripción

  • Tipología

    Título propio

  • Lugar

    Valencia

Interés académico, científico o profesional:
El Grado en Ciencia de Datos proporciona una formación multidisciplinaria que capacita para adquirir, procesar, transformar y extraer conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos de índole diversa (números, imágenes, vídeo, texto, etc.), así como también para aplicarlos en áreas como la sanidad, las relaciones sociales, la política, el medio ambiente, la economía y la empresa.
El grado proporciona una sólida base de conocimientos en el ámbito de las matemáticas, la estadística, la informática, la inteligencia artificial, el derecho, la salud y el negocio, los cuales permiten dar respuesta a la demanda creciente de la sociedad para tomar decisiones basadas en la información que nos proporcionan los datos.

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Materias

  • Algoritmos
  • Inteligencia artificial
  • Estadística

Temario

Álgebra
Análisis Matemático
Bases de Datos
Datos, Ciencia y Sociedad
Estructuras de Datos y Algoritmos
Fundamentos de la Programación
Matemática Discreta
Probabilidad y simulación
Optimización
Tratamiento de los Datos
Aspectos Legales sobre Datos
Inferencia estadística
Gestión de Datos
Infraestructura de Almacenamiento de Datos
Modelos lineales
Procesado de Imágenes
Programación Paralela
Redes y Seguridad
Señales y Sistemas
Visualización de Datos
Agrupamiento y Variedades
Aprendizaje Máquina
Empresa y Ciencia de Datos
Estadística para Datos Ómicos
Gestión de la Innovación en Ciencia de Datos
Métodos Cuantitativos para la Gestión
Modelos Bayesianos
Modelos Conexionistas
Procesado del Lenguaje Natural
Series Temporales
Datos Masivos
Economía y Ciencia de Datos
Internet de las Cosas
Prácticas Externas
Trabajo de Fin de Grado en Ciencia de Datos
Optatividad
Análisis Espacial y Geográfico
Análisis y Procesamiento de Audio y Voz
Analítica de Datos en Salud
Analítica Web y Redes Sociales
Aprendizaje Profundo
Finanzas y Ciencia de Datos
Logística Basada en Datos
Métodos de Álgebra Lineal para Matrices Masivas de Datos
Sistemas Dinámicos Complejos
Álgebra
Análisis Matemático
Bases de Datos
Datos, Ciencia y Sociedad
Estructuras de Datos y Algoritmos
Fundamentos de la Programación
Matemática Discreta
Probabilidad y simulación
Optimización
Tratamiento de los Datos
Aspectos Legales sobre Datos
Inferencia estadística
Gestión de Datos
Infraestructura de Almacenamiento de Datos
Modelos lineales
Procesado de Imágenes
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Redes y Seguridad
Señales y Sistemas
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Estadística para Datos Ómicos
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