Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos
Grado
En Barcelona
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Descripción
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Tipología
Título propio
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Lugar
Barcelona
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Duración
4 Años
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Inicio
Septiembre
El grado en Ciencia e Ingeniería de Datos responde a la necesidad de formar graduados con una visión multidisciplinar de la ingeniería y capaces de hacer frente a los retos que plantea un entorno tecnológico en evolución y en buena parte basado en sistemas computacionales que generan y analizan cantidades masivas de datos.
El grado quiere formar así profesionales expertos en análisis e ingeniería de datos estructurados y no estructurados (texto, audio, vídeo, pruebas médicas, indicadores financieros, etc.), con una base matemática y habilidades propias de la ingeniería que les permitan modelizar y resolver problemas complejos. Es un ámbito de trabajo emergente con aplicaciones tan diversas como la analítica financiera, el estudio de fenómenos físicos, el comercio electrónico, las ciudades inteligentes, la informática biomédica, la genómica o las redes sociales, entre otros.
El plan de estudios proporciona formación en tres pilares básicos: matemáticas y estadística, para poder modelizar sistemas y tratar la información de manera rigurosa; computación, para utilizar los dispositivos de cálculo de manera generalizada y eficiente en el tratamiento de la información y el aprendizaje autónomo, y procesamiento de señales, para tratar la compleja información representada en imágenes, audio y vídeo o generada por cualquier fuente de datos codificados digitalmente. El espíritu emprendedor y la capacidad de aprendizaje autónomo serán fomentados durante los estudios a partir de materias específicas y de la participación en proyectos multidisciplinares.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
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A tener en cuenta
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Opiniones
Materias
- Matemática discreta
- Cálculo Avanzados
- Bases de datos
- Teoría de la información
- Análisis de datos
- Aprendizaje automático
- Optimización matemática
- Sistemas Distribuidos
- Análisis de la información
- Visión artificial
Temario
Primer cuatrimestre
Álgebra.
Algoritmia y Programación .
Cálculo.
Lógica y Matemática Discreta.
Segundo cuatrimestre
Álgebra y Cálculo Avanzados.
Algoritmia y Programación .
Computadores.
Probabilidad y Estadística .
Tercer cuatrimestre
Algoritmia y Programación
Bases de Datos
Probabilidad y Estadística
Señales y Sistemas
Teoría de la Información
Cuarto cuatrimestre
Análisis de Datos
Aprendizaje Automático
Introducción al Procesado Audiovisual
Optimización Matemática
Paralelismo y Sistemas Distribuidos
Quinto cuatrimestre
Aprendizaje Automático
Bases de Datos Avanzadas
Búsqueda y Análisis de la Información
Emprendimiento e Innovación
Visualización de la Información
Sexto cuatrimestre
Procesado de Imagen y Visión Artificial
Procesado del Lenguaje Oral y Escrito
Proyectos de Ingeniería
Temas Avanzados de Ingeniería de Datos
Séptimo cuatrimestre
Temas Avanzados de Ingeniería de Datos
Octavo cuatrimestre
Trabajo de Fin de Grado
Información adicional
El tratamiento de datos y la toma autónoma de decisiones son componentes primordiales en la actividad cotidiana de muchas empresas e instituciones. Ámbitos tan diversos como la biotecnología, la genómica, el comercio electrónico, la automoción, las finanzas, la realidad virtual, la medicina, el deporte, la energía, el transporte, la domótica, etc., están inmersos en cantidades colosales de información que requieren un tratamiento matemático, estadístico y computacional. Estos ámbitos cubren una gran parte del tejido industrial y las instituciones públicas de todo el mundo donde la presencia de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) es indispensable para gestionar, competir e innovar.
Los titulados en Ciencia e Ingeniería de Datos serán ingenieros que disfrutarán de una formación multidisciplinar indispensable para atender las necesidades de las empresas, centros de investigación e instituciones públicas en los ámbitos antes mencionados. Ocuparán puestos de trabajo altamente cualificados donde sea necesario tener capacidad de razonamiento científico, habilidades ingenieriles y espíritu de innovación.
Según el carácter y preferencias particulares, los titulados podrán optar por tareas más científicas (por ejemplo, creando modelos matemáticos para analizar datos dentro de un cierto ámbito), de ingeniería (por ejemplo, diseñando aplicaciones informáticas para gestionar procesos industriales) o de innovación (por ejemplo, creando nuevos dispositivos que den más fiabilidad a los coches autónomos).
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