Máster Universitario en Ciencia de Datos / Master in Data Science (P04A)

Universidad Internacional Menéndez Pelayo

Master oficial

En CSIC, Madrid

2001-3000 €

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Descripción

  • Tipología

    Master oficial

  • Lugar

    Csic, madrid

Máster Interuniversitario organizado en colaboración con la Universidad de Cantabria
IV Edición. Del 1 octubre de 2020 al 31 de mayo de 2021
La Universidad Internacional Menéndez Pelayo (UIMP) y la Universidad de Cantabria (UC) han programado, en alianza académica, el Programa Oficial de Máster Interuniversitario en Ciencia de Datos / Master in Data Science.
El objetivo de este Máster es proporcionar a los estudiantes la visión y técnicas necesarias de Ciencia de Datos (Data Science) para abordar los retos asociados al uso de datos complejos, variados, de gran volumen (Big Data) y herramientas asociadas, desde un entorno de Ciencia Abierta (Open Science).
Para ello se espera transmitir a los alumnos la experiencia adquirida por los diferentes grupos de investigación que colaboran en este Máster, cubriendo las diversas áreas en base a su experiencia en múltiples proyectos.
Se espera que los estudiantes sean capaces de incorporarse tras cursar este Máster Universitario a un entorno profesional especializado, bien en actividades de investigación o de explotación, y para ello se promoverán las prácticas y trabajos de fin de máster ligados a empresas y/o grupos de investigación y el trabajo intensivo con datos de interés real en diferentes áreas específicas mediante los denominados Datalabs.
El Máster consta de 4 especialidades:
Especialidad en Inteligencia en Ciencia de Datos / Data Science Analytics
Especialidad en Ingeniería de Datos / Data Science Engineering
Especialidad en Gestión de Datos en Abierto / Open Data Management
Especialidad en Ciencia de Datos / Data Science
PREINSCRIPCIÓN Y MATRÍCULA PRÓXIMO CURSO 2021-2022
Plazo de preinscripción ordinario: del 19 de abril al 11 de junio de 2021
Publicación lista provisional de admisión: hasta el 21 de junio de 2021
Reclamaciones: 22 y 23 de junio de 2021, o en los dos días siguientes a la publicación de la resolución de admisión

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CSIC, Madrid (Madrid)
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Juan de la Cierva, 3., 28006

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Materias

  • Repositorios
  • Minería
  • Management
  • Memoria
  • Análisis de datos

Temario

  • Descripción del Título
  • El Máster Universitario en Ciencia de Datos / Master in Data Science tiene una carga lectiva de 60 créditos ECTS, que se distribuyen en dos cuatrimestres (un curso académico). El programa se estructura en 36 créditos obligatorios, 18 créditos optativos y 6 créditos de Trabajo de Fin de Máster, y posee cuatro especialidades. La estructura de plan de estudios en función de las 4 especialidades es la siguiente: Especialidad en Inteligencia en Ciencia de Datos / Data Science Analytics: Esta especialidad tiene como objetivo proporcionar al estudiante un contacto directo con las tecnologías, principalmente de ingeniería informática, que permiten el despliegue de las herramientas de análisis de datos y el desarrollo e implementación de nuevas soluciones. Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267 Módulo II - Especialización - Inteligencia en Ciencias de Datos / Data Science Analytics (12 ECTS): asignaturas 102268 a 102270 Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278 Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285 Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Inteligencia en ciencia de datos / Data science analytics: asignatura 102286 Especialidad en Ingeniería de Datos / Data Science Engineering Esta especialidad tiene como objetivo proporcionar al estudiante los conocimientos básicos sobre las distintas metodologías y técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para que sepan aplicarlas de forma crítica en problemas reales, incluyendo la minería de textos y la minería Web. Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267 Módulo II - Especialización - Ingeniería de Datos / Data Science Engineering (12 ECTS): asignaturas 102271 a 102273 Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278 Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285 Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Ingeniería de Datos / Data Science Engineering: asignatura 102287 Especialidad en Gestión de Datos en Abierto / Open Data Management Esta especialidad tiene como objetivo proporcionar al estudiante un contacto directo con las tecnologías utilizadas para la implementación de repositorios de datos y su posterior explotación. Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267 Módulo II - Especialización - Gestión de Datos en Abierto / Open Data Management (12 ECTS): asignaturas 102274 a 102276 Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278 Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285 Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Gestión de Datos en Abierto / Open Data Management: asignatura 102288 Especialidad en Ciencia de Datos / Data Science Esta especialidad tiene un perfil transversal y da libertad a los estudiantes para elegir 3 asignaturas de las 9 ofertadas en el Módulo de especialización. Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267 Módulo II - Especialización (12 ECTS) - El estudiante debe escoger 3 asignaturas: asignaturas 102268 a 102276 Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278 Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285 Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Ciencia de Datos / Data Science: asignatura 102289
  • El Máster Universitario en Ciencia de Datos / Master in Data Science tiene una carga lectiva de 60 créditos ECTS, que se distribuyen en dos cuatrimestres (un curso académico).
  • 60 créditos ECTS
  • El programa se estructura en 36 créditos obligatorios, 18 créditos optativos y 6 créditos de Trabajo de Fin de Máster, y posee cuatro especialidades.
  • La estructura de plan de estudios en función de las 4 especialidades es la siguiente:
  • 4 especialidades
  • Especialidad en Inteligencia en Ciencia de Datos / Data Science Analytics:
  • Data Science Analytics
  • Esta especialidad tiene como objetivo proporcionar al estudiante un contacto directo con las tecnologías, principalmente de ingeniería informática, que permiten el despliegue de las herramientas de análisis de datos y el desarrollo e implementación de nuevas soluciones.
  • Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267 Módulo II - Especialización - Inteligencia en Ciencias de Datos / Data Science Analytics (12 ECTS): asignaturas 102268 a 102270 Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278 Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285 Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Inteligencia en ciencia de datos / Data science analytics: asignatura 102286
  • Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267
  • Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267
  • Módulo II - Especialización - Inteligencia en Ciencias de Datos / Data Science Analytics (12 ECTS): asignaturas 102268 a 102270
  • Módulo II - Especialización - Inteligencia en Ciencias de Datos / Data Science Analytics (12 ECTS): asignaturas 102268 a 102270
  • Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278
  • Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278
  • Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285
  • Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285
  • Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Inteligencia en ciencia de datos / Data science analytics: asignatura 102286
  • Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Inteligencia en ciencia de datos / Data science analytics: asignatura 102286
  • Especialidad en Ingeniería de Datos / Data Science Engineering
  • Data Science Engineering
  • Esta especialidad tiene como objetivo proporcionar al estudiante los conocimientos básicos sobre las distintas metodologías y técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para que sepan aplicarlas de forma crítica en problemas reales, incluyendo la minería de textos y la minería Web.
  • machine learning
  • Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267 Módulo II - Especialización - Ingeniería de Datos / Data Science Engineering (12 ECTS): asignaturas 102271 a 102273 Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278 Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285 Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Ingeniería de Datos / Data Science Engineering: asignatura 102287
  • Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267
  • Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267
  • Módulo II - Especialización - Ingeniería de Datos / Data Science Engineering (12 ECTS): asignaturas 102271 a 102273
  • Módulo II - Especialización - Ingeniería de Datos / Data Science Engineering (12 ECTS): asignaturas 102271 a 102273
  • Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278
  • Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278
  • Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285
  • Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285
  • Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Ingeniería de Datos / Data Science Engineering: asignatura 102287
  • Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Ingeniería de Datos / Data Science Engineering: asignatura 102287
  • Especialidad en Gestión de Datos en Abierto / Open Data Management
  • Open Data Management
  • Esta especialidad tiene como objetivo proporcionar al estudiante un contacto directo con las tecnologías utilizadas para la implementación de repositorios de datos y su posterior explotación.
  • Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267 Módulo II - Especialización - Gestión de Datos en Abierto / Open Data Management (12 ECTS): asignaturas 102274 a 102276 Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278 Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285 Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Gestión de Datos en Abierto / Open Data Management: asignatura 102288
  • Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267
  • Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267
  • Módulo II - Especialización - Gestión de Datos en Abierto / Open Data Management (12 ECTS): asignaturas 102274 a 102276
  • Módulo II - Especialización - Gestión de Datos en Abierto / Open Data Management (12 ECTS): asignaturas 102274 a 102276
  • Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278
  • Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278
  • Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285
  • Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285
  • Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Gestión de Datos en Abierto / Open Data Management: asignatura 102288
  • Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Gestión de Datos en Abierto / Open Data Management: asignatura 102288
  • Especialidad en Ciencia de Datos / Data Science
  • Data Science
  • Esta especialidad tiene un perfil transversal y da libertad a los estudiantes para elegir 3 asignaturas de las 9 ofertadas en el Módulo de especialización.
  • Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267 Módulo II - Especialización (12 ECTS) - El estudiante debe escoger 3 asignaturas: asignaturas 102268 a 102276 Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278 Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285 Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Ciencia de Datos / Data Science: asignatura 102289
  • Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267
  • Módulo I - Fundamentos (30 ECTS): asignaturas 102263 a 102267
  • Módulo II - Especialización (12 ECTS) - El estudiante debe escoger 3 asignaturas: asignaturas 102268 a 102276
  • Módulo II - Especialización (12 ECTS) - El estudiante debe escoger 3 asignaturas: asignaturas 102268 a 102276
  • Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278
  • Módulo III - Contexto profesional (6 ECTS): asignaturas 102277 y 102278
  • Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285
  • Módulo IV - Orientación profesional (6 ECTS) - El estudiante debe seleccionar al menos 1 de las siguientes asignaturas optativas de 6 créditos: asignaturas 102279 a 102285
  • Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Ciencia de Datos / Data Science: asignatura 102289
  • Módulo V - Trabajo de fin de Máster - Ciencia de Datos / Data Science: asignatura 102289
  • Actividades formativas
  • AF1 - Participación y asistencia a lecciones magistrales y seminarios AF2 - Realización de prácticas de computación y análisis de datos AF3 - Desarrollo de proyectos guiados AF4 - Participación en casos prácticos en empresas o centros de investigación AF5 - Prácticas externas AF6 - Tutorías (presenciales o por medio de recursos telemáticos) AF7 - Elaboración de informes de laboratorio y trabajos AF8 - Estudio individual de contenidos de la asignatura AF9 - Trabajo en grupo A10 - Pruebas de evaluación
  • AF1 - Participación y asistencia a lecciones magistrales y seminarios
  • AF2 - Realización de prácticas de computación y análisis de datos
  • AF3 - Desarrollo de proyectos guiados
  • AF4 - Participación en casos prácticos en empresas o centros de investigación
  • AF5 - Prácticas externas
  • AF6 - Tutorías (presenciales o por medio de recursos telemáticos)
  • AF7 - Elaboración de informes de laboratorio y trabajos
  • AF8 - Estudio individual de contenidos de la asignatura
  • AF9 - Trabajo en grupo
  • A10 - Pruebas de evaluación
  • Sistemas de evaluación
  • SE1 - Examen (escrito, oral y/o práctico en el aula de computación) SE2 - Valoración de informes y trabajos escritos SE3 - Valoración de exposiciones orales de trabajos SE4 - Seguimiento de actividades presenciales SE5 - Memoria escrita del Trabajo de Fin de Máster SE6 - Defensa del Trabajo de Fin de Máster SE7 - Informe final del tutor externo de la actividad
  • SE1 - Examen (escrito, oral y/o práctico en el aula de computación)
  • SE2 - Valoración de informes y trabajos escritos
  • SE3 - Valoración de exposiciones orales de trabajos
  • SE4 - Seguimiento de actividades presenciales
  • SE5 - Memoria escrita del Trabajo de Fin de Máster
  • SE6 - Defensa del Trabajo de Fin de Máster
  • SE7 - Informe final del tutor externo de la actividad

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