Grado en Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos

Universitat Pompeu Fabra

Nota de corte

Jun. 2017

9,89
  • Uno de los retos actuales más importantes es cómo interpretar los grandes volúmenes de datos que nuestra sociedad genera continuamente. Las redes sociales, la medicina personalizada, los sistemas de recomendación o las ciudades inteligentes, que ya forman parte de nuestra vida cotidiana, son claros ejemplos. La ciencia de datos agrupa un conjunto de fundamentos y principios para analizar y extraer conocimiento e información de estos grandes volúmenes de datos como mecanismo de apoyo a la toma de decisiones.

    Esta revolución requiere un perfil de ingeniero único que integra conocimientos y competencias que van más allá de las ingenierías y disciplinas tradicionales.
  • El nuevo grado de Ingeniería matemática en Ciencia de Datos de la Universidad Pompeu Fabra está diseñado para estudiantes interesados ??en desarrollar competencias matemáticas, estadísticas y computacionales relevantes en dominios de aplicación que requieren análisis de datos a gran escala.

    El grado en Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos proporciona, por un lado, una formación fundamental y sólida en informática que permite tratar y organizar grandes volúmenes de información de manera automática. Por otro lado, proporciona las herramientas estadísticas y de aprendizaje automático necesarias para extraer información a partir de estos datos y, en consecuencia, poder tomar decisiones. Se propone por tanto una formación sólida en matemáticas e informática que el estudiante puede complementar profundizando en el modo de extraer información de diferentes tipos de datos como lenguaje natural, imágenes, vídeo, audio o música; también en el conocimiento de ámbitos específicos de utilización de datos masivos, como pueden ser los que afectan a salud personal, el análisis de redes sociales, la logística o las decisiones financieras, entre otros. Por último, se podrá profundizar en las técnicas matemáticas que resultan muy prometedoras en la investigación actual en ciencia de datos.

    Los graduados en Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos por la UPF adquieren a lo largo de sus estudios competencias tanto generales como específicas. Las competencias generales o transversales enriquecen la personalidad y se pueden aplicar provechosamente a la vida profesional en cualquier ámbito social o económico. Éstas incluyen la expresión oral y escrita en inglés (sin descuidar el catalán ni el castellano), y capacitan a los graduados para trabajar en equipos interdisciplinarios, y de igual modo para trabajar con autonomía y con una clara motivación por la calidad.

    Las competencias específicas adquiridas por nuestros graduados, son aquellas necesarias para desarrollar actividades en un entorno tecnológico y empresarial donde se analicen los datos. Les permitirán tener una sólida comprensión de los métodos de la ciencia de datos actual y adaptarse a la evolución futura de esta ciencia tanto en términos de desarrollo teórico como práctico. Esta competencia resulta esencial en un entorno tan novedoso y cambiante como es el sector de la ciencia de datos.
  • Requisitos

    Bachillerato o estudios equivalentes, Ciclo Formativo de Grado Superior de Formación Profesional o de Artes Plásticas y Diseño y Selectividad.
  • Primer curso  

    Matemática  Discreta

    Cálculo I

    Introducción a la Programación

    Introducción a las TIC

    Álgebra Lineal

    Cálculo II

    Estructura de Datos y Algoritmos I

    Organitzación de Computadores

    Redes 

    Métodos Numéricos

    Estructura de Datos y Algoritmos II

    Fundamentos de Física



    Segundo curso

    Probabilidad

    Programación Orientada a Objectos

    Señales y Sistemas

    Introducción a la Ciencia de Redes

    Estadística

    Sistemas Operativos

    Gráficos por Ordenador

    Diseño de Algoritmos

    Aprendizaje Automático

    Técnicas de Optimización

    Arquitectura de Redes

    Introducción a la Programación Paralela y Distribuida



    Tercer curso

    Comunicación Técnica en Inglés

    Bases de Datos

    Minería de Datos Masivos

    Organización de Empresas TIC

    Criptografia y Seguridad

    Sistemas Distribuidos de Gran Escala

    Modelos Gráficos Probabilísticos



    Cuarto curso

    Gestión de Proyectos

    Analítica Visual

    Recuperación de la Información y Análisis de la Web

    Sistemas Distribuidos de Gran Escala

    Optativas (a cursar entre tercer y cuarto curso)

    Bloque: Ciencia de Datos

    Análisis de Datos en Series Temporales

    Redes Neuronales

    Analítica de Procesos y Gestión de Riesgos

    Teoría de Juegos para Datos Masivos



    Bloque: Informática

    Diseño Funcional de Programas

    Teoría de la Computación

    Ingeniería de Interacción

    Ingeniería del Software

    Compiladores

    Inteligencia Artificial

    Aplicaciones Inteligentes para Web

    Robótica

    Modelado de la Interacción Social 2.0

    Enginyeria de Software per a Aplicacions Web



    Bloque: Interacción

    Sistemas Interactivos

    Interacción Persona-Máquina

    Entornos de Comunicación Virtual

    Juegos Electrónicos

    Temas Avanzados de Interacción



    Bloque: Multimédia

    Redes Inalámbricas Multimedia

    Ingeniería Acústica

    Ingeniería Óptica

    Percepción y Cognición Audiovisual

    Procesado de Imágenes

    Procesado de Vídeo

    Procesado de Sonido, Habla y Música

    Sistemas de Codificación para Audio y Vídeo

    Equipos y Sistemas de Audio

    Equipos y Sistemas de Vídeo

    Visualitzación Avanzada

    Geometría Computacional

    Imagen Sintética



    Bloque: Redes

    Ingeniería de Redes 

    Laboratorio de Redes 

    Gestión de Redes y Servicios TIC



    Bloque: Procesado de Imagen y Visión por Ordenador

    Ingeniería Óptica

    Procesado de Imágenes

    Procesado de Vídeo

    Análisis y Interpretación de Imágenes

    Visión Tridimensional

    Análisis de Gestos y Caras

    Geometría Computacional

    Imagen Sintética

    Percepción y Cognición Audiovisual



    Bloque: Gestión

    Políticas Públicas de TIC

    Emprendeduría y Creación de Empresas

    Gestión de la Innovación

    Proyectos Basados en Software Libre
  • El grado capacita para cubrir las enormes necesidades en análisis de datos que aparecen en ofertas laborales, en planes de crecimiento empresarial ya en marcha y en la demanda prevista para los próximos años, publicada por importantes consultoras. Por otra parte, las necesidades de investigación manifestadas por todas las instituciones que persiguen lograr una mejor calidad de vida y bienestar, en ámbitos como salud o adaptabilidad de espacios públicos en ciudades, tienen en este grado la mejor de las vías.

    El departamento responsable de este grado, ha sido reconocido con la distinción María de Maeztu por su proyecto en Ciencia de Datos y es el único departamento de Ingeniería del estado que lo ha conseguido; este punto avala la capacidad formadora en investigación de estos estudios.

    Del mismo modo, los estudiantes que se orienten a ser profesionales modernos de la gestión y el análisis, podrán desarrollar las habilidades necesarias realizando las asignaturas de ese grado y así acceder a los puestos profesionales mencionados anteriormente.
  • Convocatorias

    Inicio: Septiembre
  • Lugares

    Barcelona

Saint Louis University

Carreras
Presencial en Madrid
4 años.
Enero 2018
A Consultar

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