Máster Universitario en Ciencia de Datos
Universidad de Alicante.
La Universidad de Alicante (en valenciano, Universitat d’Alacant; en siglas, UA) es una universidad pública española con sede en San Vicente del Raspeig, junto a Alicante. Fue creada en 1979 sobre la estructura del Centro de Estudios Universitarios que comenzó a funcionar en 1968 y como heredera de la Universidad de Orihuela de 1569.
Universidad: Universitat d'Alacant
Duración: 1.500 horas
Fecha: 2023/24
Metodología: Semipresencial
Precio: 35,34€/crédito
Idioma: Español
Los datos digitales, procedentes de un gran número de fuentes, se han convertido en instrumentos de valor crucial para cualquier empresa u organización a partir de su análisis e interpretación explotable. Contar con profesionales expertos en ciencia de datos que sepan dar valor a la información es esencial. Así, la ciencia de datos es actualmente el área con mayor demanda de profesionales cualificados, y éstos están llamados a jugar un papel esencial en el nuevo contexto competitivo en el que predomina la toma de decisiones basada en el análisis de datos. Por otro lado, la creciente demanda de profesionales expertos en la gestión, almacenamiento, procesamiento, depuración, visualización y análisis de datos garantiza un puesto de trabajo cualificado a corto y medio plazo.
En este contexto, nace el máster universitario en Ciencia de Datos de la Universidad de Alicante, en el que participan la Escuela Politécnica Superior y la Facultad de Ciencias a través de los siguientes departamentos: Lenguajes y Sistemas Informáticos, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial , Informática y Computación, Matemática Aplicada y Matemáticas.
Entre estos cinco departamentos hay un total de 238 profesores con 556 quinquenios docentes y 247 sexenios de investigación.
Objetivos
El Máster Universitario en Ciencia de Datos de la Universidad de Alicante tiene como objetivo principal formar especialistas capaces de identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar datos. Se pretende preparar al alumno en el área de Data Science, en dos vertientes: innovar para investigar e investigar para innovar. La primera se refiere a la adquisición de una formación avanzada, de carácter especializado y multidisciplinar, orientada a promover la iniciación en tareas de investigación en Ciencia de Datos. Y la segunda pretende poner en práctica los conocimientos adquiridos para ser creativos, en un entorno real de trabajo, a la hora de abordar problemas de Ciencia de Datos a través de la investigación.
Dirigido a
Titulados (licenciados, graduados, ingenieros) con conocimientos básicos de matemáticas, estadística y fundamentos de programación.
Los perfiles más adecuados corresponden a las siguientes Licenciaturas (o similares) así como superiores (antiguos titulados): Ingeniería Informática, Ingeniería Multimedia, Matemáticas.
Criterios de admisión
Los criterios de selección en los que se basará la Comisión Académica del Máster serán:
- Quienes estén en posesión del título de Licenciado en Ingeniería Informática.
- Quienes estén en posesión del título de Grado en Ingeniería Multimedia.
- Quienes estén en posesión del título de Licenciado en Matemáticas.
- Quienes estén en posesión del título de Ingeniero/Licenciado en Informática o Matemáticas correspondiente a ordenaciones previas de formación universitaria.
Para todas aquellas personas que cumplan los criterios anteriores, se tendrá en cuenta la media del expediente académico para establecer un orden de solicitudes. En caso de que haya un mayor número de solicitudes que de plazas, se utilizará el orden anteriormente mencionado.
Dado que la docencia de estos cursos se imparte en español, y con el fin de garantizar que los alumnos puedan seguir todas las actividades formativas, para ser admitidos se requerirá la acreditación de un nivel de español equivalente al B2. De esta acreditación quedarán exentos todos aquellos alumnos cuya lengua materna sea el español o que hayan cursado sus estudios en sistemas educativos que utilicen el español como lengua vehicular de la enseñanza.