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Máster Universitario en Ciencia de Datos

¿Por qué estudiar el máster?

Objetivos generales del título

El Máster universitario de Ciencia de Datos de la Universidad de Alicante tiene como principal objetivo formar a especialistas capaces de identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar los datos. Se pretende preparar, al alumno en el área de la Ciencia de Datos, en dos sentidos: innovar para investigar e investigar para innovar. El primero hace referencia a la adquisición de una formación avanzada, de carácter especializado y multidisciplinar, orientada a promover la iniciación de tareas investigadoras en Ciencia de Datos. Y el segundo pretende la puesta en práctica de los conocimientos adquiridos para ser creativos, en un entorno real de trabajo, a la hora de abordar problemas de Ciencia de datos mediante la investigación.

Inicio

Estructura de los Estudios

 

Estructura del máster por créditos y materia

 

Tipo de materia

Créditos

Obligatorias (OB)

42

Optativas (OP)

12

Trabajo Fin de Máster (TFM)

6

TOTAL CRÉDITOS

60

 

Distribución de asignaturas por curso/semestres

 

Planificación temporal del título. Alumnos a tiempo completo.

Materias Asignaturas TIPO SM1 SM2
Infraestructuras y tecnologías big data   Optativa 6  
Ampliación de estadística y optimización   Optativa 6  
Tecnología en bases de datos   Optativa 6  
Programación avanzada   Optativa 6  
Aprendizaje estadístico   Obligatoria 6  
Métodos gráficos bayesianos   Obligatoria 6  
Machine learning   Obligatoria   6
Minería de datos   Obligatoria   6
Minería de textos   Obligatoria   6
Preproceso, recolección y visualización de datos   Obligatoria 6  
Modelado computacional, simulación y optimización   Obligatoria   6
Trabajo final de máster   Obligatoria   6
  Créditos totales:   30 30

 

Planificación temporal del título. Alumnos a tiempo parcial.

Materias Asignaturas TIPO

SM1

1º 

SM2

SM3

SM4

Infraestructuras y tecnologías big data   Optativa 6      
Ampliación de estadística y optimización    Optativa 6      
Tecnología en bases de datos   Optativa 6      
Programación avanzada   Optativa 6      
Aprendizaje estadístico   Obligatoria     6  
Métodos gráficos bayesianos   Obligatoria     6  
Machine learning   Obligatoria       6
Minería de datos   Obligatoria   6    
Minería de textos   Obligatoria   6    
Preproceso, recolección y visualización de datos   Obligatoria     6  
Modelado computacional, simulación y optimización   Obligatoria   6    
Trabajo final de máster   Obligatoria       6
  Créditos totales:   12 18 18 12

 

 

Planificación general del plan de estudios

La presente propuesta de máster se compone de 7 materias obligatorias, que suman un total de 42 créditos ECTS, 2 materias optativas, que suman un total de 12 créditos ECTS y de un Trabajo Fin de Máster de 6 créditos ECTS. Estas materias ofrecen una visión amplia de los diferentes aspectos relacionados con la ciencia de los datos y el tratamiento de datos masivos.

Todas las materias se imparten siguiendo una metodología enseñanza-aprendizaje de carácter presencial, en la que se definen las siguientes actividades: clases teóricas, prácticas con ordenador, trabajo autónomo del estudiante y trabajo fin de máster.

En particular:

  1. En las actividades teóricas se desarrolla un aprendizaje experimental y creativo con material multimedia para la formación. Se contará también con invitados provenientes de diferentes empresas para profundizar en algunos casos prácticos de la vida real relacionados con los contenidos de las materias del máster.

  2. Las prácticas con ordenador se plantearán para el desarrollo de trabajos prácticos de aplicación inmediata de las ideas vistas en las clases de teoría, o en el desarrollo de proyectos. Dentro de las prácticas con ordenador de todas las asignaturas se realizará un proyecto de integración común en el que se irán introduciendo nuevas características conforme se vayan estudiando en teoría.
    Este proyecto se construirá de forma incremental a lo largo de todo el máster, y será independiente del Trabajo Fin de Máster, que se realizará en el segundo cuatrimestre y deberá ser personal y original.

  3. Una parte del trabajo que el estudiante debe realizar, se propondrá mediante un aprendizaje autónomo no presencial, como son el trabajo fin de máster y los trabajos que se encarguen para la evaluación de determinadas asignaturas.
    Por ello, todas las asignaturas utilizan tanto el UACloud de la Universidad de Alicante, como la plataforma de e-learning Moodle, que además de permitir a los profesores la realización de una estructuración del conocimiento que debe adquirir el estudiante, permite la introducción de hitos para la solicitud de cada una de las entregas que han de realizar a lo largo del curso. Esto ayuda al alumnado a gestionar y a organizar sus esfuerzos fuera de las aulas.

  4. La evaluación tendrá como objetivo fundamental cuantificar el grado de cumplimiento de los objetivos formativos. Además, en todas las materias, la evaluación a realizar tendrá en cuenta los siguientes supuestos:
    • ¿ Existen normas predefinidas y conocidas de antemano por el alumnado?
    • ¿ Es coherente con los objetivos fijados de antemano?
    • ¿ Abarca todos los niveles de conocimiento y actividades del alumnado en relación a cada materia?
    • ¿ Habrá diferentes modalidades de evaluación como pruebas y exámenes, evaluación de prácticas realizadas de forma individual o en grupo, etc.?

 

 

inicio

Rasgos de identidad

Los datos digitales, provenientes de gran cantidad de fuentes, se han convertido en instrumentos de un valor crucial para cualquier empresa u organización a partir del análisis y la interpretación explotable. Disponer de profesionales expertos en ciencia de datos que sepan dar valor a la información es imprescindible. Así, la ciencia de datos es actualmente el área con mayor demanda de profesionales cualificados, y estos están llamados a cumplir 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 gestión, almacenamiento, procesamiento, depuración, visualización y análisis de de datos garantiza un puesto de trabajo cualificado a corto y medio plazo.
En este contexto, nace el máster universitario de Ciencia de Datos de la Universidad de Alicante en el que están implicadas la Escuela Politécnica Superior y la Facultad de Ciencias a través de los siguientes departamentos: Lenguajes y Sistemas Informáticos, Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial, Tecnología Informática y Computación, Matemática Aplicada y Matemáticas.
Entre estos cinco departamentos suman un total de 238 profesores con 556 quinquenios docentes y 247 sexenios de investigación.
El área de conocimiento de los departamentos implicados en la docencia de este máster pone de manifiesto la adecuación del personal académico a los ámbitos de conocimiento del título. Además, un porcentaje importante de la actividad investigadora desarrollada por los grupos de investigación de los departamentos implicados está relacionado con materias propias del máster. Estos grupos de investigación cuentan con financiación continua en convocatorias competitivas y varios son referencia nacional e internacional en sus disciplinas:


1. Computación De Altas Prestaciones Y Paralelismo.
2. Criptología Y Seguridad Computacional.
3. Informática Industrial E Inteligencia Artificial.
4. Laboratorio De Investigación En Visión Móvil.
5. Robótica Y Visión Tridimensional.
6. Análisis Y Visualización De Datos En Redes.
7. Algebra Y Geometría.
8. Laboratorio De Optimización.
9. Grupo De Estadística Aplicada (Gesta).
10. Análisis De Datos Y Modelización De Procesos En Biología Y Geociencias.
11. Ecuaciones Diferenciales Con Retardo.
12. Geodesia Espacial Y Dinámica Espacial.
13. Modelización Matemática De Sistemas.
14. Sistémica, Cibernética Y Optimización.
15. Procesamiento Del Lenguaje Y Sistemas De Información.
16. Transducens.
17. Reconocimiento De Patrones E Inteligencia Artificial.
18. Ingeniería Web, Aplicaciones Y Desarrollos.
19. Lucentia.
20. Alisoft
21. Informática Industrial Y Redes De Computadores.
22. Redes Y Middleware.
23. Ingeniería Bioinspirada E Informática Para La Salud.
24. Unicad.

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Recursos e instalaciones

El Máster en Ciencia de Datos es teórico-prácticas lo que conlleva que tanto las “Prácticas con ordenador” como la “Teoría” requieren la utilización de ordenadores. Es por esto que ambas partes se pueden impartir en una única aula o laboratorio. Las aulas que se pueden seleccionar para la impartición del Máster en Ciencia de Datos se pueden seleccionar entre una amplio catálogo. Así, de acuerdo con el SIUA de la Universidad de Alicante hay un total de 131 espacios catalogados como docencia/investigación. No se incluyen aquellos espacios catalogados únicamente como investigación, aunque excepcionalmente puedan ser utilizados con fines docentes. Por otro lado, cuando se habla de accesibilidad y diseño para todos, se entiende, no solo la posibilidad de llegar a donde se quiere ir, sino el que todos podamos acceder, circular, comunicarse y utilizar de forma autónoma, cómoda y segura aquellos que uno mismo elige. En este sentido las aulas seleccionadas para la impartición del Máster cumplen los requisitos de accesibilidad universal y diseño para todos.


Con el fin de potenciar al máximo el uso generalizado de las herramientas TIC en el proceso de enseñanza/aprendizaje, la Universidad de Alicante pone a disposición de la comunidad universitaria: la red inalámbrica, equipamiento tecnológico en aulas genéricas, aulas de informática, puntos de red y consulta, salas de videoconferencia y servicios de streaming, préstamos de equipos audiovisuales, etc.
En cuanto a plataformas tecnológicas ofrecidas por la Universidad de Alicante y utilizadas en el Máster de Ciencia de Datos, destaca:


1. UACloud (Campus Virtual): con Herramientas de Gestión, recursos de aprendizaje, herramientas de evaluación, herramientas de comunicación, herramientas de trabajo en grupo, Moodle, etc.
2. RUA: Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante, que cuenta en la actualidad con mas de 45.000 registros de interés para la docencia y la investigación.
3. OCW-UA: El movimiento OpenCourseWare (OCW) es una iniciativa editorial electrónica a gran escala para proporcionar acceso libre, sencillo y coherente a los materiales docentes para educadores, estudiantes y autodidactas de todo el mundo.
4. BlogsUA: Pretende fomentar en la comunidad universitaria el hábito por compartir opiniones, conocimientos y experiencias con los demás.
El Servicio de Información Bibliográfica y Documental de la Universidad de Alicante, que obtuvo en el año 2006 la Certificación de Calidad de la ANECA, dispone de 3.382 puestos de lectura, con más de 250 ordenadores a disposición de sus usuarios. Los fondos bibliográficos superaban, en el año 2018, el millón, entre revistas, libros y bases de datos.
Las suscripciones de publicaciones periódicas electrónicas ascienden a 74.880 títulos, de las que más de 66.328 son accesibles on-line. La Biblioteca dispone de 163 bases de datos diferentes y 189.393 libros electrónicos.
Además, mantiene unos horarios de apertura amplios para satisfacer las necesidades de la comunidad universitaria. teniendo, a título de ejemplo, una sala de estudios abierta al público 24 horas al día y 362 días al año.
Respecto a la Movilidad de los estudiantes, la Universidad de Alicante tiene una Oficina de Movilidad que informa el alumnado sobre los diferentes programas, gestiona las ayudas y orienta en los trámites que debe realizar el estudiante.

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Continuar mi formación

Superado un máster universitario oficial es posible optar a realizar un programa de doctorado o tercer ciclo de estudios universitarios, relacionado con el máster cursado o de áreas afines. Se puede consultar la oferta de programas de doctorado que ofrece la Universidad de Alicante en:

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Salidas profesionales

Perfiles Profesionales del Título

El máster de Ciencia de Datos de la Universidad de Alicante permite adquirir perfiles de científico de datos, analista de datos o analista de big data, siendo estos estos perfiles profesionales uno de los mas demandados y con mayor salidas profesionales. Los profesionales que se dedican al tratamiento de datos, llamados Científicos de Datos, se han convertido en una de las profesiones mejor valoradas dentro del sector de las TIC (Tecnologías de la Información y la Comunicación) pudiéndose dedicar a áreas tan diversas como la investigación, la educación, las comunicaciones, la sanidad o el marketing empresarial.

Según algunos estudios, solo en España la necesidad de expertos en ciencia de datos crece cada año mas de un 50 %.

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Becas y ayudas

Información sobre los medios existentes para facilitar el acceso al estudio universitario a quienes deseen emprenderlo:

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Vida universitaria

Más información sobre el campus y las actividades o recursos, organizados por o relacionados con, la UA:

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