Ir a contenido Ir a Estudios, Gobernanza y organización
Logo UA
Realizar búsqueda
Menú
Màster Universitari en Ciència de Dades

Per què estudiar el màster?

Objectius generals del títol

El Màster universitari de Ciència de Dades de la Universitat d'Alacant té com a principal objectiu formar a especialistes capaços d'identificar, capturar, transformar, analitzar i interpretar les dades. Es pretén preparar, a l'alumne en l'a?rea de la Ciència de Dades, en dos sentits: innovar per a investigar i investigar per a innovar. El primer fa referència a l'adquisició d'una formació avançada, de caràcter especialitzat i multidisciplinari, orientada a promoure la iniciació de tasques investigadores en Ciència de Dades. I el segon pretén la posada en pràctica dels coneixements adquirits per a ser creatius, en un entorn real de treball, a l'hora d'abordar problemes de Ciència de dades mitjançant la investigació.

Inici

Estructura dels Estudis

 

Estructura del màster per crèdits i matèria

 

Tipus de matèria

Crèdits

  Obligatòries (OB)

42

  Optatives (OP)

12

  Treballe Fi de Màster (TFM)

 6

TOTAL CRÈDITS

60

 

Distribució d'assignatures per curs / semestres

 

Planificació temporal del títol. Alumnes a temps complet.

Matèries Assignatures TIPUS SM1 SM2
Infraestructures i tecnologies big data   Optativa 6  
Ampliació d'estadística i optimització   Optativa 6  
Tecnología en bases de dades   Optativa 6  
Programació avançada   Optativa 6  
Aprenentatge estadístic   Obligatòria 6  
Métodès gráfics baiesians   Obligatòria 6  
Machine learning   Obligatòria   6
Minería de dades   Obligatoria   6
Minería de textos   Obligatòria   6
Preprocès, recolecció i visualització de dades   Obligatòria 6  
Modelatge computacional, simulació i optimització   Obligatòria   6
Treball de Fi de Màster   Obligatòria   6
  Crèdits totals:   30 30

 

Planificació temporal del títol. Alumnes a temps parcial.

Matèries Assignatures TIPUS

SM1

1º 

SM2

SM3

SM4

Infraestructures i tecnologíes big data   Optativa 6      
Ampliació d'estadística i optimtizació    Optativa 6      
Tecnología en bases de dades   Optativa 6      
Programació avançada   Optativa 6      
Aprenentatge estadístic   Obligatòria     6  
Métodes gràfics baiesians   Obligatòria     6  
Machine learning   Obligatòria       6
Minería de dades   Obligatòria   6    
Minería de textos   Obligatòria   6    
Preprocès, recolecció i visualització de dades   Obligatòria     6  
Modelat computacional, simulació i optimizació   Obligatòria   6    
Treball de Fin de Màster   Obligatòria       6
  Crèdits totals:   12 18 18 12

 

 

Planificació general del pla d'estudis

La present proposta de màster es compon de 7 matèries obligatòries, que sumisquen un total de 42 crèdits ECTS, 2 matèries optatives, que sumen un total de 12 crèdits ECTS i d'un Treball de Fi de Màster de 6 crèdits ECTS. Aquestes matèries ofereixen una visió àmplia dels diferents aspectes relacionats amb la ciència de les dades i el tractament de dades massives.

Totes les matèries s'imparteixen seguint una metodologia ensenyament-aprenentatge de caràcter presencial, en la qual es defineixen les següents activitats: classes teòriques, pràctiques amb ordinador, treball autònom de l'estudiant i treballe fi de màster.

En particular:

  1. En les activitats teòriques es desenvolupa un aprenentatge experimental i creatiu amb material multimèdia per a la formació. Es comptarà també amb convidats provinents de diferents empreses per a aprofundir en alguns casos pràctics de la vida real relacionats amb els continguts de les matèries del màster.

  2. Les pràctiques amb ordinador es plantejaran per al desenvolupament de treballs pràctics d'aplicació immediata de les idees vistes en les classes de teoria, o en el desenvolupament de projectes. Dins de les pràctiques amb ordinador de totes les assignatures es realitzarà un projecte d'integració comuna en el qual s'aniran introduint noves característiques conforme es vagen estudiant en teoria.
    Aquest projecte es construirà de manera incremental al llarg de tot el màster, i serà independent del Treball Fi de Màster, que es realitzarà en el segon quadrimestre i haurà de ser personal i original.

  3. Una part del treball que l'estudiant ha de realitzar, es proposarà mitjançant un aprenentatge autònom no presencial, com són el treball de fi de màster i els treballs que s'encarreguen per a l'avaluació de determinades assignatures.
    Per això, totes les assignatures utilitzen tant l'UACloud de la Universitat d'Alacant, com la plataforma d'e-learning Moodle, que a més de permetre als professors la realització d'una estructuració del coneixement que ha d'adquirir l'estudiant, permet la introducció de fites per a la sol·licitud de cadascuna dels lliuraments que han de realitzar al llarg del curs. Això ajuda a l'alumnat a gestionar i a organitzar els seus esforços fora de les aules.

  4. L'avaluació tindrà com a objectiu fonamental quantificar el grau de compliment dels objectius formatius. A més, en totes les matèries, l'avaluació a realitzar tindrà en compte els següents suposats:
    • Existeixen normes predefinides i conegudes per endavant per l'alumnat?
    • És coherent amb els objectius fixats per endavant?
    • Abarca tots els nivells de coneixement i activitats de l'alumnat en relació a cada matèria?
    • Hi haurà diferents modalitats d'avaluació com a proves i exàmens, avaluació de pràctiques realitzades de manera individual o en grup, etc.?

inici

Trets d'identitat

Les dades digitals, provinents de gran quantitat de fonts, s'han convertit en instruments d'un valor crucial per a qualsevol empresa o organització a partir de l'anàlisi i la interpretació explotable. Disposar de professionals experts en ciència de dades que sàpien donar valor a la informació és imprescindible. Així, la ciència de dades és actualment l'àrea amb major demanda de professionals qualificats, i aquests estan cridats a complir un paper essencial en el nou context competitiu en el qual predomina la presa de decisions basada en l'anàlisi de dades. D'altra banda, la creixent demanda de professionals experts en gestió, emmagatzematge, processament, depuració, visualització i anàlisi de de dades garanteix un lloc de treball qualificat a curt i mitjà termini.
En aquest context, naix el màster universitari de Ciència de Dades de la Universitat d'Alacant en el qual estan implicades l'Escola Politècnica Superior i la Facultat de Ciències a través dels següents departaments: Llenguatges i Sistemes Informàtics, Ciència de la Computació i Intel·ligència Artificial, Tecnologia Informàtica i Computació, Matemàtica Aplicada i Matemàtiques.
Entre aquests cinc departaments sumen un total de 238 professors amb 556 quinquennis docents i 247 sexennis d'investigació.
L'àrea de coneixement dels departaments implicats en la docència d'aquest màster posa de manifest l'adequació del personal acadèmic als àmbits de coneixement del títol. A més, un percentatge important de l'activitat investigadora desenvolupada pels grups d'investigació dels departaments implicats està relacionat amb matèries pròpies del màster. Aquests grups d'investigació compten amb finançament continu en convocatòries competitives i varis són referència nacional i internacional en les seues disciplines:


1. Computació D'Altes Prestacions I Paral·lelisme.
2. Criptologia I Seguretat Computacional.
3. Informàtica Industrial I Intel·ligència Artificial.
4. Laboratori D'Investigació En Visió Mòbil.
5. Robòtica I Visió Tridimensional.
6. Anàlisi I Visualització De Dades En Xarxes.
7. Algebra I Geometria.
8. Laboratori D'Optimització.
9. Grup D'Estadística Aplicada (Gesta).
10. Anàlisi De Dades I Modelització De Processos En Biologia I Geociencias.
11. Equacions Diferencials Amb Retard.
12. Geodèsia Espacial I Dinàmica Espacial.
13. Modelització Matemàtica De Sistemes.
14. Sistèmica, Cibernètica I Optimització.
15. Processament Del Llenguatge I Sistemes D'Informació.
16. Transducens.
17. Reconeixement De Patrons I Intel·ligència Artificial.
18. Enginyeria Web, Aplicacions I Desenvolupaments.
19. Lucentia.
20. Alisoft
21. Informàtica Industrial I Xarxes De Computadors.
22. Xarxes I Middleware.
23. Enginyeria Bioinspirada I Informàtica Per a la Salut.
24. Unicad.

 

Inici

Recursos i instal·lacions

El Màster en Ciència de Dades és teoricopràctiques el que comporta que tant les “Pràctiques amb ordenador” com la “Teoria” requereixen la utilització d'ordinadors. És per això que totes dues parts es poden impartir en una única aula o laboratori. Les aules que es poden seleccionar per a la impartició del Màster en Ciència de Dades es poden seleccionar entre una ampli catàleg. Així, d'acord amb el SIUA de la Universitat d'Alacant hi ha un total de 131 espais catalogats com a docència/investigació. No s'inclouen aquells espais catalogats únicament com a investigació, encara que excepcionalment puguen ser utilitzats amb finalitats docents. D'altra banda, quan es parla d'accessibilitat i disseny per a tots, s'entén, no sols la possibilitat d'arribar on es vol anar, sinó el que tots puguem accedir, circular, comunicar-se i utilitzar de manera autònoma, còmoda i segura aquells que un mateix tria. En aquest sentit les aules seleccionades per a la impartició del Màster compleixen els requisits d'accessibilitat universal i disseny per a tots.


Amb la finalitat de potenciar al màxim l'ús generalitzat de les eines TIC en el procés d'ensenyament/aprenentatge, la Universitat d'Alacant posa a la disposició de la comunitat universitària: la xarxa sense fil, equipament tecnològic en aules genèriques, aules d'informàtica, punts de xarxa i consulta, sales de videoconferència i serveis de streaming, préstecs d'equips audiovisuals, etc.
Quant a plataformes tecnològiques oferides per la Universitat d'Alacant i utilitzades en el Màster de Ciència de Dades, destaca:


1. UACloud (Campus Virtual): amb Eines de Gestió, recursos d'aprenentatge, eines d'avaluació, eines de comunicació, eines de treball en grup, Moodle, etc.
2. RUA: Repositori Institucional de la Universitat d'Alacant, que compta en l'actualitat amb mes de 45.000 registres d'interès per a la docència i la investigació.
3. OCW-UA: El moviment OpenCourseWare (OCW) és una iniciativa editorial electrònica a gran escala per a proporcionar accés lliure, senzill i coherent als materials docents per a educadors, estudiants i autodidactes de tot el món.
4. BlogsUA: Pretén fomentar en la comunitat universitària l'hàbit per compartir opinions, coneixements i experiències amb els altres.
El Servei d'Informació Bibliogràfica i Documental de la Universitat d'Alacant, que va obtenir l'any 2006 la Certificació de Qualitat de l'ANECA, disposa de 3.382 llocs de lectura, amb més de 250 ordinadors a la disposició dels seus usuaris. Els fons bibliogràfics superaven, l'any 2018, el milió, entre revistes, llibres i bases de dades.
Les subscripcions de publicacions periòdiques electròniques ascendeixen a 74.880 títols, de les quals més de 66.328 són accessibles on-line. La Biblioteca disposa de 163 bases de dades diferents i 189.393 llibres electrònics.
A més, manté uns horaris d'obertura amplis per a satisfer les necessitats de la comunitat universitària. tenint, a títol d'exemple, una sala d'estudis oberta al públic 24 hores al dia i 362 dies a l'any.
Respecte a la Mobilitat dels estudiants, la Universitat d'Alacant té una Oficina de Mobilitat que informa l'alumnat sobre els diferents programes, gestiona les ajudes i orienta en els tràmits que ha de realitzar l'estudiant.

 

Inici

Continuar la meua formació

Superat un màster universitari oficial és possible optar a realitzar un programa de doctorat o tercer cicle d'estudis universitaris, relacionat amb el màster cursat o d'àrees afins. Es pot consultar l'oferta de programes de doctorat que ofereix la Universitat d'Alacant en:

Inici

Eixides professionals

Perfils professionals del títol

El màster de Ciència de Dades de la Universitat d'Alacant permet adquirir perfils de cientí fico de dades, analista de dades o analista de big data, sent aquests aquests perfils professionals un dels mes demandats i amb major eixides professionals. Els professionals que es dediquen al tractament de dades, anomenats Científics de Dades, s'han convertit en una de les professions més ben valorades dins del sector de les TIC (Tecnologías de la Informació i la Comunicació) podent-se dedicar a àrees tan diverses com la investigació, l'educació, les comunicacions, la sanitat o el màrqueting empresarial.

Segons alguns estudis, només a Espanya la necessitat d'experts en ciència de dades creix cada any mes d'un 50%.

Inici

Beques i ajudes

Informació sobre els mitjans existents per a facilitar l'accés a l'estudi universitari als qui desitgen emprendre'l:

Inici

Vida universitària

Més informació sobre el campus i les activitats o recursos, organitzats per o relacionats amb, la UA:

Inici