Pla d'estudis

Esteu aquí

El pla d'estudis de la FIB del Màster en Ciència de Dades va ser aprovat pel Consell de la Facultat l'1 de juliol de 2020. S'adapta a l'Espai Europeu d'Educació Superior (EHEA) i té 120 crèdits ECTS:

  • 54 crèdits obligatoris
  • 36 crèdits opcionals
  • 30 crèdits del Treball de Fi de Màster

Estructura del curriculum

El màster universitari en Ciència de Dades de la UPC està estructurat en 4 semestres. El primer semestre cobreix 30 ECTS obligatoris; el segon semestre cobreix els 24 ECTS obligatoris restants i 6 ECTS electius; el tercer semestre ha de cobrir els 30 ECTS opcionals restants. El quart i últim semestre està totalment dedicat al Treball de Fi de Màster.

Per tant, la formació obligatòria requereix 54 ECTS (equivalent a 9 assignatures de 6 ECTS) dividits en 3 camps:

  • Fonaments de Ciència de Dades (12 ECTS): Inferència i Modelatge Estadístic (SIM), i Algorismes, Estructures de dades i Bases de dades (ADSDB).
  • Administració de dades (18 ECTS): Magatzems de Dades (DW), Administració de Dades Massives (BDM) i Gestió de Dades Semàntiques (SDM).
  • Analítiques de dades (24 ECTS): Anàlisi multivariant (MVA), Ciència de Dades Orientada a Processos (PODS), Aprenentatge Màquina (ML) i Mineria de Dades no Estructurada (MUD).

La següent és la presentació de l'estructura del pla d'estudi del Màster:

Obligatori
Opcional
Treball de Fi de Màster

 

Semestre 1

Inferència Estadística i Modelització
(SIM - 6 ECTS)

Algorismes, Estructures de Dades i Bases de Dades
(ADSDB - 6 ECTS)

Magatzems de Dades
(DW - 6 ECTS)

Anàlisi Multivariant
(MVA - 6 ECTS)

Ciència de Dades Orientada a Processos
(PODS - 6 ECTS)

Semestre 2

Administració de Dades Massives
(BDM - 6 ECTS)

Gestió de Dades Semàntiques
(SDM - 6 ECTS)

Aprenentatge Automàtic
(ML - 6 ECTS)

Mineria de Dades no Estructurades
(MUD - 6 ECTS)

Semestre 3

Semestre 4

Treball de Fi de Màster
(30 ECTS)

Assignatures optatives

La formació electiva està estructurada en 36 ECTS. Els 36 ECTS s'han de completar a partir de les següents vies ofertes:

  • Profundització en aspectes específics de la ciència de dades
  • Aplicacions de la Ciència de Dades per a dominis específics
  • Innovació i recerca

El Màster profunditza en aspectes específics de l'àmbit de les ciències de dades, i profunditza en aspectes avançats de la gestió i l'anàlisi de dades. Les aplicacions de la ciència de dades per a dominis específics se centren en les tècniques de la ciència de dades específiques per a dominis populars d'aplicació, que requereixen preprocessament específic, gestió i anàlisi de dades específiques. Està destinat a especialitzar-se en tècniques avançades, mentre que les aplicacions estan destinades a especialitzar-se en dominis específics. Finalment, la via de la innovació i la recerca s'ocupa de la connexió de la ciència de dades amb la innovació i la recerca empresarials. Els cursos en la pista d'innovació i recerca se centren en el foment de les habilitats de travessament necessàries per a aconseguir l'alt nivell d'innovació necessari en el camp professional de la Ciència de Dades.

Els estudiants poden triar cursos dels àmbits abans esmentats per complir la formació d'elecció. No obstant això, es fixa el màxim d'ECTS per pista:

  • 24 ECTS sobre les aplicacions de la Ciència de Dades per a l'àmbit de dominis específics,
  • 15 ECTS sobre l'àmbit d'innovació i recerca,
  • 36 ECTS en l'especialització en aspectes específics de la Ciència de Dades (sense límit).

Profundització en aspectes específics de la Ciència de Dades

Modelització Estadística Avançada
(ASM - 6 ECTS)

Algorísmia per a Mineria de Dades
(ADM - 6 ECTS)

Tècniques d'Optimització per a la Mineria de Dades
(OTDM - 6 ECTS)

Aprenentatge Automàtic Avançat
(AML - 6 ECTS)

Anàlisi Multivariant Avançat
(AMA - 6 ECTS)

Recuperació de la Informació i Sistemes Recomanadors
(IRRS - 6 ECTS)

Xarxes Socials i Complexes
(CSN - 6 ECTS)

Anàlisi de Dades i Descobriment del Coneixement
(DAKD - 6 ECTS)

Aplicacions de la Ciència de Dades en dominis específics

Bioinformàtica i Genètica Estadística
(BSG - 6 ECTS)

Tecnologies Avançades del Llenguatge Humà
(AHLT - 5 ECTS)

Enginyeria del Llenguatge Humà
(HLE - 4,5 ECTS)

Gestió de Dades pel Transport
(DMT - 4 ECTS)

Innovació i recerca

Viabilitat de Projectes de Negoci
(VBP - 6 ECTS)

Debats sobre Ètica de la Ciència de Dades
(DEDS- 3 ECTS)

Projecte d'Innovació Interdisciplinar
(I2P- 6 ECTS)

Tècniques i Metodologia de la Innovació i la Recerca en Informàtica
(TMIRI - 6 ECTS)