Plan de estudios

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El plan de estudios de la FIB del Máster en Ciencia de Datos fue aprovado por el Consejo de la Facultad el 1 de julio de 2020. Está adaptado al Espacio Europeo de Educación Superior (EHEA) y tiene 120 créditos ECTS:

  • 54 créditos obligatorios
  • 36 créditos opcionales
  • 30 créditos del Trabajo de Fin de Máster

Estructura del plan de estudios

El máster universitario en Ciencia de Datos de la UPC está estructurado en 4 semestres. El primer semestre cubre 30 ECTS obligatorios; el segundo semestre cubre los 24 ECTS obligatorios restantes y 6 ECTS electivos; el tercer semestre tiene que cubrir los 30 ECTS opcionales restantes. El cuarto y último semestre está totalmente dedicado al Trabajo de Fin de Máster.

Por lo tanto, la formación obligatoria requiere 54 ECTS (equivaliendo a 9 asignaturas de 6 ECTS) divididos en 3 campos:

  • Fundamentos de la Ciencia de Datos (12 ECTS): Inferencia y Modelado Estadístico (SIM), y, Algoritmos, Estructuras de datos y Bases de datos (ADSDB).
  • Administración de datos (18 ECTS): Almacen de datos (DW), Administración de datos masivos (BDM) y Gestión de Datos Semánticos (SDM).
  • Analíticas de datos (24 ECTS): Análisis multivariante (MVA), Ciencia de Datos Orientada a Procesos (PODS), Aprendizaje Máquina (ML) y Mineria de Datos no Estructurados (MUD).

A continuación se muestra la estructura del plan de estudios del Máster:

Obligatoria
Opcional
Trabajo de Fin de Máster

Semestre 3

Semestre 4

Trabajo de Fin de Máster
(30 ECTS)

Asignaturas optativas

La formación electiva está estructurada en 36 ECTS. Los 36 ECTS se tienen que completar a partir de las siguientes vías ofrecidas:

  • Profundización en aspectos específicos de la ciencia de datos
  • Aplicaciones de Ciencia de datos para dominios específicos
  • Innovación e investigación

El Máster profundiza en aspectos específicos del ámbito de ciencias de datos, y se profundiza en aspectos avanzados de la gestión y el análisis de datos. Las aplicaciones de la ciencia de datos para dominios específicos se centran en las técnicas de la ciencia de datos específicos para dominios populares de aplicación, que requieren preprocesamiento específico, gestión y análisis de datos específicos. Está destinado a especializarse en técnicas avanzadas, mientras que las aplicaciones están destinadas a especializarse en dominios específicos. Finalmente, la vía de la innovación y la investigación se ocupa de la conexión de la ciencia de datos con la innovación y la investigación empresariales. Los cursos en la pista de innovación e investigación se centran en el fomento de las habilidades de travessament necesarias para conseguir el alto nivel de innovación necesario en el campo profesional de la Ciencia de Datos.

Los estudiantes pueden elegir cursos de los ámbitos antes mencionados para cumplir la formación de elección. Sin embargo, se fija el máximo de ECTS por pista: 

  • 24 ECTS sobre las aplicaciones de la Ciencia de Datos para el ámbito de dominios específicos,
  • 15 ECTS sobre el ámbito de innovación e investigación,
  • 36 ECTS en la especialización en aspectos específicos de la Ciencia de Datos (sin límite).

Profundización en aspectos específicos de la Ciencia de Datos

Modelización Estadística Avanzada
(ASM - 6 ECTS)

Técnicas de Optimización para la Minería de Datos
(OTDM - 6 ECTS)

Aprendizaje Automático Avanzado
(AML - 6 ECTS)

Análisis Multivariante Avanzado
(AMA - 6 ECTS)

Recuperación de la Información y Sistemas Recomendadores
(IRRS - 6 ECTS)

Análisis de Datos y Descubrimiento del Conocimiento
(DAKD - 6 ECTS)

Aplicaciones de la Ciencia de Datos en dominios específicos

Bioinformática y Genética Estadística
(BSG - 6 ECTS)

Gestión de Datos para el Transporte
(DMT - 4 ECTS)

Innovación e investigación

Debates sobre Ética de la Ciencia de Datos
(DEDS- 3 ECTS)