Máster Universitario de Ciencia de Datos (Data science).
Presentación:
Especialízate en análisis de datos y big data con el máster oficial de Data Science más completo y riguroso.
El master universitario de Ciencia de Datos en línea de la UOC forma a profesionales expertos en el análisis de datos, ya sea en entornos de big data, el procesamiento de textos, el análisis de redes sociales o los datos en entornos geolocalizados.
Créditos: 60 ECTS
Título: Ciencia de Datos (Data science)
Idioma: castellano, catalán
En el actual contexto tecnológico y digital, cualquier aspecto de la vida personal o profesional genera un gran volumen de datos, desde la navegación por internet y las compras electrónicas hasta las finanzas. Estos datos 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.
La ciencia de datos o análisis de datos, descrita con diferentes términos (data science, big data o data analysis) es actualmente el área con mayor demanda de profesionales calificados del mundo. Según varios estudios, la demanda de estos profesionales crece cada año más de un 50 % en España, y muchos puestos de trabajo se quedan sin cubrir.
En este contexto, nace el máster universitario de Ciencia de Datos de la UOC, un programa de alto nivel y rigor académico que da respuesta a la elevada demanda de profesionales y permite adquirir los perfiles de científico de datos, analista de datos o analista de big data, etc.
El estudiante tiene acceso a recursos en diferentes formatos seleccionados por el profesorado de cada materia, ya sean materiales propios de la UOC o recursos externos de reconocida calidad. Además, utilizará el software más actualizado, ya sea libre o propietario. El objetivo del modelo docente de la UOC es acercar al estudiante al máximo a la realidad profesional.
El equipo docente está integrado por profesorado experto y en activo, que combina el conocimiento del entorno profesional con la dimensión académica. Además, la UOC es pionera en temas de análisis de datos y big data, con doce años de experiencia formando profesionales en este ámbito.
La UOC también dispone de una bolsa de trabajo para sus estudiantes y graduados, con ofertas laborales y de prácticas. Por otro lado, al ser un máster oficial, una vez finalizado el máster, pueden cursarse estudios de doctorado.
Plan de estudios:
Carga lectiva
Para obtener la titulación de máster universitario de Ciencia de datos, el estudiante tiene que superar 60 créditos ECTS.
El número de créditos ECTS por asignatura es una estimación del tiempo que un estudiante puede invertir para adquirir las competencias asociadas a la asignatura. Un crédito ECTS equivale aproximadamente a 25 horas de trabajo del estudiante.
Tipo de materia - Créditos
Obligatorias - 36
Optativas - 12
Trabajo final de máster - 12
Asignaturas obligatorias
Fundamentos de la ciencia de datos
Tipología y ciclo de vida de los datos
Arquitecturas de bases de datos no tradicionales
Estadística avanzada
Modelos avanzados de minería de datos
Visualización de datos
Trabajo final de máster
Asignaturas optativas
Análisis de sentimientos y redes sociales
Análisis de datos geoespaciales
Análisis de datos en entornos big data
Bases de datos analíticas
Periodismo de datos
Complementos de formación
Con el objetivo de nivelar los conocimientos de los estudiantes, se prevé la superación de asignaturas de complementos de formación obligatorios, en función de la titulación de origen de cada estudiante.
Trabajo final de máster
Los estudios de máster concluyen con la elaboración de un trabajo final. En el máster universitario de Ciencia de Datos el trabajo final tiene 12 créditos ECTS.
El trabajo final del máster universitario de Ciencia de Datos consiste en la realización proyecto individual de síntesis de los conocimientos adquiridos en otras asignaturas del máster. Es una asignatura que el estudiante debe cursar para finalizar el programa y está orientada a la evaluación de las competencias asociadas al título. Por ello, para matricularse de esta asignatura es necesario haber superado un número determinado de créditos del programa.
En el máster universitario de Ciencia de Datos las propuestas de líneas de trabajo se agrupan en distintos ámbitos, relacionados con las temáticas o asignaturas cursadas durante el máster. El estudiante deberá elegir el ámbito de conocimiento en el que quiere hacer su trabajo final de máster. Para matricularse del trabajo final, previamente hay que haber hecho una solicitud, que debe ser aceptada por el equipo docente del programa. El tutor académico de la UOC ejerce un papel clave en la orientación, la información y la gestión del proceso de selección de los trabajos finales.
El trabajo final es un proyecto individual que se realiza con la tutorización y la guía del director del trabajo final, que brinda el acompañamiento necesario para que el estudiante lo pueda llevar a cabo con éxito. El director del trabajo final es el encargado de orientar al estudiante y efectuar el seguimiento del proyecto; asimismo, lo asesora en cada uno de los aspectos: conceptualización, fundamentación, metodología, redacción de los resultados y defensa.
El trabajo final concluye con una defensa, en la que el estudiante debe realizar una exposición de dicho trabajo. mediante una herramienta de presentación virtual, ante una comisión de evaluación formada por tres miembros, que lo evalúan.
La calificación del trabajo final consta de tres partes: (1) el seguimiento y la elaboración del trabajo, (2) la memoria, producto, proyecto o estudio final realizado y (3) la defensa del trabajo.
Para más información sobre la docencia y el proceso de solicitud, debe consultarse el plan docente en la Secretaría del Campus una vez se ha requerido el acceso al programa.
Duración
El máster universitario de Ciencia de datos tiene una duración mínima estimada de un año académico, distribuido en dos cuatrimestres, con una carga total de 60 créditos ECTS.
Aun así, la flexibilidad de la normativa académica de la UOC permite que cada persona pueda ajustar la duración y el ritmo de los estudios a sus posibilidades de dedicación y a su disponibilidad de tiempo.
De este modo, los estudiantes pueden decidir cada cuatrimestre las asignaturas que quieren cursar. Para lo cual, en el momento de hacer la matrícula, la UOC pone a disposición de los estudiantes un tutor que ofrecerá una asistencia directa y el asesoramiento necesario.
Recursos de aprendizaje
Recursos comunes para el aprendizaje
El estudiante cuenta a lo largo del programa con:
-Un laboratorio virtual de tecnologías y herramientas de ciencia de datos, que da servicios de soporte en el uso de las herramientas. El programa cuenta con acuerdos con los principales fabricantes de software de business intelligence, con empresas de infraestructura virtualizada y con un laboratorio de herramientas de software de código abierto.
-Un laboratorio virtual de lenguajes de programación, que proporciona soporte al estudiante durante todo el programa en los temas relacionados con la programación, especialmente en el lenguaje R.
Además, durante el desarrollo del máster, los estudiantes tienen acceso a software y a recursos seleccionados por el profesorado de cada materia: una selección de software libre y de licencias del software propietario más utilizado actualmente en el mercado, y otros recursos, ya sean elaborados por la UOC expresamente para este máster o recursos externos de reconocida calidad y rigor académico.
Tenemos acuerdos de colaboración estables con los programas académicos de QlikView y Tableau. Además, la UOC ha tenido tradicionalmente un compromiso con el software de código abierto, especialmente en el ámbito del análisis de datos. Nuestras herramientas de referencia en análisis estadístico, minería de datos (data mining) y aprendizaje automático (machine learning) son R y Python, lenguajes estándares de facto en el mercado industrial y la investigación. Disponemos de manuales, tutoriales y de una página web de recursos sobre ambos lenguajes.
Por otro lado, nuestras herramientas de referencia en la explotación y análisis de datos masivos son Apache Hadoop y Apache Spark. Para el aprendizaje de bases de datos NoSQL utilizamos herramientas como MongoDB, Riak o Neo4j. En el caso de bases de datos analíticos, utilizamos Microsoft o Pentaho para el almacén de datos y Oracle o PostgreSQL como bases de datos.
Cabe tener en cuenta que estamos evaluando continuamente otras herramientas y acuerdos con varios fabricantes, de modo que esta lista se puede modificar en función de las tendencias del ámbito y las necesidades docentes del programa.
Dependiendo de las exigencias de rendimiento del software, algunas aplicaciones se pueden descargar en el ordenador del estudiante o bien se puede acceder, desde el aula, a máquinas virtuales de Amazon y Azure.
Es recomendable disponer de máquinas y SO de 64 bits y 4 GB de RAM como mínimo (6 GB aconsejable).
Itinerario:
El máster universitario de Ciencia de datos se ha diseñado con el objetivo de dotar al estudiante de las herramientas y los conocimientos necesarios para desarrollarse profesionalmente en el ámbito de la identificación, la captura, el preprocesamiento, el análisis y la visualización de datos (data science).
Esta titulación tiene una orientación tanto profesional como de investigación, y da acceso a estudios posteriores de doctorado.
Por otro lado, aquellas personas interesadas en el ámbito del análisis de datos desde un punto de vista de su aplicación empresarial y de negocio (business intelligence, business analytics), tienen la opción de cursar en la UOC una de las titulaciones propias siguientes:
- Máster de Inteligencia de negocio y big data
- Posgrado de Inteligencia de negocio y análisis de datos
Objetivos, perfiles y competencias:
Objetivos
El máster universitario de Ciencia de Datos de la UOC tiene como principal objetivo formar a especialistas capaces de identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar los datos, para impulsar el valor y la innovación aplicada en varias industrias como, por ejemplo, las finanzas, la salud, los bienes de consumo o la tecnología, entre otras muchas.
A partir de este objetivo general, el máster fija otros objetivos más concretos:
- Adquirir conocimientos sobre los procesos de captura, extracción, manipulación y conversión de datos en diferentes entornos.
- Obtener conocimientos sobre los principales sistemas de almacenamiento de la información, incluyendo bases de datos relacionales y los nuevos modelos NoSQL y NewSQL.
- Conocer los principales métodos estadísticos para el análisis de datos descriptivo y predictivo.
- Dominar los métodos de visualización de datos, tanto estáticos como dinámicos.
- Desarrollar capacidades de responsabilidad y liderazgo personal, así como la toma de decisiones.
- Desarrollar la capacidad de transmitir sus conclusiones de manera clara a un público variado, especializado o no.
- Desarrollar la capacidad de trabajar en equipo y en entornos multidisciplinares.
- Dotar al estudiante de las habilidades de aprendizaje que le permitan continuar su formación de manera autónoma.
- Desarrollar la capacidad de adaptarse a entornos nuevos y TIC emergentes actualizando las competencias profesionales.
- Desarrollar la capacidad creativa, innovadora y el espíritu emprendedor.
Perfiles
El máster se dirige a titulados de perfil técnico que hayan cursado una titulación universitaria en Ingeniería Informática, Ingeniería de Telecomunicación, Matemáticas, Física o una titulación similar, aunque también pueden acceder graduados de otras titulaciones.
Competencias
Competencias generales:
- Capacidad para extraer, interpretar y analizar datos de diferentes entornos.
- Capacidad para aplicar conocimientos de ciencia de datos con el objetivo de resolver problemas relacionados con la toma de decisiones en diferentes entornos, tanto conocidos como nuevos.
- Capacidad para presentar los resultados obtenidos del análisis de los datos de manera eficiente y atractiva.
- Capacidad de investigación, gestión y uso de información y recursos en el ámbito de la ciencia de datos.
Competencias transversales:
- Capacidad de iniciativa, de automotivación y trabajo independiente.
- Capacidad para la comunicación oral y escrita, para la vida académica y profesional.
- Capacidad para proponer soluciones innovadoras y tomar decisiones.
- Capacidad para trabajar en equipo y en entornos multidisciplinarios.
- Capacidad para la comprensión, el análisis, la síntesis y la exposición de resultados.
- Capacidad para adaptarse a futuros entornos actualizando las competencias profesionales.
- Capacidad para emprender en el ámbito profesional.
Competencias específicas:
- Capacidad para programar a un nivel avanzado en los lenguajes más utilizados en la ciencia de datos.
- Capacidad para la manipulación de datos, la conversión de formatos y el almacenamiento de datos y formatos.
- Capacidad para el análisis y la implementación de algoritmos, y para conocer su uso y aplicación en la ciencia de datos.
- Capacidad para entender y aplicar métodos de inferencia estadística y regresión a diferentes tipos de datos, y evaluar la calidad del ajuste.
- Capacidad para entender y aplicar los principales métodos de minería de datos adecuados a los tipos de datos que hay que utilizar, y evaluar su precisión.
- Capacidad para hacer un uso avanzado de las herramientas de software estadístico adecuadas para los diferentes problemas de modelización, análisis y visualización de datos.
- Capacidad para diseñar e implementar una infraestructura para almacenar un conjunto heterogéneo de datos, tanto en entornos centralizados como distribuidos, según el volumen y las necesidades de datos.
- Capacidad para utilizar el gestor de bases de datos más adecuado en cada contexto, incluyendo gestores relacionales, NoSQL y NewSQL.
- Capacidad para capturar datos de diferentes fuentes de datos (desde redes sociales, hasta web de datos o repositorios) mediante diferentes mecanismos (queries, API y scrapping, etc.).
- Capacidad para actuar con los principios éticos y legales relacionados con la manipulación de datos según el ámbito de aplicación.
- Capacidad para aplicar técnicas para la generación de visualizaciones (estáticas e interactivas) adecuadas a cada problema para el análisis y la exploración de datos, y para la correcta comunicación de los resultados del análisis.
- Capacidad para diseñar y gestionar proyectos en el ámbito del análisis de datos.
- Capacidad para analizar un problema de ciencia de datos, y para identificar y definir los requerimientos apropiados para resolverlo.
- Capacidad para presentar y defender un trabajo en el ámbito de la ciencia de datos ante un público experto.
Competencias propias de la UOC
Uso y aplicación de las TIC en el ámbito académico y profesional.
Capacidad de comunicación en una lengua extranjera (inglés).
Matrícula abierta
Hasta el 8% de dto. por matrícula anticipada
Requisitos de acceso:
Requisitos académicos
Para acceder a estudios oficiales de máster, es necesario estar en disposición de un título universitario oficial. Consulta la información y la documentación que tienes que entregar, en función de donde hayas realizado estos estudios:
He cursado estudios oficiales universitarios en el Estado español
He realizado estudios oficiales universitarios en un país de la Unión Europea
He cursado estudios universitarios oficiales en Latinoamérica u otros países de fuera de la UE
Conocimientos previos
El máster universitario de Ciencia de datos se orienta principalmente a profesionales de perfil técnico que hayan cursado una titulación universitaria en Ingeniería Informática, Ingeniería de Telecomunicaciones, Matemáticas, Física o titulación similar.
También pueden acceder a él titulados otras áreas, siempre que tengan en cuenta que les hará falta un esfuerzo adicional para lograr las competencias del programa.
Con el objetivo de nivelar los conocimientos de los estudiantes de diferentes perfiles, se prevé la realización de complementos de formación obligatorios, que se definen en función de la titulación de origen de cada estudiante (véase el apartado «Plan de estudios»).
Por otro lado, hay que tener en cuenta que en algunas asignaturas se utilizan recursos de aprendizaje en inglés, por lo cual hay que tener conocimientos de este idioma en cuanto a la comprensión lectora.
Reconocimiento de créditos:
Evaluación de estudios previos
La Evaluación de Estudios Previos (EEP) es el trámite que deben solicitar los estudiantes que quieran convalidar los estudios que hayan cursado en esta universidad o en cualquier otra.
La EEP no es un trámite obligatorio. Para la solicitud de EEP sólo se considera válido el último expediente adaptado.
El resultado de la evaluación de estudios previos tiene validez siempre que se tenga expediente abierto en la UOC. En el caso de los estudiantes de nueva incorporación, tendrá validez si se matriculan el semestre inmediatamente posterior a la demanda del trámite. En caso contrario, la EEP caducará y se deberá realizar el trámite de nuevo.
La evaluación de estudios previos, la realiza una comisión presidida por el vicerrector de Profesorado y Ordenación Académica e integrada por los directores de los programas de la UOC. Actúa de secretario el responsable del trámite de la Secretaría. Las funciones de esta comisión son la evaluación y la propuesta de convalidaciones, adaptaciones y reconocimiento de créditos de libre elección.
Reconocimiento académico de la experiencia profesional
La UOC ofrece la posibilidad de reconocer algunas asignaturas o prácticas en función de la experiencia profesional demostrada. Para conseguirlo es necesario solicitar el Reconocimiento académico de la experiencia profesional (RAEP), un trámite en el que es necesario acreditar documentalmente este bagaje profesional.
De esta manera se pueden convalidar hasta el 15% de los créditos de la titulación.
Salidas profesionales:
Los titulados del máster universitario de Ciencia de Datos pueden desarrollar los siguientes perfiles profesionales:
- Científico de datos (data scientists)
- Analista de datos
- Analista de big data
- Responsable, jefe de proyecto o analista de sistemas de información de inteligencia de negocio
- Emprendedor de negocios basados en el análisis de datos y en productos y servicios basados en datos
- Analista de proyectos de I+D
Estos perfiles profesionales formados por el máster pueden desarrollar su actividad en cualquier organización, especialmente en los siguientes sectores:
Sector financiero y de seguros
Sector de consultoría
Comercio electrónico
Institutos de investigación
Instituciones públicas, bancos centrales y agencias europeas
Departamentos de análisis de datos de otras industrias
Titulación oficial:
El máster universitario de Ciencia de datos de la UOC ha recibido el informe final de verificación favorable de la agencia evaluadora.
Los títulos de grado, máster universitario y doctorado que expide la UOC son títulos universitarios oficiales que tienen validez en todo el territorio español y los países del espacio europeo de educación superior (EEES). La validez en otros países de los títulos universitarios oficiales expedidos por la UOC vendrá determinada en cada caso por las leyes de educación de cada país.
