Grado en Ciencia de Datos

Fórmate con el único Grado oficial de UNIR, 100% online y alcanza las habilidades necesarias para el análisis de datos y su aplicación a la resolución de los problemas relacionados.
Al concluir el Grado de Ciencia de Datos, los alumnos tendrán la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica, ética o laboral.
UNIR cuenta con planes específicos de reconocimiento de créditos para técnicos superiores. Solicita información personalizada teniendo en cuenta tu formación académica anterior.

Para poder acceder a los estudios oficiales de Grado en Ciencia de Datos, los postulantes deben cumplir alguno de los siguientes requisitos:

Contar con Selectividad, PAU o EBAU:
Contar con el título de FP de Grado Superior.
Contar con la prueba de mayores de 25 años.
Contar con la prueba de mayores de 45 años.
Contar con la acreditación de experiencia (mayores de 40 años).
Contar con un título universitario oficial o equivalentes (esto implica título oficial de diplomado, arquitecto técnico, ingeniero técnico, licenciado, arquitecto o ingeniero).

Los alumnos que posean aptitudes y capacidades que le permitan integrar y relacionar sus conocimientos previos con los que desarrollará en el título:
Capacidad de abstracción, análisis, síntesis y razonamiento lógico.
Pasión e interés por las nuevas tecnologías
Contar con la capacidad de percepción y atención.

Analizar y manipular señales analógicas y digitales en los dominios temporal y frecuencial.
Dominar el diseño de soluciones basadas en redes neuronales artificiales.
Desarrollar los principios primordiales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
Manejar de forma eficiente los tipos y estructuras de datos más convenientes a la resolución de un problema.
Conocer y desarrollar las características, funcionalidades, seguridad y estructura de las Redes de Computadores e Internet.

Primer año:

Primer cuatrimestre
Álgebra y Matemática Discreta
Estadística
Cálculo y métodos numéricos
Introducción a la ciencia de datos
Fundamentos de programación

Segundo cuatrimestre
Modelos de probabilidad
Análisis multivariante
Fundamentos de la Empresa
Estructura de datos
Tratamiento de datos

Segundo año:

Primer cuatrimestre
Redes y Seguridad
Optimización I
Ética y Protección de datos
Bases de datos
Aprendizaje estadísitico

Segundo cuatrimestre
Infraestructura para el procesamiento de datos
Optimización II
Aprendizaje automático
Análisis bayesiano de datos
Programación avanzada

Tercer año

Primer cuatrimestre
Gestión de proyectos en ciencia de datos
Inteligencia artificial e Ingeniería del conocimiento
Modelización predictiva
Señales y Sistemas
Computación masiva

Segundo cuatrimestre
Aprendizaje automático II
Bases de datos avanzadas y distribuidas
Comunicación y Liderazgo
Minería de datos masivos
Sistemas Distribuidos de gran escala

Cuarto año

Primer cuatrimestre
Procesamiento del lenguaje natural
Visualización de datos
Redes Neuronales
Aprendizaje profundo
Sistemas estocásticos

Segundo cuatrimestre
Optativa I
Optativa II
Optativa III

Trabajo Fin de Grado (12 ECTS)

Científico de datos (Data Scientist)
Analista de datos
Consultor
Gestor de proyectos de Bussiness Intelligence
Arquitecto de datos
Programador y diseñador de Bases de Datos
Analista de macrodatos
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
Machine Learning Scientist
Desarrollador de soluciones basadas en Inteligencia Artificial