Imprimir esta página

Data Science

INFORMACIÓN, PREINSCRIPCIÓN Y MATRÍCULA
Enseñanzas Propias
Teléfono: 91 488 70 40
Dirección Académica: Isaac Martín de Diego

Adaptación docencia curso académico 2020/21

Atención al estudiante:    Buzón de Ayuda al Estudiante     Buzón de sugerencias y quejas

más información        web del master

Información básica

Presentación

El título propio Máster en Data Science de la Universidad Rey Juan Carlos surge de la necesidad de formar profesionales cualificados que combinen conocimientos tanto en ingeniería como en análisis de conjuntos de datos complejos para su aplicación en múltiples sectores industriales, de investigación e innovación. Actualmente, existe una gran demanda de este tipo de profesionales que resulta difícil de satisfacer, dada la escasez de candidatos que integren un perfil de conocimientos adecuado y además cuenten con experiencia práctica en el diseño, desarrollo y despliegue de este tipo de proyectos.

Objetivos

  • Integrar los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para la práctica de la ciencia de datos, integrando tanto la dimensión de ingeniería como la de análisis de datos.
  • Adquirir destrezas en la utilización de las principales arquitecturas y herramientas tecnológicas, así como métodos matemáticos y estadísticos utilizados en ciencia de datos.
  • Poner en práctica los conocimientos adquiridos para aplicarlos en un entorno real de trabajo (prácticas en empresa) y desarrollar un proyecto completo de ciencia de datos (trabajo fin de máster).

Competencias

COMPETENCIAS GENERALES

  • Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
  • Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
  • Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
  • Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
  • Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
  • Capacidad para desarrollar y aplicar ideas originales en el área de ingeniería y analítica de datos, utilizando para ello las metodologías y herramientas tecnológicas disponibles.
  • Capacidad para desarrollar y aplicar ideas originales en el área de inteligencia de negocio y ayuda a la toma de decisiones, utilizando para ello herramientas y modelos de minería de datos y optimización.
  • Capacidad para liderar equipos multidisciplinares con el fin de afrontar y resolver problemas relacionados con ingeniería y analítica de datos en múltiples áreas de aplicación.
  • Capacidad para formular juicios a partir de datos por medio de metodologías, modelos y herramientas de análisis que consideren el nivel de incertidumbre asociada, todo ello a partir de funciones de utilidad socialmente responsables.
  • Capacidad para justificar plenamente las alternativas/decisiones de diseño y construcción de sistemas de información para ingeniería y analítica de datos, que puedan ser comprensibles por diferentes tipos de audiencias.
  • Capacidad para continuar la formación en el campo de la ingeniería y analítica de datos por medio de fuentes de información y referencias fiables y contrastadas.
  • Capacidad de análisis y síntesis, organización y planificación
  • Capacidad de comunicación oral y escrita
  • Capacidad crítica y autocrítica
  • Capacidad de integrarse y comunicarse con expertos de otras áreas, en distintos contextos y a diferentes niveles de detalle.
  • Capacidad para redactar y presentar documentos técnicos y científicos.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

  • Capacidad para comprender las diferentes metodologías, procesos y herramientas de minería de datos, en especial aplicadas a la detección de información latente en fuentes de datos heterogéneas.
  • Capacidad para entender la aplicación de métodos y tecnologías de Big Data aplicadas a la consecución y mejora de requisitos y objetivos de negocio.
  • Capacidad para utilizar herramientas de extracción, preparación, almacenamiento y análisis de Big Data.
  • Capacidad para comprender las conexiones e interrelaciones entre las distintas metodologías y técnicas de ingeniería y analítica de datos.
  • Capacidad para entender los principales aspectos relacionados con la seguridad de sistemas de información, especialmente en el contexto de ingeniería y análisis de datos.
  • Capacidad para comprender los conceptos y paradigmas de sistemas de computación distribuida más relevantes para el diseño e implementación de sistemas de ingeniería de datos.
  • Capacidad para entender, diseñar e implementar técnicas de visualización de datos avanzadas, que permitan transmitir de forma efectiva los resultados de los análisis.
  • Capacidad de diseñar e implementar arquitecturas de computación en la nube que permitan satisfacer los requisitos de procesos de analítica de datos de forma escalable y elástica.
  • Capacidad para conocer los diferentes foros de divulgación relativos a ingeniería de datos, computación distribuida y en la nube, analítica de datos e inteligencia de negocio y seleccionar el más adecuado para un objetivo concreto.
  • Capacidad para diseñar, implementar y gestionar sistemas de almacenamiento masivo de datos heterogéneos.
  • Capacidad para diseñar modelos de datos avanzados adaptados a sistemas de ingeniería de datos complejos.
  • Capacidad para manejar herramientas que permitan automatizar el proceso de ingeniería y análisis de datos.
  • Capacidad para estructurar análisis de procesos de toma de decisiones y participar de forma estructurada en una negociación.
  • CE14 . Capacidad para manejar las herramientas de modelado propias de la inteligencia de negocio y el análisis de decisiones.
  • CE15 . Capacidad para comprender y aprovechar las características de las nuevas tendencias en el desarrollo de sistemas de ingeniería y analítica de datos.

Programa

El programa de formación se estructura en 4 módulos de conocimiento. Se incluyen asignaturas fundamentales (6 créditos ECTS) así como asignaturas de especialización (3 créditos ECTS). En todas ellas se combinarán conocimientos teóricos con ejercicios y trabajos prácticos. Un aspecto diferenciador del Máster es la integración de aspectos de ingeniería de datos (Spark, Hadoop, arquitecturas cloud, obtención y almacenamiento de datos) y analítica de datos (modelos estadísticos, minería de datos, simulación, análisis de grafos o visualización y comunicación).

Listado de Materias y Asignaturas.

I. Métodos Estadísticos

  • Técnicas y Métodos de Ciencia de Datos (6 ECTS).
  • Minería de Datos (3 ECTS).
  • Simulación y Métodos de Computación (3 ECTS).

II. Captura y Almacenamiento de Datos

  • Obtención de Datos (3 ECTS).
  • Búsqueda y Recuperación de Información (3 ECTS).
  • Bases de Datos no Convencionales (3 ECTS).
  • Privacidad y Protección de Datos (3 ECTS).

III.Procesamiento de Datos

  • Sistemas Distribuidos de Procesamiento de Datos (6 ECTS).
  • Arquitecturas Cloud (3 ECTS).
  • Programación Orientada a Procesamiento de Datos (3 ECTS).

IV.Análisis de Datos

  • Inteligencia y Analítica de Negocios (6 ECTS).
  • Análisis de Grafos y Redes Sociales (3 ECTS).
  • Visualización: Comunicación y Presentación de Resultados (3 ECTS).

Destinatarios

El Máster en Data Science se dirige a alumnos con diferentes grados de formación (Diplomados, Ingenieros Técnicos, Licenciados e Ingenieros Superiores, Graduados) en distintas áreas:

  • Ingeniería Informática, Ingeniería Técnica en Informática de Gestión, Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas.
  • Ingeniería de Telecomunicación.
  • Ingeniería Industrial y Organización Industrial.
  • Licenciatura en Matemáticas o Estadística.
  • Licenciatura en Ciencias Económicas, Administración y Dirección de Empresas.
  • Otras áreas de conocimiento afines a las anteriormente citadas.

Dirección Académica y Profesorado

El profesorado del Máster en Data Science serán doctores de las diferentes áreas de conocimiento: Ciencias de la Computación, Arquitectura de la Computación, Lenguajes y Sistemas Informáticos y Estadística e Investigación Operativa y Matemáticas.

Información académica

  • Director del Master:
  • Isaac Martín de Diego
  • Secretaria Académica del Mater:
  • Belén Vela Sánchez
  • Subdirector Académico:
  • Alberto Sánchez Campos (URJC)
  • Subdirector de Infraestructura :
  • José Felipe Ortega Soto
  • Subdirector de Estudiantes y Comunicación:
  • Carlos E. Cuesta Quintero

Duración y desarrollo

Máster en Data Science

Modalidad: Presencial

Duración: 36 semanas

Desarrollo: septiembre del 2021 a julio del 2022

Nº de créditos: 60

Horas presenciales: 480

Lugar de impartición: Presencial Campus de Móstoles y Madrid Argüelles

Horario Móstoles : miércoles jueves 17:00-21:00 y viernes  15:00- 21:00

Horario Madrid- Argüelles :  viernes 15:00-21:00

                                                sábado 9:00-15:00

Fecha de inicio previsto: 16 de septiembre 2021

Fecha de finalización prevista : 30 de julio de 2022

Reserva de plaza y matrícula

Título: Máster en Data Science

Período de preinscripción

Plazo preinscripción  : 12 de mayo  al 25 de julio 2021

Plazo matrícula : 26 al 31 de julio 2021

Comienzo de Clases

Móstoles:16 de septiembre 2021

Madrid:  17 de septiembre 2021

Fin de Clases: 

Móstoles:15 de julio 2022

Madrid:16 de julio 2022

Precio de título: 5000 €

Preinscripción: 500€. Esta cantidad está incluida en el coste total del curso y se devolverá en el caso de no ser admitida su solicitud académica. Si una vez admitida la solicitud del alumno no formalizara la matrícula, no se devolverá la cantidad depositada en concepto de preinscripción.

Nº de Plazas: 30

El inicio del curso queda condicionado al número mínimo de alumnos matriculados.

Documentación a adjuntar, formas y lugar de entrega

Los/as solicitantes presentarán toda la documentación escaneada, en los formatos permitidos a través de la aplicación telemática de autopreinscripción a la hora de realizar la solicitud de admisión en los títulos propios. Deberán adjuntar obligatoriamente en su solicitud la declaración de responsable de veracidad de los datos aportados en formato digital.

En cualquier momento, tanto la Dirección del programa como el Servicio de Enseñanzas Propias podrán solicitar a los/as solicitantes, la presentación de dicha documentación compulsada/cotejada a través del Registro General, situado en el Campus de Móstoles, o en cualquiera de los registros auxiliares situados en los diferentes Campus de la Universidad Rey Juan Carlos, o enviándolo a través de Correo Certificado a: Universidad Rey Juan Carlos. Registro General. Avda. Tulipán s/n. 28933. Móstoles. Madrid

El/la alumno/a es responsable de la veracidad y corrección de los datos facilitados, exonerando a la Universidad Rey Juan Carlos de cualquier responsabilidad y garantizando y respondiendo de su exactitud, vigencia y autenticidad.

Documentación requerida:

Los/as estudiantes con titulación obtenida en una universidad española o una Institución de Educación Superior perteneciente a otro Estado integrante del Espacio Europeo de Educación Superior que faculte en el mismo para el acceso a enseñanzas de títulos propios de postgrado deberán presentar la siguiente documentación:

  • Documento Nacional de Identidad o equivalente
  • Título Universitario de los estudios que le dan acceso al postgrado solicitado.
  • Currículum Vitae
  • Declaración responsable de veracidad de los datos aportados en formato digital
  • Cualquier otro documento que exija el Director del Título Propio específicamente para su aceptación

Los/as estudiantes con titulación extranjera deberán presentar la siguiente documentación:

  • Pasaporte o Tarjeta de Residencia
  • Título de Educación Superior extranjero (Graduado, Licenciado, Arquitecto, Ingeniero Doctor...) que den acceso a estudios de títulos propios de postgrado.
  • Certificado que acredite que los estudios realizados dan acceso a un Postgrado Oficial en su país de origen, expedido por la Universidad de origen
  • Currículum Vitae
  • Declaración de responsable de veracidad de los datos aportados en formato digital
  • Cualquier otro documento que exija el Director del Título Propio específicamente para su aceptación

A los/as solicitantes con estudios cursados en Centros Universitarios extranjeros se les podrá solicitar en cualquier momento un certificado de verificación de estos estudios y centros, expedido por una Institución autorizada.

Toda la documentación aportada deberá estar legalizada conforme a la legislación española y traducida por traductor oficial