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Máster Universitario en Ciencia de Datos

Descripción del Título

  • Centro responsable: Escuela Politécnica Superior
  • Centros de impartición: Escuela Politécnica Superior
  • Implantado desde: 2020-21
  • Tipo de enseñanza: Máster
  • Créditos 72
  • Mínimo ECTS según matrícula y curso para estudiantes: 24 ECTS a tiempo parcial; 37 ECTS a tiempo completo
  • Idiomas de impartición: Español
  • Número de plazas ofertadas: 30
    Registro de Universidades, Centros y Títulos (RUCT)

Datos de contacto

Coordinador/es:
Manuel Sánchez Montañés-Isla

Correo electrónico:
coordinador.master.ciencia.datos@uam.es

Las consultas relativas al procedimiento de admisión al Máster deben dirigirse a posgrado.oficial@uam.es

Máster Universitario en Ciencia de Datos

Máster Universitario en Ciencia de Datos
  • COMPETENCIAS BÁSICAS Y GENERALES

    • CG01 - Plantear y abordar problemas en contextos tanto académicos como profesionales cuya solución requiera de los métodos y técnicas de la ciencia de datos.
    • CG02 - Diseñar sistemas basados en el conocimiento que permitan abordar problemas de interés práctico e impacto socio-económico en entornos interdisciplinares.
    • CG03 - Identificar y seleccionar los métodos, técnicas y herramientas de ciencia de datos más apropiados para la resolución de los problemas abordados.
    • CG04 - Tomar en consideración las implicaciones sociales y económicas de las soluciones propuestas y actuar de forma responsable de acuerdo con las conclusiones del análisis realizado usando como guía principios éticos sólidos.
    • CG05 - Participar en y liderar proyectos de innovación e investigación en el ámbito de la ciencia de datos.
    • CB7 - 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.
    • CB8 - 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.
    • CB9 - 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.
    • CB10 - 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.

    COMPETENCIAS TRANSVERSALES

    • CT01 - Capacidad para la identificación y el manejo adecuado de fuentes de información.
    • CT02 - Capacidad de análisis y síntesis para la elaboración de informes.
    • CT03 - Capacidad para la exposición, comunicación y defensa de ideas con argumentos rigurosos y completos trabados en un discurso bien estructurado, claro y transparente.
    • CT04 - Capacidad de trabajar en equipo.
    • CT05 - Capacidad de aprender de manera autónoma para completar su formación científica y tecnológica, ética, social y, en general, humana.

    COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

    • CE12 - Diseñar, desarrollar y transferir los resultados de proyectos de investigación utilizando una metodología adecuada.

Estudiantes Matriculados

  • Guías Docentes
  • También te puede interesar:

    La Ciencia de Datos es una disciplina en constante desarrollo cuyo objeto es la extracción y elaboración de conocimiento a partir de datos.
    La investigación e innovación en esta área  se nutre de los avances realizados en Estadística Aplicada, Procesamiento de Información, y Aprendizaje Automático (Machine Learning).
    Para abordar los problemas de la Ciencia de Datos es necesaria la formación de profesionales e investigadores con sólidos conocimientos y amplias competencias en estos campos. 
    Este máster tiene una clara orientación a la innovación e investigación.
    Está dirigido a estudiantes con el título de grado en Ingenierías afines a la Informática y las Telecomunicaciones, en Matemáticas y, en general, en áreas científicas y tecnológicas afines.

Futuros estudiantes

Seguimiento y calidad del título

Otra información de interés

  • También te puede interesar:

    ¿Por qué estudiar este máster en la UAM?

    • El personal docente del Máster está compuesto por destacados expertos y profesionales, reconocidos tanto a nivel nacional como internacional.
    • El Trabajo de Fin de Máster puede llevarse a cabo en un grupo de investigación de la EPS-UAM, en otros grupos de investigación (de la UAM o de otras universidades, y centros de investigación tanto españoles como extranjeros), o en una empresa.
    • El máster se plantea con metodologías docentes que combinan la teoría y las prácticas, con un grupo reducido de estudiantes que facilita la cercanía entre profesores y estudiantes.
    • La EPS-UAM tiene dilatada experiencia en prácticas externas y transferencia de conocimiento a empresas. Este hecho queda contrastado con el pleno empleo de nuestros egresados en las titulaciones que se imparten en la EPS-UAM.
    • La UAM es una universidad moderna y multicultural, interesada en la educación completa de sus estudiantes y famosa internacionalmente, estando entre las 200 mejores universidades del mundo y la tercera en España (ranking QS 2019).
    • La UAM se encuentra en el "polo científico" de Madrid, un área en el norte de la ciudad que alberga muchas instituciones de investigación, hospitales universitarios y empresas innovadoras. La UAM también forma parte del Campus de Excelencia Internacional UAM + CSIC.
    • La UAM es una universidad pública comprometida con un mundo justo y generoso. Apoya la investigación socialmente responsable, el fortalecimiento de los valores éticos en la ciencia, el avance de la ciencia abierta y una mayor conciencia de la ciencia en la sociedad.

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