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Máster universitario de Ciencia de Datos

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


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