Fundamentos de la Ciencia de Datos - MD901 - Estudios

El máster en Fundamentos de la Ciencia de Datos propone dar, a partir de una información teórico-práctica, las bases algorítmicas y matemáticas para la modelización y el análisis correctos de los datos, y también las competencias profesionales para enfrentarse a proyectos basados en datos. Se enfatizan las competencias con el objetivo de entender los fundamentos de los algoritmos que fundamentan la ciencia de datos, y se pretende dar la capacidad de modificar y crear algoritmos nuevos con el objetivo de adaptarse a las necesidades específicas del problema.

En muchos aspectos de la vida personal y profesional, desde las compras electrónicas hasta la investigación o las finanzas, se generan grandes cantidades de datos. Estos datos, sin control ni interpretación, son solo ruido. La ciencia de datos es una nueva área profesional que quiere dar valor a estos datos a partir del análisis y la interpretación explotables. El científico de datos es un nuevo perfil profesional situado en la intersección de las matemáticas y la informática.

En el máster en Fundamentos de la Ciencia de Datos se incluyen aspectos que abarcan un campo muy amplio: álgebra computacional, optimización o programación probabilística, técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo (deep learning), redes complejas, sistemas de recomendación, aplicación al procesamiento del lenguaje natural, series temporales, extracción de información en imágenes, soporte de las infraestructuras de procesamiento de grandes volúmenes de datos o big data.

Datos básicos

Tipo	Máster universitario
Centro de gestión	Facultad de Matemáticas e Informática
Ámbito de conocimiento	Ingeniería informática y de sistemas
Modalidad de docencia	Presencial
Créditos	60
Plazas	30
Duración	1 año académico
Idioma de docencia	Inglés
Precio orientativo por crédito	27,67 euros por crédito (82 euros para estudiantes de fuera de la UE y no residentes en el Estado español.). Precios del curso 2024-2025
Coordinación	JORDI VITRIA MARCA
Datos del Máster	Indicadores
Preinscripción abierta	No
Matrícula abierta	No
Acceso al doctorado	Sí
Admite no titulados	No
Complementos de formación	Sí

Objetivos y competencias

Objetivos

El máster de Fundamentos de la Ciencia de Datos pretende dar las herramientas, los conocimientos y las competencias necesarias para garantizar el correcto desarrollo de la profesión de científico de datos. Se da relevancia a las competencias con el objetivo de entender, modificar y crear los algoritmos, técnicas y métodos analíticos y exploratorios, así como las capacidades de liderazgo y desarrollo ágil de proyectos basados en datos.

Competencias

El máster cubre las competencias básicas y generales de planificación de tiempo, recursos y proyectos, trabajo en equipo, y otorga las herramientas necesarias para enfrentarse a los retos propios de la disciplina con capacidad analítica, crítica y creativa. Además, se trabajan específicamente las competencias siguientes:

Capacidad para entender el proceso de valorización de los datos y su papel en la toma de decisiones.
Capacidad para recabar y extraer información de fuentes de datos estructurados y no estructurados.
Capacidad para limpiar y corregir los datos con el objetivo de crear conjuntos con valor informativo y manejables.
Capacidad para utilizar tecnologías de almacenamiento, recuperación y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Capacidad para saber plantear hipótesis y desarrollar la intuición sobre un conjunto de datos utilizando técnicas de análisis exploratorio.
Capacidad para aplicar de manera efectiva herramientas analíticas y predictivas de aprendizaje automático.
Capacidad para entender, desarrollar y modificar los algoritmos analíticos y exploratorios que trabajan sobre un conjunto de datos.
Capacidad para verificar y cuantificar la validez de una hipótesis utilizando el análisis de datos.
Capacidad para comunicar los resultados utilizando técnicas de comunicación y visualización adecuadas.
Conocimiento de la legislación referente a la protección y privacidad de los datos, y del código deontológico en el ejercicio de la profesión.
Capacidad para emplear metodologías ágiles de desarrollo para proyectos de ciencia de datos.

Acceso y admisión

Perfil y requisitos de acceso

Perfil de acceso

El perfil ideal del estudiante de este máster es el de graduado en Informática, Matemáticas o estudios afines, con un buen currículum académico y con interés en el campo de la ciencia de datos, con el objetivo de iniciarse en la carrera de científico de datos en el mundo empresarial o en la administración, y en sectores donde se necesitan especialistas con un alto nivel de análisis, interpretación y visualización de datos (finanzas, biomedicina, tecnologías de la información y la comunicación, etc. ) o para iniciarse en una carrera de investigación fundamentada en el análisis de datos. Independientemente de los estudios previos, es recomendable que el estudiante de este máster tenga conocimientos de programación y conocimientos básicos de cálculo, álgebra y estadística.

Requisitos y condiciones de acceso

Requisitos generales
De acuerdo con lo establecido en el artículo 16 del Real Decreto 1393 /2007, de 29 de octubre, para acceder a los másteres universitarios oficiales, se debe tener uno de los siguientes títulos:

Título universitario oficial español.

Título expedido por una institución de educación superior del EEES que faculte en el país de expedición para acceder a las enseñanzas de máster oficial.

Título ajeno al EEES. En este caso, será necesaria o bien la homologación a un título universitario oficial español, o bien la comprobación previa (sin homologación) de la Universidad de Barcelona de que estos estudios corresponden a una formación equivalente a los títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país que expide el título para acceder a estudios de máster oficial. La aceptación en un máster oficial no implica en ningún caso la homologación del título previo ni su reconocimiento a otros efectos que el de cursar una enseñanza de máster.

Requisitos específicos
Pueden ser admitidos al máster los titulados siguientes:

Graduados en Ingeniería Informática, Matemáticas, Física, Estadística o titulaciones afines (sin complementos formativos).
Graduados en otras ingenierías o titulaciones afines, previa autorización de la Comisión de Coordinación (con complementos formativos).
Graduados en Ingeniería Informática, Matemáticas, Física, Estadística o titulaciones afines con titulaciones oficiales fuera del EEES (con complementos formativos).
Graduados en otras ingenierías o titulaciones oficiales afines fuera del EEES, con una autorización previa de la Comisión de Coordinación (con complementos formativos).

Dado que el máster se imparte íntegramente en inglés, es preciso acreditar un nivel de inglés B2 como mínimo.

En el caso de que se requieran complementos formativos, la Comisión propone un máximo de 30 créditos adicionales de las titulaciones de Ingeniería Informática o del grado de Matemáticas que dependen de la formación previa, que incluyen los aspectos siguientes:

Introducción a la computación científica y métodos numéricos
Bases de datos
Taller de nuevos usos de la informática
Probabilidad y estadística
Algorítmica avanzada
Inteligencia artificial
Software distribuido

Preinscripción

Calendario

Primer periodo (25 lugares)
Presentación de solicitudes: 1 de febrero de 2023, a 1 de marzo de 2023
Publicación de la lista de estudiantes elegibles/inelegibles: 16 de marzo de 2023
Publicación de la decisión sobre los estudiantes aceptados por maestros: 31 de marzo de 2023
Formulario web del coordinador del máster para autorizar la inscripción de los sujetos: del 26 de junio de 2023 al 28 de julio de 2023
Inscripción: septiembre 2023

Segundo periodo (5 lugares):
Presentación de solicitudes: 22 de mayo de 2023, a 23 de junio de 2023
Publicación de la lista de estudiantes elegibles/inelegibles: 7 de julio de 2023
Publicación de la decisión sobre los estudiantes aceptados por los maestros: 17 de julio de 2023
Formulario web del coordinador del máster para autorizar la inscripción de los sujetos: del 26 de junio de 2023 al 28 de julio de 2023
Inscripción: septiembre del 2023.

* Estos lugares se asignarán entre los estudiantes que no hayan sido seleccionados después del primer periodo, así como los estudiantes que hayan presentado sus solicitudes durante el segundo periodo.

Avisos:

Tasa de preinscripción: En el momento de formalizar la preinscripción en el máster, deberá abonarse una tasa de 30,21 euros. Solo se tendrán en cuenta las solicitudes de preinscripción en las que se acredite el pago de esta tasa. Solo se tramitará la devolución si el máster no se llegara a impartir.
Reserva de plazas: Un 5% de las plazas nuevas del máster se reservan a los estudiantes que cumplan los requisitos generales y específicos de acceso y acrediten el reconocimiento de un grado de discapacidad igual o superior al 33%.

Documentación

Solicitud de preinscripción
Copia del título o equivalente. En caso de admisión, para formalizar la matrícula es necesario que los títulos extranjeros que lo requieran estén traducidos y legalizados por vía diplomática.
Documentación específica o vinculada a los criterios de selección

Criterios de selección

En la selección de candidatos se valoran los aspectos siguientes en los porcentajes indicados:
- expediente académico de licenciatura o grado (70 %)
- experiencia profesional (30 %)

Procedimento de resolución

Matrícula

De manera general, la UB ofrece el servicio de automatrícula por internet. Recuerda que puedes perder la plaza si no te matriculas el día asignado.

Acogida

Plan de estudios

Asignaturas y planes docentes

Distribución de créditos

Tipo	ECTS
Obligatorios	33
Optativos	15
Prácticas externas	0
Trabajo final de máster	12
TOTAL	60

Relación de asignaturas

Asignatura	Tipo	Lengua	Créditos
Especialidad: Fundamentos de la Ciencia de Datos
Álgebra Lineal Numérica	Obligatoria	1r semestre	6
Análisis de Redes Complejas	Optativa	2o semestre	3
Análisis de Series Temporales	Optativa	2o semestre	3
Analítica de Negocio	Optativa	2o semestre	3
Aprendizaje Automático	Obligatoria	1r semestre	6
Aprendizaje Profundo	Optativa	1r semestre	3
Ciencia de Datos Ágil	Obligatoria	1r semestre	6
Ciencia de Datos y Salud	Optativa	2o semestre	3
Datos Masivos	Optativa	2o semestre	3
Estadística Bayesiana y Programación Probabilística	Obligatoria	2o semestre	3
Ética para la Ciencia de Datos	Obligatoria	2o semestre	3
Optimización	Obligatoria	1r semestre	6
Presentación y Visualización	Obligatoria	1r semestre	3
Procesamiento del Lenguaje Natural	Optativa	2o semestre	3
Recomendadores	Optativa	2o semestre	3
Trabajo Final de Máster	Obligatoria	1r semestre 2o semestre	12
Visión por Computador	Optativa	2o semestre	3

Cursos anteriores

Profesorado

Consulta el profesorado de primavera y otoño que imparten docencia en el curso vigente

Prácticas

Las prácticas contribuyen a la formación integral de los estudiantes universitarios y facilitan el conocimiento de una metodología de trabajo adecuada a la realidad profesional. De este modo, ofrecen una experiencia práctica que permite la inserción de los futuros titulados en el mercado laboral.

Las prácticas son tutorizadas y se evalúan. Por lo tanto constan al expediente académico del estudiante. Además, se pueden hacer prácticas extracurriculares de un máximo de 500 horas, que se pueden prorrogar hasta 900 horas. Tanto en cuanto a las prácticas curriculares como las extracurriculares, hace falta la formalización previa de un convenio de cooperación educativa con la entidad colaboradora donde se tienen que hacer las prácticas.

Información institucional