El Grado en Ciencia de Datos (presencial en Valencia) de la Universidad Europea de Valencia te prepara para analizar, interpretar y transformar grandes volúmenes de datos en soluciones estratégicas. Combina matemáticas, estadística, programación e inteligencia artificial con habilidades de comunicación, ética y negocio, para formar perfiles multidisciplinares altamente demandados. Aprenderás mediante proyectos prácticos y podrás orientar tu carrera hacia áreas como big data, machine learning, analítica avanzada o inteligencia artificial.
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Sedes
Localización
Fecha inicio
Objetivos
Al finalizar el grado, serás capaz de: - Analizar grandes volúmenes de datos y extraer conocimiento útil para empresas y organizaciones. - Aplicar técnicas de machine learning, estadística y programación en problemas reales. - Diseñar modelos predictivos y sistemas de inteligencia artificial. - Comunicar resultados de forma clara para la toma de decisiones estratégicas. - Trabajar en equipos multidisciplinares con enfoque ético y legal en el uso de datos. - Desarrollar proyectos aplicados en sectores como empresa, salud, industria, marketing o tecnología.
A quién va dirigido
Este grado está dirigido a: - Estudiantes con interés en datos, matemáticas, estadística, programación o inteligencia artificial. - Personas con perfil analítico, lógico y orientado a la resolución de problemas. - Estudiantes que quieran combinar tecnología, negocio y ciencia en un perfil profesional de alta demanda. No es necesario ser experto en programación o matemáticas: el plan comienza con fundamentos y progresa hacia técnicas avanzadas.
Requisitos
Puedes acceder a través de las siguientes vías: Bachillerato: tras haber realizado lavaluación para el Acceso a la Universidad (EvAU), Prueba de Acceso a la Universidad (Selectivdad/ PAU) Bachillerato Internacional o Europeo Formación Profesional (Ciclos Formativos de Grado Superior o FPII) Estudios universitarios iniciados o finalizados
Temario completo de este curso
Primer curso
- Análisis Matemático
- Fundamentos de Estadística
- Álgebra Lineal
- Fundamentos de la Programación
- Programación Orientada a Objetos
- Introducción a la Ciencia de Datos
- Organización y Gestión de Empresas
- Desarrollo e Impacto Personal
- Liderazgo y Gestión de Equipos
- Proyecto: Sistema de Información
Segundo curso
- Matemáticas Discreta
- Estadística Computacional
- Análisis Exploratorio de Datos
- Bases de Datos
- Estructura de Datos y Algoritmos
- Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos
- Introducción en la Inteligencia Artificial
- Economía Digital
- Gestión de la Innovación
- Proyecto: Open Data I
- Proyecto: Open Data II
Tercer curso
- Models for Decision-Making
- Infraestructura y Computación en la Nube
- Fundamentos de Big Data
- Aprendizaje Automático
- Data Visualization
- Applications and Tendencies in Data Science
- Proyecto: Big Data I
- Proyecto: Big Data II
Cuarto curso
- Seguridad de Datos
- Legislación y Protección de Datos
- Creación y Gestión de Start-Ups
- Responsabilidad Social y Ética
- Prácticas Académicas Externas
- Trabajo Fin de Grado
- Análisis de Imágenes y Vídeos (optativa)
- Procesamiento de Lenguajes Naturales (optativa)
- Inglés (optativa)