Grado en Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos
UPF -Universidad Pompeu FabraCarrera universitaria presencial
Barcelona
1.801 €
Duración : 4 Años
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1.502 €
Precio a consultar
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Uno de los retos actuales más importantes es cómo interpretar los grandes volúmenes de datos que nuestra sociedad genera continuamente. Las redes sociales, la medicina personalizada, los sistemas de recomendación o las ciudades inteligentes, que ya forman parte de nuestra vida cotidiana, son claros ejemplos. La ciencia de datos agrupa un conjunto de fundamentos y principios para analizar y extraer conocimiento e información de estos grandes volúmenes de datos como mecanismo de apoyo a la toma de decisiones.
Esta revolución requiere un perfil de ingeniero único que integra conocimientos y competencias que van más allá de las ingenierías y disciplinas tradicionales.
El nuevo grado de Ingeniería matemática en Ciencia de Datos de la Universidad Pompeu Fabra está diseñado para estudiantes interesados en desarrollar competencias matemáticas, estadísticas y computacionales relevantes en dominios de aplicación que requieren análisis de datos a gran escala.
El grado en Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos proporciona, por un lado, una formación fundamental y sólida en informática que permite tratar y organizar grandes volúmenes de información de manera automática. Por otro lado, proporciona las herramientas estadísticas y de aprendizaje automático necesarias para extraer información a partir de estos datos y, en consecuencia, poder tomar decisiones. Se propone por tanto una formación sólida en matemáticas e informática que el estudiante puede complementar profundizando en el modo de extraer información de diferentes tipos de datos como lenguaje natural, imágenes, vídeo, audio o música; también en el conocimiento de ámbitos específicos de utilización de datos masivos, como pueden ser los que afectan a salud personal, el análisis de redes sociales, la logística o las decisiones financieras, entre otros. Por último, se podrá profundizar en las técnicas matemáticas que resultan muy prometedoras en la investigación actual en ciencia de datos.
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Fecha inicio
Objetivos
Las competencias específicas adquiridas por nuestros graduados, son aquellas necesarias para desarrollar actividades en un entorno tecnológico y empresarial donde se analicen los datos. Les permitirán tener una sólida comprensión de los métodos de la ciencia de datos actual y adaptarse a la evolución futura de esta ciencia tanto en términos de desarrollo teórico como práctico. Esta competencia resulta esencial en un entorno tan novedoso y cambiante como es el sector de la ciencia de datos.
Temario completo de este curso
Primer curso
- Matemàtica Discreta
- Matemática Discreta
- Discrete Mathematics
- Càlcul I
- Cálculo I
- Calculus I
- Introducció a la Programació
- Introducción a la Programación
- Introduction to Programming
- Introducció a les TIC
- Introducción a las TIC
- Introduction to ICT
- Àlgebra Lineal
- Álgebra Lineal
- Linear Algebra
- Càlcul II
- Cálculo II
- Calculus II
- Estructura de Dades i Algoritmes I
- Estructura de Datos y Algoritmos I
- Data Structures and Algorithms I
- Organització de Computadors
- Organización de Computadores
- Computer Organization
- Xarxes
- Redes
- Networks
- Mètodes Numèrics
- Métodos Numéricos
- Numerical Methods
- Estructura de Dades i Algoritmes II
- Estructura de Datos y Algoritmos II
- Data Structures and Algorithms II
- Fonaments de Física
- Fundamentos de Física
- Foundations of Physics
Segundo curso
- Probabilitat
- Probabilidad
- Probability
- Programació Orientada a Objectes
- Programación Orientada a Objetos
- Object-Oriented Programming
- Senyals i Sistemes I
- Señales y Sistemas I
- Signals and Systems I
- Introducció a la Ciència de Xarxes
- Introducción a la Ciencia de Redes
- Introduction to Network Science
- Estadística
- Estadística
- Statistics
- Sistemes Operatius
- Sistemas Operativos
- Operating Systems
- Gràfics per Ordinador
- Gráficos por Ordenador
- Computer Graphics
- Disseny d’Algorismes
- Diseño de Algoritmos
- Algorithm Design
- Aprenentatge Automàtic
- Aprendizaje Automático
- Machine Learning
- Tècniques d'Optimització
- Técnicas de Optimización
- Optimization Techniques
- Introducció a la Programació Paral·lela i Distribuida
- Introducción a la Programación Paralela y Distribuida
- Introduction to Parallel and Distributed Programming
- Arquitectura de Xarxes
- Arquitectura de Redes
- Network Architecture
Tercer curso
- Bases de Dades
- Bases de Datos
- Databases
- Mineria de Dades Massives
- Minería de Datos Masivos
- Massive Datasets Mining
- Comunicació Tècnica en Anglès
- Comunicación Técnica en Inglés
- Communication in Technical English
- Models Estadístics
- Modelos Estadísticos
- Statistical Models
- Organització d'Empreses TIC
- Organización de Empresas TIC
- Management of IT Companies
- Criptografia i Seguretat
- Criptografía y Seguridad
- Cryptography and Security
- Sistemes Distribuits de Gran Escala
- Sistemas Distribuidos de Gran Escala
- Large-scale Distributed Systems
- Models Gràfics Probablístics
- Modelos Gráficos Probablísticos
- Probabilistic Graphical Models
Cuarto curso
- Gestió de Projectes
- Gestión de Proyectos
- Project Management
- Analítica Visual
- Analítica Visual
- Visual Analytics
- Recuperació de la Informació i Anàlisi de la Web
- Recuperación de la Información y Análisis de la Web
- Information Retrieval and Web Analytics
- Processos Estocàstics
- Procesos Estocásticos
- Stochastic Processes