Universitat de Barcelona

Máster de Fundamentos de la Ciencia de Datos

Presentación

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 explotable.
El máster de Fundamentos de la Ciencia de Datos propone dar, a partir de una información teórico-práctica, las bases algorítmicas y matemáticas para la modelización y análisis correcto 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. Por eso, 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.

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.

Información básica

Créditos ECTS:
 60
Idioma de docencia:
 Inglés
Plazas:
 30
Precio Orientativo:
 27,67 euros por crédito ( 82 euros para estudiantes de fuera de la UE y no residentes en el Estado español.). Precios del curso 2021-2022
Centro de gestión:
  Facultad de Matemáticas e Informática
Página web del máster:
  Página web del máster

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 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 títulos siguientes:
  • 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 tal caso, es necesaria la homologación a un título universitario oficial español o bien la comprobación previa (sin homologación) por parte de la Universidad de Barcelona de que los estudios cursados corresponden a una formación equivalente a la de los títulos universitarios oficiales españoles y de que los estudios cursados 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 el 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

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.

Calendario de preinscripción

  • Primer período (25 plazas): del 3 al 28 de febrer de 2020.

Resolución provisional: 10 de marzo de 2020.
Resolución definitiva: 17 de marzo de 2020.

  • Segundo período (5 plazas): del 11 de mayo al 30 de junio de 2020.

Resolución provisional: 7 de julio de 2020
Resolución definitiva: 20 de julio de 2020*
* Estas plazas serán adjudicadas teniendo en cuenta la preinscripción de este periodo y la lista de espera del primer período.

(Las personas admitidas al master deberán hacer un pago a cuenta de 500 euros como reserva de plaza. Este importe se descontará del total de la matrícula.)



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%.

Proceso de preinscripción cerrado

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 %)

Matrícula

Proceso de matriculación cerrado