Ciencia de los Datos Aplicada
Grado y Doble Grado. Curso 2023/2024.
Cuadro general de la estructura del plan de estudios
ESTRUCTURA DEL PLAN DE ESTUDIOS POR MÓDULOS
El Grado en Ciencia de los Datos Aplicada consta de 240 créditos ECTS que se distribuyen en cuatro cursos, cada uno de 60 créditos divididos en dos semestres de 30 créditos. De los 240 créditos ECTS, 24 créditos son optativos. El número de créditos optativos que se ofertan son 66, entre los cuales se incluye la posibilidad de que los estudiantes obtengan 6 créditos optativos por la realización de prácticas externas, cuyo objetivo formativo principal es brindar a los estudiantes de los últimos cursos la posibilidad de completar su formación académica favoreciendo su acercamiento al mundo laboral. La dedicación correspondiente a esos 6 créditos será de 150 horas. Las prácticas externas se regirán por la normativa de la UCM y de la Facultad de Estudios Estadísticos.
Las enseñanzas se estructuran en seis módulos: Básicas, Metodologías Básicas, Aplicaciones de la Ciencia de los Datos, Técnicas para la Ciencia de los Datos, Gestión y Preparación de los Datos para su Tratamiento, Formación Adicional y el Trabajo Fin de Grado.
https://estudiosestadisticos.ucm.es/grado-ciencia-de-los-datos-modulos-y-materias
Calendario de implantación del título
Comienzo en el curso 22/23. La implantación es curso a curso.
22/23 Primer curso.
23/24 Primer y Segundo curso.
24/25 Tres primeros cursos
25/25 Título completo, cuatro cursos.
Información general con la distribución de créditos en función del tipo de materia y número de créditos de las asignaturas
Módulo I: Básicas
Módulo obligatorio, que se imparte en el primer y segundo curso, con una carga de 60 ECTS. Consta de las siguientes asignaturas obligatorias, todas ellas de 6 ECTS vinculadas a materias básicas:
ASIGNATURA |
MATERIA VINCULADA |
RAMA |
Descripción y Exploración de datos (1º semestre) |
Estadística |
CC Sociales y Jurídicas |
Azar y Probabilidad (1º semestre) |
Estadística |
|
Inferencia Paramétrica (2º semestre) |
Estadística |
|
Software Estadístico I (2º semestre) |
Estadística |
|
Economía Digital (2º semestre) |
Economía |
|
Indicadores Socioeconómicos y Open Data (4º semestre) |
Economía |
|
Programación I (1º semestre) |
Informática |
Ingeniería y Arquitectura |
Programación II (2º semestre) |
Informática |
|
Métodos Matemáticos para la Ciencia de los Datos I (1º semestre) |
Matemáticas |
Ciencias |
Métodos Matemáticos para la Ciencia de los Datos II (2º semestre) |
Matemáticas |
El objetivo de este módulo es introducir conceptos básicos de estadística, de programación, de matemáticas y economía, necesarios para el posterior desarrollo de conocimientos fundamentales.
Módulo II: Metodologías Básicas
Módulo obligatorio, que se imparte en el primer y segundo curso en dos semestres con una carga de 12 ECTS. Está formado por la siguiente materia:
· Metodologías Básicas (12 ECTS)
La finalidad del módulo Metodologías Básicas es introducir los fundamentos de ciencia de los datos y matemáticos básicos, tanto conceptuales como metodológicos, imprescindibles en la formación de un profesional de este campo.
Módulo III: Gestión y Preparación de los datos para su Tratamiento
Módulo obligatorio, formado por 36 ECTS, que se imparte en segundo, tercero y cuarto curso en tres semestres. Las materias que lo forman son:
· Visualización y depuración de datos (12 ECTS)
· Técnicas Informáticas (24 ECTS)
El objetivo del módulo de Gestión y Preparación de los datos para su Tratamiento es preparar la información disponible, tras el proceso de recogida, mediante técnicas informáticas y de depuración de datos.
Módulo IV: Técnicas para la Ciencia de los Datos
Módulo obligatorio, de 54 ECTS, que se imparte en segundo, tercero y cuarto curso, en seis semestres. Consta de las siguientes materias:
· Técnicas Estadísticas (30 ECTS)
· Técnicas de Aprendizaje Automático (24 ECTS)
El objetivo de este módulo es realizar el tratamiento de la información mediante técnicas estadísticas de predicción y análisis supervisado y no supervisado.
Módulo V: Aplicaciones de la Ciencia de los Datos
Módulo obligatorio, de 42 ECTS que se imparte en tercer y cuarto curso en cuatro semestres. Está formado por las siguientes materias:
· Aplicaciones de la Ciencia de los Datos a la Economía (18 ECTS)
· Aplicaciones Multidisciplinares de la Ciencia de los Datos (24 ECTS)
El objetivo del módulo Aplicaciones de la Ciencia de los Datos es aplicar los conceptos adquiridos en distintos contextos: economía, marketing, redes sociales, minería de texto y ciencias de la salud.
Módulo VI: Formación Adicional
Módulo optativo, formado por 66 ECTS que se imparte en todos los semestres de los cursos tercero y cuarto. Las materias que lo forman son:
· Asignaturas Optativas (60 ECTS)
· Prácticas Externas (6 ECTS)
El objetivo de este módulo es ofrecer asignaturas optativas y prácticas externas para completar su formación académica.
Módulo VII: Trabajo Fin de Grado
Módulo obligatorio de 12 ECTS que se realizará en el último semestre del Grado y será un trabajo de carácter teórico-práctico. La finalidad de este módulo es comprobar la adquisición de competencias del Grado.
https://estudiosestadisticos.ucm.es/grado-ciencia-datos-estructura-del-plan
Breve descripción de los módulos o materias, su secuencia temporal y competencias asociadas a cada uno de los módulos o materias
https://estudiosestadisticos.ucm.es/grado-ciencia-de-los-datos-modulos-y-materias
Itinerarios formativos (menciones/grados - especialidades/másteres)
No tiene.
Guías docentes de las asignaturas
PRIMER CURSO |
||
MODULO |
MATERIA |
ASIGNATURA |
Básica |
Estadística |
Descripción y exploración de datos |
Metodologías Básicas |
Metodologías Básicas |
Fundamentos de ciencias de los datos |
Básica |
Informática |
Programación I |
Básica |
Matemáticas |
Métodos matemáticos para ciencias de los datos I |
Básica |
Estadística |
Azar y probabilidad |
|
|
|
Básica |
Estadística |
Inferencia Paramétrica |
Básica |
Informática |
Programación II |
Básica |
Estadística |
Software Estadístico I |
Básica |
Economía |
Economía digital |
Básica |
Matemáticas |
Métodos matemáticos para ciencias de los datos II |
SEGUNDO CURSO |
||
MODULO |
MATERIA |
ASIGNATURA |
Técnicas para ciencias de los datos |
Técnicas estadísticas |
Inferencia no paramétrica |
Metodologías Básicas |
Metodologías Básicas |
Métodos matemáticos para ciencias de los datos III |
Técnicas para ciencias de los datos |
Técnicas estadísticas |
Aprendizaje supervisado I |
Básica |
Economía |
Indicadores socioeconómicos y open data |
Gestión y preparación de datos para su tratamiento |
Técnicas informáticas |
Bases de datos |
|
|
|
Gestión y preparación de datos para su tratamiento |
Visualización y depuración de datos |
Software Estadístico II |
Técnicas para ciencias de los datos |
Técnicas estadísticas |
Matemática discreta para ciencias de los datos |
Gestión y preparación de datos para su tratamiento |
Visualización y depuración de datos |
Estudio y depuración de datos |
Técnicas para ciencias de los datos |
Técnicas estadísticas |
Series temporales |
Gestión y preparación de datos para su tratamiento |
Técnicas informáticas |
Programación para el análisis y la ciencia de los datos |
TERCER CURSO |
||
MODULO |
MATERIA |
ASIGNATURA |
Técnicas para ciencias de los datos |
Técnicas estadísticas |
Aprendizaje no supervisado |
Aplicaciones de la ciencia de los datos |
Aplicaciones de la ciencia de los datos a la economía |
Econometría para la ciencia de los datos |
Técnicas para ciencias de los datos |
Técnicas de aprendizaje automático |
Aprendizaje supervisado II |
Gestión y preparación de datos para su tratamiento |
Técnicas informáticas |
Bases de datos NoSQL |
|
|
|
Técnicas para ciencias de los datos |
Técnicas de aprendizaje automático |
Aprendizaje supervisado III |
Aplicaciones de la ciencia de los datos |
Aplicaciones multidisciplinares de la ciencia de los datos |
Ciencia de datos y salud |
Aplicaciones de la ciencia de los datos |
Aplicaciones multidisciplinares de la ciencia de los datos |
Análisis de datos espaciales |
Aplicaciones de la ciencia de los datos |
Aplicaciones multidisciplinares de la ciencia de los datos |
Análisis de redes sociales |
CUARTO CURSO |
||
MODULO |
MATERIA |
ASIGNATURA |
Técnicas para ciencias de los datos |
Técnicas de aprendizaje automático |
Análisis de datos no estructurados I |
Gestión y preparación de datos para su tratamiento |
Técnicas informáticas |
Big data procesamiento distribuido y paralelo |
Aplicaciones de la ciencia de los datos |
Aplicaciones de la ciencia de los datos a la economía |
Gestión y evaluación de riesgos |
Aplicaciones de la ciencia de los datos |
Aplicaciones multidisciplinares de la ciencia de los datos |
Minería de texto |
|
|
|
Aplicaciones de la ciencia de los datos |
Aplicaciones de la ciencia de los datos a la economía |
Análisis del cliente en marketing |
Técnicas para ciencias de los datos |
Técnicas de aprendizaje automático |
Análisis de datos no estructurados II |
Trabajo fin de grado |
|
|
OPTATIVAS |
||
MODULO |
MATERIA |
ASIGNATURA |
Formación adicional |
Asignaturas optativas |
Bussiness intelligence y estrategia empresarial |
Formación adicional |
Asignaturas optativas |
Aplicaciones de modelización avanzada |
Formación adicional |
Asignaturas optativas |
Simulación en ciencia de los datos |
Formación adicional |
Asignaturas optativas |
Análisis Bayesiano de datos |
Formación adicional |
Asignaturas optativas |
Aplicaciones de ciencia de los datos y redes sociales |
Formación adicional |
Asignaturas optativas |
Protección de datos personales aplicada a la ciencia de los datos |
Formación adicional |
Asignaturas optativas |
Sistemas de información geográfica para la ciencia de datos |
Formación adicional |
Asignaturas optativas |
Análisis de datos para las ciencias del seguro |
Formación adicional |
Asignaturas optativas |
Ciencia de datos aplicada a la biología |
Formación adicional |
Asignaturas optativas |
Biblioteca, datos e información científica |
Formación adicional |
Prácticas externas |
Prácticas externas |
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Acuerdos o convenios de colaboración y programas de ayuda para el intercambio de estudiantes
Tabla. Selección de universidades disponibles como destino y origen para la movilidad de los alumnos del grado en Ciencia de los Datos.
NOMBRE DE LA INSTITUCIÓN |
PAÍS |
|
University of California Berkeley |
Estados Unidos |
|
University of California Riverside |
Estados Unidos |
|
University of California Davis |
Estados Unidos |
|
University of California Irvine |
Estados Unidos |
|
University of California Los Angeles |
Estados Unidos |
|
University of California San Diego |
Estados Unidos |
|
University of California Santa Barbara |
Estados Unidos |
|
University of California Santa Cruz |
Estados Unidos |
|
University of California Merced |
Estados Unidos |
|
Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne |
Francia |
|
EcoleNationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information |
Francia |
|
KatholiekeUniversiteitLeuven |
Bélgica |
|
Ludwig-Maximilians-UniversitätMünchen |
Alemania |
|
TechnicalUniversityMunich |
Alemania |
|
UniversitàdegliStudi di Bologna 'Alma Mater Studiorum' |
Italia |
|
UniversitàdegliStudi di Firenze |
Italia |
|
UniversitàdegliStudi di Roma 'La Sapienza' |
Italia |
|
UniversitàDegliStudi Di Padova |
Italia |
|
Universidade Nova de Lisboa (ISEGI-NOVA) |
Portugal |
|
Universidade de Lisboa |
Portugal |
|
Linköpingsuniversitet |
Suecia |
|
KatholiekeUniversiteitLeuven |
Bélgica |
|
Univerza v Ljubljani |
Eslovenia |
|
HacettepeÜniversitesi |
Turquía |
|
HelsinginYliopisto |
Helsinki |
|
National University of Ireland Maynooth |
Irlanda |
|
Universidad de Autónoma de Barcelona |
España |
|
Universidad de Barcelona |
España |
|
Universidad de Extremadura |
España |
|
Universidad de Granada |
España |
|
Universidad de Salamanca |
España |
|
Universidad de Sevilla |
España |
|
Universidad Miguel Hernández de Elche |
España |
|
Universidad de Valladolid |
España |
|
University of Florida |
EE.UU. |
|
University of Oregon |
EE.UU. |
Tabla. Selección de universidades disponibles como destino y origen para la movilidad de los alumnos del grado en Ciencia de los Datos (Cont.)
NOMBRE DE LA INSTITUCIÓN |
PAÍS |
|
Calgary University |
Canadá |
|
DalhousieUniversity |
Canadá |
|
McMasterUniversity |
Canadá |
|
Montreal University |
Canadá |
|
Queens University |
Canadá |
|
Saskatchewan University |
Canadá |
|
Waterloo University |
Canadá |
|
Edith CowanUniversity |
Australia |
|
University of Western Sydney |
Australia |
|
GriffithUniversity |
Australia |
|
WollongongUniversity |
Australia |
|
University of Tasmania |
Australia |
|
Central Queensland University |
Australia |
|
Moscow State Institute of International Relations (MGIMO) |
Rusia |
|
HebrewUniversity of |
Israel |
|
Tel Aviv University |
Israel |
|
Ben-Gurion |
Israel |
|
YerevanState |
Armenia |
|
Universiteti i |
Albania |
|
Universiteti I Tiranes |
Albania |
|
Universiteti I |
Albania |
|
Université |
Marruecos |
|
Yokohama City |
Japón |
|
Missouri University of Science & Technology |
Estados Unidos |
|
BaylorUniversity |
Estados Unidos |
|
DoaneUniversity |
Estados Unidos |
|
Kansas StateUniversity |
Estados Unidos |
|
Oklahoma StateUniversity |
Estados Unidos |
|
Southern Illinois University at Carbondale |
Estados Unidos |
|
Texas TechUniversity |
Estados Unidos |
Tabla. Selección de universidades disponibles como destino y origen para la movilidad de los alumnos del grado en Ciencia de los Datos (Cont.)
NOMBRE DE LA INSTITUCIÓN |
PAÍS |
|
University of Missouri-Kansas City |
Estados Unidos |
|
University of Kansas |
Estados Unidos |
|
University of Nebraska at Kearney |
Estados Unidos |
|
University of Nebraska-Lincoln |
Estados Unidos |
|
University of Nebraska at Omaha |
Estados Unidos |
|
University of Oklahoma |
Estados Unidos |
|
Texas StateUniversity |
Estados Unidos |
|
West Virginia University |
Estados Unidos |
|
Columbia College Chicago |
Estados Unidos |
|
University of Tulsa |
Estados Unidos |
|
Wichita StateUniversity |
Estados Unidos |
|
La TrobeUniversity |
Australia |
|
University of Ottawa |
Canadá |
|
Beijing ForeignStudiesUnversity |
China |
|
Guangdong University of Foreign Studies |
China |
|
HitotsubashiUniversity |
Japón |
|
Yokohama City University |
Japón |
|
OtagoUniversity |
Nueva Zelanda |
|
Instituto Universitario Italiano de Rosario |
Argentina |
|
Universidad de Buenos Aires |
Argentina |
|
Universidad de la Plata |
Argentina |
|
Universidad Nacional de Costa Rica |
Costa Rica |
|
Universidad Rafael Landívar |
Guatemala |
|
The Hebrew University of Jerusalem |
Israel |
|
Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey |
México |
|
Universidad Nacional Autónoma de México |
México |
|
Universidad San Ignacio de Loyola |
Perú |
|
Universidad de la República |
Uruguay |
Prácticas externas (convenios con entidades públicas o privadas, sistema de tutorías, sistemas de solicitud, criterios de adjudicación...)
El Grado en Ciencia de los Datos Aplicada incluye la posibilidad de que los estudiantes puedan obtener 6 créditos optativos por la realización de prácticas externas en instituciones, organismos, empresas u otros. El número de horas de dedicación correspondientes a esos 6 créditos será de 150.
Las prácticas externas tienen como objetivo formativo principal el brindar a los estudiantes de los últimos cursos un aprendizaje de carácter práctico que complete su formación académica a la vez que se favorece su acercamiento al mundo laboral. Esta actividad curricular tendrá, por tanto, una doble utilidad: por una parte, permitirá aplicar en un ámbito profesional los conocimientos que han sido adquiridos y, por otra, ayudará al proceso de inserción laboral. Estas prácticas se llevarán a cabo tanto en empresas públicas como en privadas que, mediante convenio con la UCM, soliciten alumnos en prácticas. Hasta la fecha, se han realizado prácticas externas en colaboración con entidades públicas y privadas de prestigio: Instituto Nacional de Estadística, Instituto de Estudios Fiscales, Consejo Superior de Investigaciones Científicas, Consorcio Regional de Transportes, Ayuntamiento de Madrid, SAS Institute, S.A.U., The Cocktail Experience, S.L., Next Digital Hub, Esri España Soluciones Geoespaciales, S.L., Cognodata Consulting S.L., Consultoría y Servicios Tecnológicos Innoqa, CTO Tribalyte Technologies, S.L., Accenture, S.L., Alto Social Analytics, S.L., Análisis Estadísticos PERTICA, S.L., Analistas Financieros Internacionales, S.A., Orange Espagne, Smart Analytics, S.L., etc. Según la trascendencia de la Ciencia de los Datos, es esperable que numerosos alumnos, que durante sus estudios realicen prácticas en empresas, acaben obteniendo un primer empleo a través de ellas.
La encargada de coordinar, realizar el seguimiento y evaluar la consecución de objetivos de las prácticas externas curriculares será la Comisión de Prácticas Externas del Centro (presidida por el/la Responsable de Prácticas, designado/a por el Decano/a), en los siguientes aspectos:
- Analizar y estudiar las propuestas de colaboración con empresas e instituciones
- Decidir, junto con la empresa o institución, el número de plazas concretas a ofertar en cada una, la duración de las prácticas y el periodo de realización.
- Adjudicar a cada una de las prácticas un tutor académico.
- Hacer públicas las ofertas de las prácticas indicando:
i. Institución o empresa colaboradora
ii. Lugar donde se realizará la práctica
iii. Duración de la práctica
iv. Periodo de realización
v. Número de créditos a los que equivale la práctica
vi. Requisitos específicos del alumno
vii. Cualquier otra información que se considere necesaria
- Decidir si existe motivo justificado para interrumpir una práctica una vez comenzada.
- Valorar, tras la finalización de la práctica, la conveniencia de sus contenidos para su realización en futuras ocasiones.
Para el seguimiento y evaluación de las prácticas externas se recabará información de:
- El informe presentado por la empresa o institución.
- La propuesta de calificación razonada a través de un informe presentado por el tutor académico.
- La memoria que necesariamente deberá presentar el alumno sobre la práctica
- realizada.
Sobre el informe del tutor de la empresa o institución
El tutor asignado por la empresa o institución realizará y remitirá al tutor académico un informe intermedio y otro al finalizar la práctica, que pueden adoptar el formato de un cuestionario, en los cuales se valorarán los siguientes aspectos:
- Capacidad de aprendizaje
- Capacidad técnica/Conocimientos generales
- Sentido de la responsabilidad
- Cumplimiento de tareas asignadas
- Capacidad de aplicación de los conocimientos teóricos
- Motivación
- Iniciativa y creatividad
- Habilidades de comunicación oral y escrita
- Puntualidad y cumplimiento de horarios
- Implicación personal
- Receptividad a las críticas
- Capacidad de trabajo en equipo
- Espíritu de equipo
- Relaciones con el entorno laboral
- Autonomía
- Aprovechamiento (madurez profesional) en el centro
- Aprovechamiento (resultados de aprendizaje) en el centro
- Aportaciones del alumno al centro
- Aquellos otros aspectos que se consideren oportunos
Sobre el informe del tutor académico
El tutor académico emitirá un informe que se basará en los contactos que haya mantenido con el alumno y con el tutor de la empresa o institución, el informe emitido por este, la memoria presentada por el alumno y cuanta información adicional estime oportuna. Deberá hacer constar explícitamente su opinión acerca de la conveniencia o no de la continuación de la práctica en la empresa o institución para futuros alumnos.
Sobre los informes y memoria final de prácticas del estudiante
El estudiante deberá cumplimentar un informe intermedio y otro final, que pueden adoptar el formato de un cuestionario, de seguimiento de las prácticas. Asimismo, elaborará una memoria final que deberá ser entregada, junto con una instancia habilitada a tal efecto, en la Secretaría de Alumnos de la Facultad en un plazo máximo de 15 días desde la conclusión de la práctica.
Sobre el modo en que se evaluará la consecución de los objetivos de las prácticas externas y cómo se evaluarán las propuestas de mejora de las mismas:
Finalizado el curso, la Comisión de Prácticas Externas, como encargada de evaluar la consecución de los objetivos de las prácticas externas curriculares, remitirá a la Comisión de Calidad del Grado todas aquellas propuestas de mejora que considere pertinentes en función de lo ocurrido durante el curso.
Trabajo Fin de Grado
De acuerdo a la normativa aprobada por la Junta de Facultad cuando proceda