Formación Laboris

Grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science)

UOC - UNIVERSITAT OBERTA DE CATALUNYA
UOC - UNIVERSITAT OBERTA DE CATALUNYA

Carrera universitaria Online

Precio:

Resumen de la carrera universitaria

Objetivos: El objetivo del grado de Ciencia de Datos Aplicada de la UOC es formar a titulados universitarios preparados para hacer frente a problemas complejos que involucren conjuntos de datos de tipología diversa, que apliquen sus conocimientos cientificotécnicos para llegar a soluciones innovadoras, que trabajen en colaboración con equipos multidisciplinares, con capacidad crítica en el análisis y la interpretación de resultados, y facilidad comunicativa en diferentes contextos.

Requisitos: - Prueba de acceso (PAU /Mayores de 25 años / Mayores de 45 años). - Bachillerato sin PAU: Bachillerato español LOE 2016 y repetidores 2017. - Formación profesional (CFGS / FP2 / MP3). - Título universitario o asimilado. Se recomienda acceder al grado de Ciencia de Datos Aplicada desde la modalidad de ciencias y tecnología del bachillerato, sin perjuicio de otras modalidades. Para cursar el grado, es conveniente tener un nivel de matemáticas equivalente al de bachillerato, así como un nivel de competencia en inglés equivalente al nivel B1 del marco común europeo de lenguas.

A quién va dirigido: Los estudios del grado de Ciencia de Datos Aplicada se dirigen a cualquier profesional que quiera adquirir las competencias y los conocimientos necesarios para trabajar como científico de datos o data scientist.

Información adicional

El curso se imparte en catalán y castellano.

 
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Temario completo de este curso

  • Fundamentos de programación
  • Programación para la ciencia de datos
  • Álgebra lineal
  • Métodos numéricos en ciencia de datos
  • Probabilidad y estadística
  • Análisis multivariante
  • Introducción a la ciencia de datos
  • Fundamentos de redes y arquitecturas
  • Trabajo en equipo en la red
  • Inglés I
  • Programación en scripting
  • Diseño y programación orientada a objetos
  • Modelización y optimización
  • Modelización e inferencia bayesiana
  • Diseño y uso de bases de datos analíticas
  • Bases de datos para almacén de datos
  • Bases de datos no relacionales
  • Tipología y fuentes de datos
  • Captura y preparación de datos
  • Privacidad y seguridad de los datos
  • Minería de datos
  • Aprendizaje automático
  • Análisis en entornos de macrodatos
  • Minería de textos
  • Análisis de redes sociales
  • Diseño de interacción y diseño de interfaces
  • Visualización de datos
  • Periodismo de datos
  • Diseño y gestión de proyectos de ciencia de datos
  • Contextualización y diseño del trabajo final de grado
  • Competencia comunicativa
  • Inglés II
  • Trabajo final de grado

Asignaturas optativas
  • Iniciación a la programación
  • Iniciación a las matemáticas para la ingeniería
  • Optimización de bases de datos en entornos analíticos
  • Sistemas distribuidos
  • Infraestructuras de redes para macrodatos
  • Seguridad de sistemas
  • Aplicaciones para la toma de decisiones
  • Analítica de clientes
  • Diseño de productos de datos
  • Minería de procesos
  • Prácticas
 
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