Grado en Ciencia de Datos Valencia

Curso 2019/2020.

40 (hasta el curso 2022-2023) y 180 (80 presenciales/100 a distancia a partir del curso 2023-2024).

La UEV cuenta con más de 36.000 convenios de cooperación educativa con otros centros.

Las prácticas en empresas son un elemento clave en tu formación. Adquirir experiencia después de lo aprendido en tu titulación, es la mejor forma de entrar en el mercado laboral. Hay dos tipos de prácticas, las curriculares (incluidas en tu plan de estudios) y extracurriculares (las que puedes hacer de forma voluntaria).

Para realizar las prácticas curriculares en empresas, deberás estar matriculado en la materia correspondiente del plan de estudios que, en su caso, concretará los créditos mínimos que el estudiante debe tener superados previamente, como condición necesaria para hacer las prácticas. Estas prácticas llevan un seguimiento por parte de la empresa y del profesor de prácticas, así como la realización de un informe final para su evaluación.

En cuarto curso realizarás 18 ECTS de prácticas profesionales en las más importantes empresas e instituciones del sector tecnológico e industrial.

Si quieres mejorar tu experiencia laboral antes de concluir tu formación universitaria, puedes hacer prácticas extracurriculares. Podrás hacerlas a partir del 2º curso, sin límite. Su organización se lleva a cabo con la colaboración con la Unidad de Prácticas de la Universidad Europea de Valencia.

Listado de empresas de prácticas

• SMART VISUAL DATA SL
• MOJITO360, SL
• CAPGEMINI ESPAÑA
• CERIUM TECNOLOGIAS, SL
• GRUPO ISTOBAL
• DATAMARAN EREVALUE SLU
• NEGOCIOS INTELIGENTES 7EXPERIENCE SL
• EXPONENTIA TEAM, S,L.
• MIDEME
• S2 GRUPO DE INNOVACION EN PROCESOS ORGANIZATIVOS
• QUESADA QUESADA, SA
• CAD TECH IBERICA SL
• NUCLEONOVA
• DADYMA TRADING, SL
• IFEDES CONSULTORES
• LOCATIONS SOLUTIONS SL
• Hiberus Tecnologias de la Información SL
• Sothis Servicios Tecnologicos
• AINIA
• SANUSHEALTH TECH SOLUTIONS S.L.
• LIDER INTEGRATED TECHNOLOGY CONSULTING, SL
• A BLUE THING IN THE CLOUD SLU
• TAINO SPAIN SL (TNGS)
• CÁRITAS DIOCESANA DE VALENCIA
• Leyton Iberia S.L.U.
• LG ELECTRONICS ESPAÑA, S.A.U.
• SOCIEDAD ESTATAL CORREOS Y TELEGRAFOS, S.A., S.M.E
• Associació Meraki Projectes de València
• MERCADONA, S.A.
• IONCLINICS & DEIONIC
• ENTORNA SAS
• 4IVLCESPORT
• S2 GRUPO SOLUCIONES DE SEGURIDAD SLU
• THE BIG TECH EXPERIENCE SL
• NEW WORK NETWORKING SPAIN SL

Conocimientos

• CON01 - Describir los fundamentos y las aplicaciones de la programación, el desarrollo de software, y la creación y gestión de bases de datos. TIPO: conocimientos o contenidos.
• CON02 - Describir las técnicas para lograr la interoperabilidad entre sistemas informáticos y de integración y agregación de datos de diferentes fuentes. TIPO: conocimientos o contenidos.

Habilidades

• HAB01 - Capacidad para la resolución de problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería y ciencia de datos, mediante la aplicación de conocimientos de álgebra lineal, geometría, cálculo diferencial e integral, matemática discreta y optimización. TIPO: Habilidades o destrezas.
• HAB02 - Capacidad para aplicar técnicas y modelos estadísticos en el análisis y procesamiento de datos, sistemas de ayuda a la decisión, búsqueda de relaciones entre variables y realización de predicciones. TIPO: Habilidades o destrezas.
• HAB03 - Capacidad para aplicar de forma eficiente los modelos de tipos de datos y los algoritmos para diseñar soluciones a problemas en el ámbito de la ciencia de datos. TIPO: Habilidades o destrezas.
• HAB04 - Capacidad para aplicar los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes. TIPO: Habilidades o destrezas.
• HAB05 - Capacidad para analizar el ciclo de vida de los datos, desde la operación hasta la visualización, incluyendo el proceso de creación de nuevo conocimiento y su utilización. TIPO: Habilidades o destrezas.
• HAB06 - Capacidad para diseñar los requerimientos de tecnología e infraestructura apropiados para el desarrollo y despliegue de sistemas distribuidos. TIPO: Habilidades o destrezas
• HAB07 - Capacidad para aplicar las metodologías, arquitecturas y técnicas propias de Big Data para la gestión efectiva de los datos. TIPO: Habilidades o destrezas.
• HAB08 - Capacidad para aplicar estrategias tecnológicas y de innovación como medio de crecimiento, desarrollo y mejora de la competitividad de la empresa. TIPO: Habilidades o destrezas.

Competencias

• CP Optativas - Figuran en apartado Observaciones de fichas de materias del 4.1, de acuerdo con guía de verificación. Se incluye esta mención en este apartado por exigir la plataforma que se adjudiquen a las materias optativas. TIPO: Competencias.
• CP01 - Capacidad para aplicar técnicas de diseño, implementación, captación, almacenamiento y explotación de bases de datos y sistemas de gestión de bases de datos para diseñar soluciones a problemas en el ámbito de la ciencia de datos. TIPO: Competencias.
• CP02 - Capacidad para aplicar los criterios y mecanismos de evaluación y certificación de la seguridad, así como la legislación vigente en materia de datos personales, privacidad y derechos fundamentales de las personas. TIPO: Competencias.
• CP03 - Capacidad para aplicar las técnicas de aprendizaje computacional para diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos. TIPO: Competencias.
• CP04 - Capacidad para diseñar interfaces eficientes en el contexto del Big Data que garanticen la accesibilidad y usabilidad, utilizando técnicas de representación gráfica y analítica. TIPO: Competencias
• CP05 - Capacidad para aplicar los conocimientos de los fundamentos de organización y gestión de empresas y entender su marco social, institucional y jurídico. TIPO: Competencias
• CP06 - Capacidad para evaluar y aplicar los principios de la ética y la responsabilidad social en proyectos de ciencia de datos, mediante el análisis de su impacto en las personas y el medioambiente, y el cumplimiento de la deontología profesional y la legalidad vigente. TIPO: Competencias.
• CP07 - Capacidad para organizar, gestionar y defender un proyecto en el ámbito de la ciencia de datos. TIPO: Competencias.

Competencias transversales

• CPT01 - Crear ideas nuevas y conceptos a partir de ideas y conceptos conocidos, llegando a conclusiones o resolviendo problemas, retos y situaciones de una forma original. TIPO: Competencias.
• CPT02 - Transmitir mensajes (ideas, conceptos, sentimientos, argumentos), tanto de forma oral como escrita, alineando de manera estratégica los intereses de los distintos agentes implicados en la comunicación. TIPO: Competencias.
• CPT03 - Utilizar las tecnologías de la información y de la comunicación para la búsqueda y análisis de datos, la investigación, la comunicación y el aprendizaje. TIPO: Competencias
• CPT04 - Influir en otros para guiarles y dirigirles hacía unos objetivos y metas concretos, tomando en consideración sus puntos de vista, especialmente en situaciones derivadas de entornos volátiles, inciertos, complejos y ambiguos (VUCA) del mundo actual. TIPO: Competencias.
• CPT05 - Cooperar con otros en la consecución de un objetivo compartido, participando de manera activa, empática y ejerciendo la escucha activa y el respeto a todos los integrantes. TIPO: Competencias.
• CPT06 - Integrar el análisis con el pensamiento crítico en un proceso de evaluación de distintas ideas o posibilidades y su potencial de error, basándose en evidencias y datos objetivos que lleven a una toma de decisiones eficaz y válida. TIPO: Competencias.
• CPT07 - Adaptarse a situaciones adversas, inesperadas, que causen estrés, ya sean personales o profesionales, superándolas e incluso convirtiéndolas en oportunidades de cambio positivo. TIPO: Competencias
• CPT08 - Mostrar comportamientos éticos y compromiso social en el desempeño de las actividades de una profesión, así como sensibilidad a la desigualdad y a la diversidad. TIPO: Competencias.

• Data Analyst (Analista de Datos)
  Procesa, interpreta y visualiza grandes volúmenes de datos para facilitar la toma de decisiones. Suele trabajar junto a equipos de negocio, marketing, finanzas o I+D.
• Data Scientist (Científico/a de Datos)
  Un perfil híbrido con base en estadística, programación y conocimiento del negocio. Detecta patrones ocultos, entrena modelos de machine learning y transforma datos en conocimiento útil.
• Big Data Specialist
  Diseña e implementa soluciones capaces de manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Tiene conocimientos técnicos y visión estratégica para traducir los datos en oportunidades.
• Arquitecto/a de Datos
  Diseña la infraestructura y arquitectura de datos sobre la que se apoyarán analistas y científicos. Es uno de los perfiles más técnicos y estratégicos del ámbito data-driven.
• Ingeniero/a de Datos (Data Engineer)
  Construye y mantiene los sistemas y canales que permiten almacenar, transformar y procesar datos. Su rol es clave para que los datos estén accesibles, limpios y preparados para ser usados.
• Especialista en Inteligencia Artificial aplicada a negocio
  Diseña e implementa soluciones de IA orientadas a resolver retos empresariales concretos, como la automatización de procesos, el reconocimiento de imágenes o el análisis predictivo.
• Consultor/a freelance o en grandes firmas
  Ayuda a organizaciones a definir sus estrategias basadas en datos, implementar soluciones analíticas y tomar decisiones fundamentadas.
• Emprendedor/a en start-ups tecnológicas
  Lanza proyectos propios en el ámbito del análisis de datos, el software predictivo o servicios basados en IA.
• Gestor/a de proyectos de Business Intelligence o I+D
  Coordina equipos y tecnologías en proyectos que buscan generar ventajas competitivas a través de los datos.
• Docente o investigador/a en universidades, centros tecnológicos o departamentos de I+D
  Si optas por la vía académica o investigadora, podrás contribuir al desarrollo de nuevos modelos, herramientas y conocimientos en el campo de la ciencia de datos.

• Estudiantes apasionados por las Tecnologías de la Información, la programación, el Big Data y la Inteligencia Artificial aplicada.
• Estudiantes con iniciativa y motivados para trabajar en equipos multidisciplinares y proyectos tecnológicos.
• Estudiantes creativos e innovadores con inquietud de resolver problemas y desafíos, e implementar soluciones para transformar y mejorar el mundo que nos rodea.

Si estás interesado en este Grado y necesitas más información, llámanos al 902 930 937

La Universidad Europea de Valencia ha diseñado un proceso de evaluación de competencias, cuyos resultados servirán como recomendaciones básicas para desarrollar al máximo las capacidades de cada estudiante o fomentar la adquisición de otras que contribuirán a su éxito académico y, posteriormente profesional, incluido en el Plan de Aprendizaje Personalizado.

Las pruebas de admisión están basadas en:

• Pruebas de Evaluación de Competencias
• Pruebas de nivel de inglés
• Entrevista personal por parte del responsable académico

Para realizar tu Proceso de Ingreso no te olvides de la documentación que tienes que aportar:

• Solicitud de ingreso
• 2 fotos
• 2 fotocopias de DNI
• Documentación correspondiente a tu requisito legal de acceso
• Datos bancarios si quieres dejar hecha tu reserva de plaza y matrícula

Desde la Universidad Europea de Valencia, te notificaremos el estado de tu admisión, reserva de plaza y matriculación oficial.