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El Grado en Ciencia de Datos (Data Science) de la Universidad Europea de Valencia es una formación universitaria que tiene por objetivo dotar a sus estudiantes de las habilidades esenciales de analizar grandes cantidades de datos y extraer información valiosa para la toma de decisiones. El plan de estudios de este grado ha sido diseñado por expertos destacados del sector aportando su experiencia desde diversas multinacionales como Amazon, Telefónica, Indra y Unisys.
Nuestra carrera en ciencia de datos cuenta con un enfoque progresivo, iniciando tu trayectoria con fundamentos en matemáticas, estadística y programación, para luego experimentar una progresión a áreas más complejas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, minería de datos, big data, etc. Esta perspectiva te brinda una visión completa del mundo profesional más innovador y subrayando la importancia de la internacionalidad en tu formación pudiendo elegir diferentes destinos en EEUU, Europa, etc.
Como Graduado en Ciencia de Datos serás capaz de abordar proyectos de diversa índole desde prever tendencias de mercado en finanzas hasta desarrollar algoritmos para el reconocimiento de patrones de imágenes médicas. La demanda de científicos de datos está en auge, ya que las organizaciones reconocen el valor estratégico de los datos para obtener ventajas competitivas.
| Presencial | |
| Valencia | 4 años, 240 ECTS |
Inicio: 15 sep. 2025 | Escuela de Ciencias, Ingeniería y Diseño |
Tenemos acuerdos con muchas universidades en distintos continentes para que puedas elegir la que más se adapta a tu formación.
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PRIMER CURSO
| Materia | ECTS | Tipo | Idioma de impartición |
|---|---|---|---|
| Análisis Matemático | 6 | BASICA | Español (es) |
| Fundamentos de Estadística | 6 | BASICA | Español (es) |
| Álgebra Lineal | 6 | BASICA | Español (es) |
| Fundamentos de la Programación | 6 | BASICA | Español (es) |
| Programación Orientada a Objetos | 6 | BASICA | Español (es) |
| Introducción a la Ciencia de Datos | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Organización y Gestión de Empresas | 6 | BASICA | Español (es) |
| Desarrollo e Impacto Personal | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Liderazgo y Gestión de Equipos | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Proyecto: Sistema de Información | 6 | BASICA | Español (es) |
SEGUNDO CURSO
| Materia | ECTS | Tipo | Idioma de impartición |
|---|---|---|---|
| Matemáticas Discreta | 6 | BASICA | Español (es) |
| Estadística Computacional | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Análisis Explolatorio de Datos | 4.5 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Bases de Datos | 6 | BASICA | Español (es) |
| Estructura de Datos y Algoritmos | 6 | BASICA | Español (es) |
| Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Introducción en la Inteligencia Artificial | 4.5 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Economía Digital | 4.5 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Gestión de la Innovación | 4.5 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Proyecto: Open Data I | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Proyecto: Open Data II | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
TERCER CURSO
| Materia | ECTS | Tipo | Idioma de impartición |
|---|---|---|---|
| Modelos para la Toma de Decisiones/Models for Decision-Making | 9 | OBLIGATORIA | Inglés (en) |
| Infraestructura y Computación en la Nube | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Fundamentos de Big Data | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Aprendizaje Automático | 9 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Visualización de Datos/Data Visualization | 6 | OBLIGATORIA | Inglés (en) |
| Aplicaciones y Tendencias en Ciencia de Datos/Applications and Trends in Data Science | 6 | OBLIGATORIA | Inglés (en) |
| Proyecto: Big Data I | 9 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Proyecto: Big Data II/Project: Big Data II | 9 | OBLIGATORIA | Inglés (en) |
CUARTO CURSO
| Materia | ECTS | Tipo | Idioma de impartición |
|---|---|---|---|
| Seguridad de Datos | 4.5 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Legislación y Protección de Datos | 4.5 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Creación y Gestión de Start-Ups | 4.5 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Responsabilidad Social y Ética | 4.5 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Prácticas Académicas Externas | 18 | PRÁCTICAS EXTERNAS | Español (es) |
| Trabajo Fin de Grado | 12 | TRABAJO FIN DE GRADO | Español (es) |
| Análisis de Imágenes y Vídeos | 6 | OPTATIVA | Español (es) |
| Inglés | 6 | OPTATIVA | Español (es) |
PRIMER CURSO
| Materia | ECTS | Tipo | Idioma de impartición |
|---|---|---|---|
| Leadership and team management | 6 | CORE | Spanish |
| Linear Algebra | 6 | CORE | Spanish |
| Business Organization and Management | 6 | CORE | Spanish |
| Fundamentals of Statistics | 6 | CORE | Spanish |
| Object-Oriented Programming | 6 | CORE | Spanish |
| Personal development and impact | 6 | COMPULSORY | Spanish |
| Fundamentals of Programming | 6 | CORE | Spanish |
| Mathematical Analysis | 6 | CORE | Spanish |
| Project: Information Systems | 9 | CORE | Spanish |
| Introduction to Data Science | 6 | COMPULSORY | Spanish |
SEGUNDO CURSO
| Materia | ECTS | Tipo | Idioma de impartición |
|---|---|---|---|
| Innovation Management | 4.5 | COMPULSORY | Spanish |
| Data Science Project Management | 6 | COMPULSORY | Spanish |
| Computational Statistics | 6 | CORE | Spanish |
| Digital Economy | 4.5 | COMPULSORY | Spanish |
| Integration project: Open Data I | 6 | CORE | Spanish |
| Integration project: Open Data II | 6 | CORE | Spanish |
| Introduction to artificial intelligence | 4.5 | COMPULSORY | Spanish |
| Discrete mathematics | 6 | CORE | Spanish |
| Data Structure and Algorithms | 6 | CORE | Spanish |
| Databases | 6 | COMPULSORY | Spanish |
| Exploratory Data Analysis | 4.5 | COMPULSORY | Spanish |
TERCER CURSO
| Materia | ECTS | Tipo | Idioma de impartición |
|---|---|---|---|
| Models for Decision-Making | 9 | COMPULSORY | English |
| Cloud Computing Infrastructure | 6 | COMPULSORY | Spanish |
| Principles of Big Data | 6 | COMPULSORY | Spanish |
| Machine learning | 9 | COMPULSORY | Spanish |
| Data Visualization | 6 | COMPULSORY | English |
| Applications and Trends in Data Science | 6 | COMPULSORY | English |
| Project: Big Data I | 9 | COMPULSORY | Spanish |
| Project: Big Data II | 9 | COMPULSORY | English |
CUARTO CURSO
| Materia | ECTS | Tipo | Idioma de impartición |
|---|---|---|---|
| Final Degree Project | 12 | FINAL DEGREE PROJECT | Spanish |
| External Student Internships | 18 | EXTERNAL INTERNSHIPS | Spanish |
| Creation and Management of a Start Up | 4.5 | COMPULSORY | Spanish |
| Social and Ethical Responsibility | 4.5 | COMPULSORY | Spanish |
| Legislation and Data Protection | 4.5 | COMPULSORY | Spanish |
| Quality and Environmental Management | 6 | OPTIONAL | Spanish |
| English | 6 | OPTIONAL | Spanish |
| Image and Video Analysis | 6 | OPTIONAL | Spanish |
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
Los graduados en Ciencia de Datos podrán dirigir proyectos de análisis para la mejora de procesos industriales, el análisis de riesgos, el análisis de la resistencia frente a medicamentos, la anticipación de posibles epidemias, el diseño de nuevos productos, la toma de decisiones en cualquier organización.
Estos perfiles profesionales pueden desarrollar su actividad en cualquier tipo de organización y cualquier sector profesional.
¿Qué es lo que hacen algunos de estos perfiles profesionales?
Comienza tu futuro en la Universidad Europea
Elegir qué estudiar es una de las decisiones más importantes, por ello disponemos de un proceso y un equipo asesor que te ayudará a guiarte en este camino. En 3 pasos puedes convertirte en un alumno de la Universidad Europea.
1
Inicia tu proceso llamando a 961043883 o solicita información y nuestros asesores se pondrán en contacto contigo.
2
Una vez admitido podrás abonar tu reserva de plaza para garantizarla.
3
Entrega la documentación necesaria para formalizar tu matrícula.
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:
Para realizar tu Proceso de Ingreso no te olvides de la documentación que tienes que aportar:
Desde la Universidad Europea de Valencia, te notificaremos el estado de tu admisión, reserva de plaza y matriculación oficial.
Participa en nuestros Open Days para conocer de primera mano nuestro avanzado modelo académico de aprendizaje experiencial, al equipo docente que ya piensa en tu futuro, los distintos programas de formación que ponemos a tu disposición y como comenzarás tus estudios este próximo curso académico.
14 Enero
Conoce las instalaciones y descubre por qué la Universidad Europea está hecha para ti.
El claustro del Grado en Ciencia de Datos cuenta con un 57% de doctores.
Para acceder al Grado de Ciencia de datos (Data science) puede acceder desde cualquier rama, aunque la titulación tiene una parte de matemáticas por lo que es recomendable haber cursado la modalidad de Bachillerato de Ciencias.
El científico de datos es el perfil profesional responsable de la ingeniería de datos: realiza la explotación, desarrollo, diseño y administración de sistemas de gran volumen de datos y funciones de análisis aplicables a múltiples sectores.
Los graduados en Ciencia de Datos de la Universidad Europea de Valencia podrán dirigir proyectos de análisis para la mejora de procesos industriales, el análisis de riesgos, el análisis de la resistencia frente a medicamentos, la anticipación de posibles epidemias, el diseño de nuevos productos, científico de datos, toma de decisiones en cualquier organización, etc.
El Grado en Ciencia de Datos (data science) de la Universidad Europea de Valencia está repartido en cuatro cursos, con un total de 240 ECTS.