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    grado en ciencia de datos

    Grado en Ciencia de Datos Valencia -

    Una profesión multidisciplinar y de máxima empleabilidad.

    Selecciona tu programa:

    Valencia

    Presencial 16 Sep 24

    Online

    100% Online 30 Sep 24

    -40% Descuento del 40% en la reserva de plaza para el curso 24/25. ¡Solo hasta el 30 de abril! Consulta las bases

    Descubre la carrera en ciencias de datos

    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 esta carrera ha sido diseñado por expertos destacados del sector aportando su experiencia desde diversas multinacionales como Amazon, Telefónica, Indra y Unisys.

    Nuestro programa de 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
    Español
    Valencia 240 ECTS
    Inicio: 16 sep. 2024 Título emitido por Universidad Europea de Valencia
    4 años Escuela de Arquitectura y Politécnica
    Título oficial

    -40% Descuento del 40% en la reserva de plaza para el curso 24/25. ¡Solo hasta el 30 de abril! Consulta las bases

    ¿Por qué estudiar el Grado en Ciencia de Datos?

    Titulación innovadora
    Proyectos reales
    Training sessions
    Podría interesarte estudiar un doble grado
    Titulación innovadora

    En el diseño del Grado en Ciencia de Datos han participado profesionales de potentes corporaciones multinacionales como Amazon, Telefónica, Indra y Unisys. Te enfrentas a un programa ambicioso y puntero para que seas un profesional global capaz de desempeñar un puesto de trabajo en cualquier país y entorno socioeconómico. Una visión integral del mundo profesional más innovador y una perspectiva de internacionalidad.

    Proyectos reales

    Desarrolla proyectos reales en un entorno de trabajo en el que demuestras las habilidades y soft skills. Prepárate participando en proyectos de verdad desde primero junto a importantes e inspiradoras empresas, podrás convertirte en el profesional mejor preparado para el reto del Data Science.

    Training sessions

    Participa en regulares seminarios y workshops de la mano de profesionales top, que te formarán en las últimas tecnologías, y en habilidades de gestión, liderazgo y emprendimiento. Un claro valor añadido para tu crecimiento profesional.

    Podría interesarte estudiar un doble grado

    Si estudias un doble grado puedes obtener dos titulaciones en solo 5 años. Con el Grado en Ciencia de Datos tienes la posibilidad de ir más allá para potenciar tu perfil y salidas profesionales, formándote con el:

    Cómo será tu experiencia

    Nuestros estudiantes aprenden a través de proyectos reales ¡Descúbrelo!

    Metodología de aprendizaje: Project Based Learning

    Estudia en un campus urbano de innovación en el corazón de Valencia, rodeado de zonas verdes y con 10.000m2 de instalaciones.

    Aprende y pon en práctica tus conocimientos en la clínica odontológica, la sala de cuidados de Enferemería, el laboratorio de criminalística o las cambinas de traducción.

    Grados Universidad Europea de Valencia

    Oferta de movilidad

    Tenemos acuerdos con muchas universidades en distintos continentes para que puedas elegir la que más se adapta a tu formación.

    Ver mapa de destinos internacionales

    Plan de estudios del Grado en Ciencia de Datos (Data Science)

    PRIMER CURSO

    MateriaECTSTipoIdioma de impartición
    Análisis Matemático6BASICAEspañol (es)
    Fundamentos de Estadística6BASICAEspañol (es)
    Álgebra Lineal6BASICAEspañol (es)
    Fundamentos de la Programación6BASICAEspañol (es)
    Programación Orientada a Objetos6BASICAEspañol (es)
    Introducción a la Ciencia de Datos6OBLIGATORIAEspañol (es)
    Organización y Gestión de Empresas6BASICAEspañol (es)
    Desarrollo e Impacto Personal6OBLIGATORIAEspañol (es)
    Liderazgo y Gestión de Equipos6OBLIGATORIAEspañol (es)
    Proyecto: Sistema de Información6BASICAEspañol (es)

    SEGUNDO CURSO

    MateriaECTSTipoIdioma de impartición
    Matemáticas Discreta6BASICAEspañol (es)
    Estadística Computacional6OBLIGATORIAEspañol (es)
    Análisis Explolatorio de Datos4.5OBLIGATORIAEspañol (es)
    Bases de Datos6BASICAEspañol (es)
    Estructura de Datos y Algoritmos6BASICAEspañol (es)
    Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos6OBLIGATORIAEspañol (es)
    Introducción en la Inteligencia Artificial4.5OBLIGATORIAEspañol (es)
    Economía Digital4.5OBLIGATORIAEspañol (es)
    Gestión de la Innovación4.5OBLIGATORIAEspañol (es)
    Proyecto: Open Data I6OBLIGATORIAEspañol (es)
    Proyecto: Open Data II6OBLIGATORIAEspañol (es)

    TERCER CURSO

    MateriaECTSTipoIdioma de impartición
    Modelos para la Toma de Decisiones/Models for Decision-Making9OBLIGATORIAInglés (en)
    Infraestructura y Computación en la Nube6OBLIGATORIAEspañol (es)
    Fundamentos de Big Data6OBLIGATORIAEspañol (es)
    Aprendizaje Automático9OBLIGATORIAEspañol (es)
    Visualización de Datos/Data Visualization6OBLIGATORIAInglés (en)
    Aplicaciones y Tendencias en Ciencia de Datos/Applications and Trends in Data Science6OBLIGATORIAInglés (en)
    Proyecto: Big Data I9OBLIGATORIAEspañol (es)
    Proyecto: Big Data II/Project: Big Data II9OBLIGATORIAInglés (en)

    CUARTO CURSO

    MateriaECTSTipoIdioma de impartición
    Seguridad de Datos4.5OBLIGATORIAEspañol (es)
    Legislación y Protección de Datos4.5OBLIGATORIAEspañol (es)
    Creación y Gestión de Start-Ups4.5OBLIGATORIAEspañol (es)
    Responsabilidad Social y Ética4.5OBLIGATORIAEspañol (es)
    Prácticas Académicas Externas18PRÁCTICAS EXTERNASEspañol (es)
    Trabajo Fin de Grado12TRABAJO FIN DE GRADOEspañol (es)
    Análisis de Imágenes y Vídeos6OPTATIVAEspañol (es)
    Inglés6OPTATIVAEspañol (es)
    • Primer Curso: 2019-2020
    • Segundo Curso: 2020-2021
    • Tercer Curso: 2021-2022
    • Cuarto Curso: 2022-2023

    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.

    Ver listado de empresas colaboradoras

    Competencias del título

    Básicas Transversales Específicas
    Básicas
    • CB1: Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
    • CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
    • CB3: Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
    • CB4: Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
    • CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
    Transversales
    • CT01: Valores éticos: Capacidad para pensar y actuar según principios universales basados en el valor de la persona que se dirigen a su pleno desarrollo y que conlleva el compromiso con determinados valores sociales.
    • CT02: Aprendizaje autónomo: Conjunto de habilidades para seleccionar estrategias de búsqueda, análisis, evaluación y gestión de la información procedente de fuentes diversas, así como para aprender y poner en práctica de manera independiente lo aprendido.
    • CT03. Trabajo en equipo: Capacidad para integrarse y colaborar de forma activa con otras personas, áreas y/u organizaciones para la consecución de objetivos comunes.
    • CT04. Comunicación escrita / Comunicación oral: Capacidad para transmitir y recibir datos, ideas, opiniones y actitudes para lograr comprensión y acción, siendo oral la que se realiza mediante palabras y gestos y, escrita, mediante la escritura y/o los apoyos gráficos.
    • CT05. Análisis y resolución de problemas: Ser capaz de evaluar de forma crítica la información, descomponer situaciones complejas en sus partes constituyentes, reconocer patrones, y considerar otras alternativas, enfoques y perspectivas para encontrar soluciones óptimas y negociaciones eficientes.
    • CT06. Adaptación al cambio: Ser capaz de aceptar, valorar e integrar posiciones distintas, adaptando el enfoque propio a medida que la situación lo requiera, así como trabajar con efectividad en situaciones de ambigüedad.
    • CT07. Liderazgo: Ser capaz de orientar, motivar y guiar a otras personas, reconociendo sus capacidades y destrezas para gestionar eficazmente su desarrollo y los intereses comunes.
    • CT08. Espíritu emprendedor: Capacidad para asumir y llevar a cabo actividades que generan nuevas oportunidades, anticipan problemas o suponen mejoras.
    • CT09. Mentalidad global: Ser capaz de mostrar interés y comprender otros estándares y culturas, reconocer las propias predisposiciones y trabajar con efectividad en una comunidad global.
    Específicas
    • CE1. 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.
    • CE2. 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.
    • CE3. Capacidad para describir los fundamentos básicos, los principios y las aplicaciones del desarrollo de software y las bases de datos.
    • CE4. 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.
    • CE5. 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.
    • CE6. Capacidad para aplicar los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes.
    • CE7. 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.
    • CE8. Capacidad para diseñar los requerimientos de tecnología e infraestructura apropiados para el desarrollo y despliegue de sistemas distribuidos.
    • CE9. 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.
    • CE10. Capacidad para aplicar las metodologías, arquitecturas y técnicas propias de Big Data para la gestión efectiva de los datos.
    • CE11. 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.
    • CE12. Capacidad para describir las técnicas de interoperabilidad de sistemas e integración y agregación de datos.
    • CE13. Capacidad para diseñar interfaces eficientes en el contexto del Big Data que garanticen la accesibilidad y usabilidad, utilizando técnicas de representación gráfica y analítica.
    • CE14. Capacidad para aplicar los conocimientos de los fundamentos de organización y gestión de empresas y entender su marco social, institucional y jurídico.
    • CE15. Capacidad para aplicar estrategias tecnológicas y de innovación como medio de crecimiento, desarrollo y mejora de la competitividad de la empresa.
    • CE16. 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.
    • CE17. Capacidad para organizar, gestionar y defender un proyecto en el ámbito de la ciencia de datos.

    Empleabilidad

    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.

    • Analista de Datos, especialista en Big Data o experto/a en Inteligencia Artificial, en grandes empresas o instituciones públicas tanto del ámbito tecnológico como de otras áreas, como sanidad, medioambiente, seguridad pública, etc.
    • Project Manager en proyectos de Tecnologías de la Información.
    • Consultor/a Freelance, especialista en el análisis y la implementación de soluciones estratégicas para otras empresas o instituciones.
    • Emprendedor/a en Start-Ups de base tecnológica.
    • Entre otras salidas profesionales, como investigador/a en instituciones públicas o privadas; o docente en formación secundaria o universitaria.
    • Consultor
    • Gestor de proyectos de Bussiness Intelligence
    • Arquitecto de Datos
    • Analista de macrodatos
    • Analista de proyectos de i+D
    • Machine Learning Scientist
    • Desarrollador de soluciones basadas en Inteligencia Artificial
    • Programador y diseñador de bases de datos
    • Emprendedor de negocios basados en análisis de datos y en productos y servicios basados en datos

    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?

    • Data Analyst: perfil con gran capacidad analítica Entre sus funciones están procesar, extraer y agrupar los datos para elaboración de informes y toma de decisiones.
    • Científico de datos: Es un perfil híbrido entre matemáticos, científicos, informáticos. Su objetivo principal es encontrar tendencias y patrones entre la ingente cantidad de datos en crudo. Es decir, transformar datos en bruto en información y conocimiento entendible. Aplica soluciones a las empresas basadas en técnicas analíticas como Machine Learning o Deep Learning.
    • Especialista en Big Data: el especialista en Big Data, identifica los orígenes de información, crea y diseña arquitectura para almacenar, extraer y procesas grandes volúmenes de información, controlando por medio de la monitorización y el análisis, el flujo de los datos en tiempo quasi-real. Es necesario tener un perfil con conocimientos empresariales, estadísticos y técnicos.
    • Arquitecto de datos: De los perfiles comentados hasta el momento, éste es el perfil más técnico. Se encargan de diseñar modelos de datos y bases de datos para construir arquitecturas de trabajo que después especialistas de Big Data o científicos de datos utilizan para extraer información.
    • Ingeniero de datos: Esto es uno de los últimos perfiles actuales. Los ingenieros de datos se encargan de crear y configurar aquellos ecosistemas tecnológicos para dar valor a la información en crudo. Son las personas encargadas de asesorar qué infraestructura es necesaria para la transformación y gestión data-driven de una empresa. Suelen trabajar codo con codo con los científicos de datos o los analistas de datos.
    • Especialista en inteligencia artificial aplicada a negocio: Este perfil se encarga de diseñar sistemas para resolver determinados problemas de forma autónoma. Para ello es necesario tener una buena base de programación, álgebra, estadística y conocimientos de Big Data.

    Admisiones

    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

    Pruebas de acceso

    Inicia tu proceso llamando a 961043883 o solicita información y nuestros asesores se pondrán en contacto contigo.

    2

    Reserva de plaza

    Una vez admitido podrás abonar tu reserva de plaza para garantizarla.

    3

    Matrícula

    Entrega la documentación necesaria para formalizar tu matrícula.

    Programa de becas y ayudas

    Queremos ayudarte. Si quieres estudiar en la Universidad Europea, tendrás a tu disposición una amplia selección de becas propias y oficiales.

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    Convalidaciones y traslados de centro

    Si quieres que te realicemos un plan personalizado de convalidaciones de manera rápida y sin compromiso, puedes hacerlo aquí.

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    Perfil de ingreso y requisitos de acceso

    • 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.

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    Te prepara para una profesión con una alta demanda de empleo con gran versatilidad. Descubre y fórmate junto al grado con el Título propio en Astrofísica y Cosmología pensado para que descubras los grandes misterios de la física.

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    Doble Grado en Física y Ciencia de Datos

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    Prepárate para fusionar la comprensión profunda de los principios fundamentales de la física con las habilidades analíticas avanzadas, permitiéndote abordar problemas complejos, desde investigación científica hasta aplicaciones prácticas en el análisis de datos y desarrollo tecnológico en diversos sectores.

    Claustro

    El claustro de este grado cuenta con un 56,5% de doctores.

    • Sofía García Manglano
      Coordinadora Grado en Ciencia de Datos
      Ingeniera Industrial, especialidad (Máster en) Organización Industrial por la Universitat Politécnica de València. Amplia experiencia profesional como Ingeniero de producción, Líder de proyectos de lanzamiento de la empresa, así como en el departamento de logística.
    • Miguel Galiana Martínez
      Ingeniero y Doctor en Física Aplicada. Profesor acreditado por la AVAP (Ayudante Doctor y Profesor Universidad Privada). Realicé mi tesis sobre modelos estadísticos aplicados a la Física. He publicado 2 artículos científicos JCR (Q1), 7 artículos docentes indexados y he participado en numerosos congresos docentes y científicos. Mis líneas de investigación actuales son: Física aplicada a la percepción, innovación docente y competencias transversales en educación. Estancias en Universidades extranjeras: Katholieke Universiteit Leuven (Bélgica) y Santa Fe University (USA). Soy revisor habitual en la revista indexada “Building and Environment”. Además, poseo experiencia previa en empresas del ámbito público y privado.
    • Isabel Mundi Sancho
      Doctora en Ingeniería y Producción Industrial por la Universidad Politécnica de Valencia y posgrado en Ingeniería Avanzada de Producción, Logística y Cadena de Suministro (UPV). Ingeniera Superior Industrial en la especialidad de Organización Industrial posee una amplia experiencia en proyectos, docencia y consultoría en gestión de operaciones, mejora de productividad y mejora continua. Cuenta con varias publicaciones en el área de la planificación y control de operaciones en contexto determinista y de incertidumbre cuando existe una falta de homogeneidad en el producto. Actualmente es profesora de la UEV.
    • Arístides Rosell Cabrera
      Licenciado en 2002 por la Facultad de Bellas Artes de la Universidad Politécnica de Valencia en la especialidad de Diseño Gráfico. Igualmente, entre 1986-1991, cursó estudios de Licenciatura en la Facultad de Diseño Industrial e Informacional, ISDI, de la Universidad de La Habana en la especialidad de diseño informacional (diseño gráfico comunicacional). Es miembro y directivo de la asociación de crítica de arte de la Comunidad Valenciana desde 2015. Es presidente de la Asociación Cultural RUSSAFART y coordinador general de la Bienal de arte “Russafart, puertas abiertas de los talleres artísticos de Russafa” en Valencia desde el año 2008. Es gerente y director de Imprevisual Galería, desde 2004.También destaca su actividad profesional como diseñador gráfico independiente desde su estudio de diseño “SignoVisual”, labores que desarrolla desde 2004. Como artista visual ha realizado diversas investigaciones, exposiciones individuales y colectivas desde 1986 y su obra está presente en colecciones privadas de Cuba, Suecia, México, Holanda, Francia, Estados Unidos, Chile y España. Su actividad como diseñador abarca diversos proyectos de investigación en el campo del diseño gráfico e industrial. Ha realizado proyectos de comisariado de exposiciones en Valencia, Cuba, Francia y Suecia. Ha obtenido varios premios en diseño y su obra ha estado presente en las Bienales de Diseño de México, Bolivia y Cuba. Igualmente, ha dirigido y coordinado varias ediciones de catálogos de artistas valencianos y desde su editorial, Imprevisual Ediciones. Es miembro directivo y portavoz de PICUV, Plataforma de Iniciativas Culturales Urbanas de Valencia desde 2015. Desde 2017 es docente en la Universidad Europea de Valencia del grado de Arquitectura y Diseño y del Máster de profesorado. En la actualidad, como Doctorando. Ha dirigido Proyectos Finales de Grado (PFG) en el grado de Diseño de la Universidad Europea de València. Ha dirigido Trabajos Finales de Máster (TFM) en el Máster Universitario en Formación del profesorado de secundaria, escuelas de idiomas y enseñanzas deportivas.
    • Héctor Espinós Morató
      Doctor en Física por la Universitat de València (UV) y máster en Sistemas Inteligentes por la Universidad Jaume I de Castellón (UJI). Cuenta con varios años de experiencia en el sector relacionado con el Deep Learning, Machine Learning and Data Science. Ha desarrollado su actividad investigadora en varios centros de investigación: el i3M UPV - CSIC Medical Imaging Reconstruction Group (MIRG), el Instituto de Nuevas Tecnologías de la Imagen (INIT) de la UJI, o el Image Processing Laboratory del Parc Científic de la UV. Ha realizado varias estancias en centros de investigación de reconocido prestigio internacional como el Max Planck Institute for Plasma Physics (IPP), el CERN o el ESA Earth Observation Center (ESRIN) de la Agencia Espacial Europea. Actualmente es el coordinador de Ciencia de Datos de la UEV impartiendo docencia en las carreras de Organización Industrial, Física, Ciencia de Datos y Márketing de la UEV y en el máster de Ciencia de Datos que imparte la UOC. Es revisor de varias revistas científicas internacionales y ha participado en varios proyectos de innovación docente (como el Grupo de Física Arquímedes de la UV) o de servicio a la sociedad con A Touch of Universe, proyecto del OAV que intenta acercar la astronomía a personas con discapacidad visual.

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    Calidad académica

    Como parte de su estrategia, la Universidad cuenta con un plan interno de calidad cuyo objetivo es impulsar una cultura de calidad y mejora continua, y que permita afrontar los retos de futuro con la máxima garantía de éxito. De esta manera, se apuesta por: impulsar el logro de reconocimientos y acreditaciones externas, tanto a nivel nacional como internacional; la medición y análisis de resultados; la simplificación en la gestión; y la relación con el regulador externo.

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    Sistema de Aseguramiento Interno de Calidad (SAIC) Seguimiento de la calidad del título Resultados de procesos y RUCT Normativa de la universidad Servicios al estudiante
    Sistema de Aseguramiento Interno de Calidad (SAIC)

    La Universidad Europea de Valencia ha diseñado su Sistema de Aseguramiento Interno de Calidad (SAIC) acorde con las directrices de la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA), como base estructural para garantizar la calidad de las titulaciones oficiales, según las directrices de calidad del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) y la Ley Orgánica 4/2007, de abril, por la que se modifica la Ley Orgánica de Universidades 6/2001, de 21 de diciembre.

    El Diseño del Sistema de Aseguramiento Interno de la Calidad, que aplica a todas las actividades formativas de la Universidad y a todos los procesos que en ella se producen, fue certificado positivamente por el programa AUDIT de ANECA en julio de 2022 (https://www.aneca.es/informes-de-diseno).

    El SAIC vela porque toda la actividad formativa que se desarrolla en la Universidad Europea de Valencia responda de manera efectiva a los intereses y necesidades planteados por los usuarios de cada servicio, así como por la mejora continua de todas las actividades que se suceden en la misma según el ciclo de la mejora continua PDCA (Planificar-Realizar-Evaluar-Mejorar).

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    Seguimiento de la calidad del título

    Miembros de la comisión de calidad del título (CCT)

    • Director/a de Escuela
    • Director/a de Departamento
    • Coordinador/a de Título
    • Coordinador/a de TFG
    • Coordinador/a de Prácticas
    • Director/a Académico/a
    • Responsable de Evaluación de Aprendizajes
    • Asesor/a Académico/a
    • Estudiantes
    • Responsable de Calidad (Calidad y Compliance Académico)

    Principales mejoras del título

    • Implantación del nuevo modelo académico
    • Dar visibilidad y notoriedad del Grado mediante acciones de puertas para afuera de la Universidad
    • Fomento y potenciación del Plan de Empleabilidad del Título
    • Posicionarse como referente en empleabilidad en egresados en Ciencia de Datos
    • Mejora de los resultados de NPS del Grado
    • Ampliación de la oferta formativa para el personal docente en tecnologías educativas
    • Potenciación de especializaciones mediante ampliación de asignaturas optativas
    • Aumento del porcentaje de profesores doctores y acreditados

    Principales resultados del título

    • TASA DE ABANDONO CURSO 2022/2023: 23,1%
    • TASA DE ABANDONO CURSO 2021/2022: 0,0%
    • TASA DE RENDIMIENTO CURSO 2022/2023: 86,8%
    • TASA DE RENDIMIENTO CURSO 2021/2022: 93,2%
    • SATISFACCIÓN DE LOS ESTUDIANTES CON LA TITULACIÓN CURSO 2022/2023: 3,8/5
    • SATISFACCIÓN DE LOS ESTUDIANTES CON LA TITULACIÓN CURSO 2021/2022: 3,6/5
    • SATISFACCIÓN DE LOS PROFESORES CON LA TITULACIÓN CURSO 2022/2023: 4,3/5
    • SATISFACCIÓN DE LOS PROFESORES CON LA TITULACIÓN CURSO 2021/2022: 3,8/5
    • SATISFACCIÓN DE LOS ESTUDIANTES CON EL PROFESORADO CURSO 2022/2023: 4,0/5
    • SATISFACCIÓN DE LOS ESTUDIANTES CON EL PROFESORADO CURSO 2021/2022:4,1/5
    • SATISFACCIÓN DEL PAS CON LA ESCUELA CURSO 2022/2023: 4,0/5
    • SATISFACCIÓN DEL PAS CON LA ESCUELA CURSO 2021/2022: 3,9/5
    Resultados de procesos y RUCT

    Resultados de procesos

    Enlace a web del RUCT

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    Normativa de la universidad

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    Servicios al estudiante

    Preguntas Frecuentes

    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 la carrera de 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.