Grado en Ciencia de Datos Online
Sí a una carrera con futuro: fórmate en ciencia de datos con proyectos reales desde el primer curso y especialízate en áreas clave como inteligencia artificial, machine learning, Big Data y Cloud.
-32% ¡Descuento hasta el 30 de septiembre!
De los datos al impacto real: fórmate con el Grado en Ciencia de datos Online
Título oficial emitido por Universidad Europea de Valencia
| Online con clases en directo (exámenes y TFG online) | Clases en Español | Inicio: septiembre 2026 | 4 años, 240 ECTS | Escuela de Ciencias, Ingeniería y Diseño |
El Grado en Ciencia de Datos Online es una titulación oficial de 4 años de duración y 240 ECTS (créditos) cuyo objetivo es formar al perfil profesional responsable de la ingeniería de datos: profesionales capaces de realizar la explotación, desarrollo, diseño y administración de sistemas de gran volumen de datos.
Permite adquirir competencias en estadística, matemáticas aplicadas, programación, minería de datos, aprendizaje automático, desarrollo de software, gestión y visualización de datos.
Con la carrera en Ciencia de Datos online recibirás una formación de calidad, que habilita para ejercer como analista de datos en sectores como la banca, la sanidad, la educación, las telecomunicaciones, e-commerce o tecnológica.
Al terminar tu grado serás capaz de:
- Analizar el ciclo de vida de los datos.
- Diseñar interfaces eficientes en el contexto del Big Data.
- Aplicar técnicas de diseño, implementación, captación, almacenamiento y explotación de bases de datos.
- Usar técnicas de aprendizaje computacional para diseñar e implementar aplicaciones y sistemas, incluyendo la extracción automática de información a partir de grandes volúmenes de datos.
El programa se imparte en modalidad 100% online.
Universidad Europea se encuentra en el Top 5 de Universidades españolas en la integración de Inteligencia Artificial generativa en el ámbito educativo, según Forbes.
Asimismo, ha sido distinguida como el mejor centro de la Palo Alto Networks Cybersecurity Academy por su liderazgo en la incorporación de innovación en la enseñanza, aplicando tecnologías emergentes como la IA. Además, ha recibido el galardón NEXT SPAIN - VOCENTO en la categoría de Inteligencia Artificial.
Conoce más de nuestro Grado en Ciencia de Datos
Escuela STEAM, con más de 70 titulaciones, está a la vanguardia en la formación de los profesionales del futuro. Su modelo educativo se basa en la metodología de aprendizaje por proyectos (Project Based Learning), un enfoque práctico que permite al estudiante enfrentarse a retos reales desde el primer día.
La escuela está acreditada con el modelo SISCAL y la Acreditación Institucional otorgada por el Consejo de Universidades, garantizando los mayores estándares de calidad.
Cuenta con diferentes eventos como los Steam Days, el SciTech o la Steam Proyect Fair en donde podrás desarrollar tus proyectos de la mano de empresas del sector.
Plan de estudios del Grado en Ciencia de Datos online
Estructura del plan de estudios
Programa de estudios
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 | 9 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| 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 | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Aplicaciones y Tendencias en Ciencia de Datos | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Proyecto: Big Data I | 9 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Proyecto: Big Data II | 9 | OBLIGATORIA | Español (es) |
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) |
| Procesamiento de Lenguajes Naturales | 6 | OPTATIVA | Español (es) |
| Inglés | 6 | OPTATIVA | Español (es) |
Lo que aprenderás curso a curso
El Grado en Ciencia de Datos cuenta con un plan de estudios diseñado para formar profesionales capaces de liderar proyectos de análisis y extracción de valor en entornos donde los datos son el motor de la innovación.
1
Primer curso
- Comprender los fundamentos matemáticos, estadísticos y de programación necesarios para el análisis de datos.
- Adquirir bases en algoritmia, estructuras de datos y lógica computacional para la resolución de problemas.
- Introducirse en el tratamiento y análisis de datos, desarrollando una primera aproximación al pensamiento analítico.
- Conocer los principios de bases de datos y sistemas de información, esenciales para la gestión de datos.
- Potenciar competencias personales y digitales, integrando habilidades transversales en entornos tecnológicos.
2
Segundo curso
- Profundizar en programación y estructuras de datos avanzadas, aplicadas a la resolución de problemas complejos.
- Aplicar técnicas estadísticas y matemáticas para el análisis e interpretación de datos en distintos contextos.
- Trabajar con bases de datos y sistemas de almacenamiento, gestionando grandes volúmenes de información.
- Introducirse en el aprendizaje automático (machine learning) y en técnicas de modelización de datos.
- Desarrollar competencias profesionales y analíticas para la toma de decisiones basada en datos.
3
Tercer curso
- Aplicar modelos de inteligencia artificial y machine learning para la predicción y optimización de procesos.
- Trabajar con tecnologías de big data y computación distribuida en entornos reales.
- Desarrollar habilidades en visualización de datos y comunicación de resultados para la toma de decisiones.
- Integrar conocimientos técnicos en proyectos aplicados a distintos sectores empresariales y tecnológicos.
- Participar en proyectos y prácticas que conectan la formación con el entorno profesional.
4
Cuarto curso
- Aplicar los conocimientos adquiridos en prácticas profesionales y en el Trabajo de Fin de Grado.
- Profundizar en áreas especializadas como inteligencia artificial avanzada, analítica de datos o computación en la nube.
- Desarrollar soluciones basadas en datos para retos reales, integrando tecnología, negocio e innovación.
- Trabajar con herramientas y entornos profesionales, preparándose para certificaciones y demandas del mercado.
- Consolidar un perfil versátil y altamente demandado, preparado para liderar proyectos en ciencia de datos.
Conexión directa con el mundo profesional
El grado cuenta con la colaboración de potentes empresas y multinacionales. Gracias a esta red, trabajarás casos reales, retos prácticos y entornos aplicados, desarrollando un perfil alineado con lo que demandan las empresas.
Sinergia que permite una transferencia directa de conocimiento, que asegura una preparación profesional completa y una visión global para liderar con éxito en entornos empresariales reales.
Prácticas con los mejores
Realizar prácticas en empresas líderes es un pilar esencial del Grado en Ciencia de Datos online de la Universidad Europea. Estas experiencias te permiten aplicar tus conocimientos en programación, análisis de datos, inteligencia artificial y machine learning, al mismo tiempo que desarrollas habilidades clave y amplías tu red profesional.
El 95 % de los estudiantes que realizan prácticas en compañías de primer nivel acceden a su primer empleo en menos de un año, y más del 90 % continúa creciendo dentro de la misma organización. Una oportunidad única para diferenciarte y acelerar tu carrera en uno de los sectores con mayor demanda de talento.
Más información
Calendario de implantación del título
El Grado en Ciencia de Datos en su modalidad Online se implanta en el curso académico 2023/2024
Plazas de nuevo ingreso
180 (80 presenciales/100 a distancia.
Prácticas profesionales
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
Exámenes y TFG 100% online
Estudiarás con total flexibilidad, porque nuestro grado es 100% online, tanto la docencia, como los exámenes y la presentación del TFG.
Resultados de aprendizajes
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.
Herramientas que aprenderás a utilizar
En el Grado en Ciencia de Datos de la Universidad Europea Online aprenderás a manejar las principales herramientas utilizadas en la industria del Big Data y la analítica. Trabajarás con lenguajes y entornos como Python, Spark, Docker o Google Colab, gestores de bases de datos como Postgres y MySQL, y plataformas de visualización, monitorización y gestión de proyectos como Looker Studio, Elastic Stack, Jira, Trello o Microsoft Project. Una formación práctica que te prepara para los retos reales del sector.
Salidas profesionales del Grado en Ciencia de Datos online
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 e inteligencia artificial
Arquitecto de datos
Machine Learning Scientist
Desarrollador de soluciones de inteligencia artificial
Gestor de proyectos de Business Intelligence
Project manager en tecnologías de la información
Consultor o emprendedor en proyectos de datos y tecnología
Conoce el trabajo de nuestros estudiantes
¿Cómo será tu aprendizaje?
Aprendizaje experiencial
Aprenderás haciendo, sin acción no hay aprendizaje. Llevarás a la práctica los conocimientos aprendidos a través de nuestro campus virtual y de las herramientas online que ponemos a tu disposición.
Aprendizaje significativo
El docente relaciona los conocimientos, habilidades y experiencias previas, con los intereses, expectativas y características cognitivas de los estudiantes.
Experimentarás la sensación de “aprender juntos”, ya que se ve motivado para lograr tu propio aprendizaje y acrecentar también los logros de los demás.
Aprendizaje colaborativo
Aprendizaje profesional
El docente actúa como orientador y guía del aprendizaje hacia una aplicación profesional.
Aprendizaje constructivo y por descubrimiento
Explorarás para acceder a los conceptos. Esto te permitirá construir estructuras cognitivas a partir de la comparación, relación y reordenación de los nuevos conceptos.
Aprendizaje autónomo
El docente fomenta que los estudiantes aprendan por sí mismos. El estudiante se concibe como un agente activo y cooperativo, protagonista de su propio aprendizaje.
Aprendizaje individualizado
El docente atiende a la diversidad y a los diferentes estilos de aprendizaje de los estudiantes, ajustando las actividades formativas a las necesidades de los estudiantes.
Aprendizaje creativo
El desarrollo de la creatividad y la manifestación de la propia iniciativa hacen percibir el conocimiento como algo abierto que siempre es posible comprender desde otros ángulos.
Proceso de admisión
El proceso de admisión para cursar un grado o postgrado online en Universidad Europea puede llevarse a cabo durante todo el año, si bien la inscripción en cualquiera de nuestros programas está supeditada a la existencia de plazas vacantes. Para completar el proceso deberás seguir estos sencillos pasos:
1
Documentación
Envía esta documentación a tu asesor personal:
- Formulario de admisión.
- Documento legal de acceso a la titulación elegida.
- Fotocopia de tu DNI.
- Curriculum vitae.
- Plan de estudios de tu grado o carrera de acceso.
2
Prueba de acceso
Realiza las pruebas de admisión, que consisten en:
- Test de evaluación competencial.
- Entrevista personal.
- Prueba de evaluación de idioma (si procede).
3
Reserva de plaza
Formaliza la reserva de plaza por:
- Domiciliación bancaria.
- Tarjeta de crédito.
- Pago virtual.
Programa de becas y ayudas
Queremos ayudarte. Si quieres estudiar en Universidad Europea, tendrás a tu disposición una amplia selección de becas propias y oficiales.
Convalidaciones y traslados de centros
No tienes por qué seguir en algo que no te gusta. Por eso hemos diseñado planes específicos de convalidaciones y traslados de centro.
Consulta cómo solicitar tu estudio de convalidaciones online para cambiar tu expediente y comenzar tus estudios en Universidad Europea.
Perfil de ingreso y requisitos de acceso
Perfil de nuevo ingreso y vías de acceso al título
- 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.
Proceso de admisión
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.
Claustro
El claustro de este grado cuenta con un 50 % de doctores
Conoce a nuestro profesorado
Has visto de 12 resultados
Excelencia avalada por los mejores
Top 5 universidades privadas españolas
5 estrellas en Ratings QS Stars
Universidad privada líder en la Comunidad de Madrid
Preguntas frecuentes
¿Qué se estudia en el Grado en Ciencia de Datos online?
En el Grado en Ciencia de Datos online estudiarás programación, estadística, bases de datos, algoritmia, inteligencia artificial, machine learning, big data, visualización de datos y computación en la nube.
Aprenderás a recoger, organizar, analizar e interpretar datos para convertirlos en información útil y aplicarla a la toma de decisiones.
¿Qué diferencia hay entre Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial?
La Ciencia de Datos se centra en analizar datos para extraer conocimiento y apoyar decisiones. La Inteligencia Artificial, en cambio, busca crear sistemas capaces de aprender, automatizar tareas o realizar predicciones.
En este grado trabajarás ambas áreas, porque aprenderás a analizar datos y a aplicar técnicas de inteligencia artificial y machine learning.
¿Qué diferencia hay entre Ciencia de Datos y Big Data?
La Ciencia de Datos analiza los datos para obtener información útil. El Big Data se centra en almacenar, procesar y gestionar grandes volúmenes de datos.
Dicho de forma sencilla: el Big Data permite manejar grandes cantidades de información y la Ciencia de Datos permite interpretarla para tomar mejores decisiones.
¿Necesito saber programar antes de estudiar Ciencia de Datos?
No necesitas ser experto en programación antes de empezar, pero sí es recomendable que tengas interés por la tecnología, la lógica y la resolución de problemas.
Durante el grado adquirirás las bases necesarias para trabajar con programación, algoritmos, bases de datos y herramientas de análisis.
¿Qué nivel de matemáticas necesito?
La Ciencia de Datos tiene una base matemática y estadística importante, por lo que te ayudará tener interés por el razonamiento lógico y el análisis.
A lo largo del grado estudiarás materias relacionadas con álgebra, cálculo, estadística, probabilidad, análisis de datos y modelos predictivos.
¿Qué herramientas se utilizan en Ciencia de Datos?
En Ciencia de Datos se utilizan herramientas relacionadas con programación, bases de datos, análisis estadístico, visualización, big data, inteligencia artificial y cloud computing.
Además, tendrás acceso a AWS Academy para reforzar tus competencias en computación en la nube y prepararte para certificaciones vinculadas a Amazon Web Services.
¿Qué tipo de proyectos haré durante el grado?
Desde el primer curso trabajarás en proyectos prácticos relacionados con análisis de datos, visualización, big data, inteligencia artificial, machine learning, datos abiertos y computación en la nube.
Podrás aplicar lo aprendido a problemas reales de sectores como empresa, salud, educación, industria o sostenibilidad.
¿Qué salidas profesionales tiene el Grado en Ciencia de Datos?
Podrás trabajar como data analyst, data scientist, especialista en big data, machine learning engineer, consultor/a de datos, especialista en business intelligence, arquitecto/a de datos o desarrollador/a de soluciones de inteligencia artificial.
Son perfiles cada vez más demandados porque las empresas necesitan profesionales capaces de interpretar datos y convertirlos en decisiones útiles.