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Grado en Ciencia de Datos Online

Una profesión multidisciplinar y de máxima empleabilidad.

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Grado en Ciencia de Datos

Si estudias el Grado online en Ciencia de Datos, trabajarás en proyectos actuales de empresas reales desde el primer curso, y aprenderás con el plan de estudios más innovador del mercado, que ha sido diseñado por profesionales de Amazon.

Con el Grado en Ciencia de Datos aprenderás a dominar la algorítmica y la computación con el objetivo de profundizar en el mundo de la Inteligencia Artificial. Obtendrás una visión de cómo hacer el mejor uso de los datos para cubrir las necesidades del entorno empresarial, social, sanidad, industrial, industria 4.0 y sostenibilidad, conociendo el modo más eficaz para impactar en ellas.

Adquirirás los conocimientos necesarios para trabajar con un gran volumen de datos, utilizando herramientas punteras para tratarlos y procesarlos, así como para realizar la predicción de mejoras en diferentes áreas, como la sanidad o la educación, entre otras.

Tendrás acceso a la AWS Academy para preparar el AWS Certified Cloud Practitioner, y al AWS Certified Machine Learning Speciality.

Online Español
Inicio: 30 sep. 2024 240 ECTS
Título emitido por Universidad Europea de Valencia 4 años Título oficial Escuela de Arquitectura y Politécnica

Tu estudio de convalidaciones sin coste

En la Universidad Europea los créditos convalidados no tendrás que abonarlos. Solicita un estudio de convalidación gratuito, nuestros alumnos llegan a convalidar hasta más de un año.

¿Por qué estudiar el Grado en Ciencia de Datos?

El plan de estudios del Grado en Ciencia de Datos ha sido diseñado 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.

Formación Transdisciplinar
  • Área de mayor empleabilidad del mercado.
  • Salidas profesionales TOP como: Data Engineer, Experto en Inteligencia Artificial, Data architect, Big Data Analyst.
  • Desarrollo profesional en empresas como Zeus, Nnsys e Institutos tecnológicos especialistas en IA.
  • Desarrollarás competencias sobre Tecnología en diversos sectores.
  • Reforzarás tus soft skills, competencias y habilidades formando parte de uno de los Clubes de Estudiantes que existen en la Universidad.
Metodología Experiencial
  • Trabajarás desde el primer curso en proyectos con empresas reales.
  • Tendrás soporte continuo de tu tutor personal y de un claustro formado por profesionales en activo de multinacionales y empresas de primer nivel.

Empleabilidad

Profesión número 1 en el ranking de profesiones más demandadas en el mercado laboral.

Proyectos reales

Trabaja en proyectos con empresas reales desde el primer curso.

Training sessions

Regulares seminarios y workshops de la mano de profesionales destacados, que te formarán en las últimas tecnologías y competencias.

Partners

Podrás beneficiarte de los acuerdos y colaboraciones con empresas punteras del sector.

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Salidas profesionales

Podrás dirigir proyectos de análisis en todas las áreas y liderar la toma de decisiones en cualquier organización:

  • Data Engineer
  • Big Data Analyst
  • Data Arqchitect
  • Experto en IA
  • Consultor especialista en análisis e implementación de soluciones estratégicas.
  • PM en proyectos de Tecnologías de la Información
  • Investigador/a en instituciones públicas o privadas; o docente en formación secundaria o universitaria.
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.

Plan de estudios

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 Decisiones9OBLIGATORIAEspañol (es)
Infraestructura y Computación en la Nube6OBLIGATORIAEspañol (es)
Fundamentos de Big Data6OBLIGATORIAEspañol (es)
Aprendizaje Automático9OBLIGATORIAEspañol (es)
Visualización de Datos6OBLIGATORIAEspañol (es)
Aplicaciones y Tendencias en Ciencia de Datos6OBLIGATORIAEspañol (es)
Proyecto: Big Data I9OBLIGATORIAEspañol (es)
Proyecto: Big Data II9OBLIGATORIAEspañol (es)

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 Externas18OBLIGATORIAEspañol (es)
Trabajo Fin de Grado12OBLIGATORIAEspañol (es)
La Industria 4.04.5OPTATIVAEspañol (es)

El Grado en Ciencia de Datos en su modalidad Online se implanta en el curso académico 2022/2023.

100 plazas 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 colaboradoras

Competencias del título

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.

¿Cómo es la metodología online?

Flexible

Clases virtuales en directo a las que te puedes conectar desde cualquier sitio y dispositivo.

Cercana

Contarás con el apoyo de nuestros profesores expertos que facilitarán tu aprendizaje, así como de un tutor de acompañamiento que te orientará y te ayudará a que logres tus objetivos.

Funcional

El campus virtual será tu plataforma de aprendizaje en la que encontrarás las materias que vas a cursar. Además, tendrás acceso a la biblioteca, a una zona de comunidad para poder contactar con otros estudiantes y asistencia 24 horas.

Metodologia del Máster en Psicología General Sanitaria
Grado en Diseño Gráfico y Multimedia - online

Consulta nuestras sedes de exámenes

Ponemos a tu disposición 7 sedes en España para la realización de pruebas y exámenes oficiales, cuando sea necesario: A Coruña, Barcelona, Bilbao, Madrid, Sevilla, Tenerife y Valencia.

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 puedes realizar la "solicitud de admisión" en el enlace que encontraras más abajo.

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.

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.

Claustro

El claustro de este Grado cuenta con un 80% de doctores.

  • Marta Calvo Catoira
    Ingeniera química por la Universidad de Salamanca, y doctora europea en ciencias médicas y biotecnología por la Universidad del Piamonte Oriental "Amadeo Avogadro" donde realizó su tesis sobre la obtención de un nuevo biomaterial empleado en el prototipo de una prótesis arterial y su industrialización. Ha publicado multitud de artículos y asistido a numerosos congresos especializados y posee, además, un máster en neurociencia clínica y experimental por la Universidad de Murcia. Ha desarrollado su carrera profesional en Reino Unido, Italia y España, contando con una gran experiencia en ingeniería y gestión de proyectos de biotecnología, siempre en un entorno multidisciplinar e internacional. Recientemente, también ha obtenido su primera patente dentro de su especialización en biomateriales.
  • Ignacio Piñero Santiago
    Ingeniero Técnico Industrial en la especialidad de Mecánica de la Universidad del País Vasco desde 2005. Experto en patología y rehabilitación de estructuras (edificación e infraestructuras). En 2009 obtuvo el Máster Europeo en Gestión de Proyectos (EuroMPM™) y en 2013, defendió su doctorado con una tesis titulada "Metodología para priorizar y planificar la rehabilitación sostenible de estructuras deterioradas", estando en vigor dicha metodología como herramienta para la priorización de la rehabilitación de las edificaciones del Centro Histórico de La Habana (Patrimonio de la Humanidad). Con más de 10 años de experiencia investigadora, tiene varias publicaciones en revistas internacionales, numerosas publicaciones en diferentes congresos Nacionales e Internacionales, presencia en comités científicos, participación activa en un grupo de investigación de la UPV/EHU y dos patentes relacionadas con la digitalización del flujo operativo asociado a inspecciones y diagnóstico estructural. Ha dirigido numerosos Trabajos Fin de Grado, Trabajos Fin de Máster y una Tesis Doctoral (otra en marcha). Actualmente, colabora como docente en los grados de Ciencia de Datos y el Grado en Ingeniería en Organización Industrial en su modalidad Online.
  • Guillermo Torralba Elipe
    Doctor en física, realizó el doctorado en el ámbito de la astrofísica de partículas sobre la inferencia de la composición de los rayos cósmicos y el estudio del espectro medido en la Tierra de éstos utilizando datos del Observatorio Pierre Auger. En el mismo ámbito trabajó en el Gran Sasso Science Institute analizando datos del satélite DAMPE y desarrollando software de análisis y reconstrucción para el detector de astropartículas HERD situado en la estación espacial china. Actualmente es miembro del Data Processing and Analysis Consortium del satélite de la ESA Gaia aplicando técnicas de Inteligencia Artificial para la caracterización de estrellas. (Co-)autor de más de 80 artículos publicados y 30 presentaciones en congresos internacionales. En el ámbito docente imparte asignaturas en el grado de Ingeniería de Organización Industrial y el grado de Ciencia de Datos en la Universidad Europea de Valencia. También imparte en la Universidad Internacional de la Rioja en el Máster de Astrofísica y Técnicas Observacionales en Astronomía y dirige trabajos de fin de máster en el máster de Análisis y Visualización de Datos Masivos y el máster de Inteligencia Artificial.

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.

Consultar

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).

Consultar

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
Normativa de la universidad

Preguntas frecuentes

Para acceder al Grado de Ciencia o Ingeniería de datos 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, la toma de decisiones en cualquier organización.

El Grado en Ciencia de Datos de la Universidad Europea de Valencia está repartido en cuatro cursos, con un total de 240 ECTS.