Características

El Máster en Bioinformática es un título oficial diseñado para formar transversalmente a profesionales para una gestión de los datos en el área de la salud y la trasferencia de los resultados a la práctica clínica.

Tiene una orientación investigadora que capacita en la creación de modelos predictivos de salud formando a los profesionales del futuro de la Medicina de precisión.

Además, conocerás los aspectos legales del manejo de datos de investigación en investigación pre-clínica y clínica, al igual que te
formarás en Health Data Science: R y R Studio y Python, Big Data, análisis inteligente de datos mediante Inteligencia Artificial (IA), procesamiento del lenguaje natural, creación de bases de datos y minería de datos.

Online con clases en directo	Español
Inicio: 15 nov. 2022	60 ECTS
Título emitido por Universidad Europea de Madrid	12 meses	Título oficial	Facultad de Ciencias Biomédicas y de la Salud

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100% Online

Metodología flexible que te permitirá compaginar tu vida profesional y personal con la formación.

Enfoque investigador

Integrado con líneas de investigación propias de la Universidad Europea de acceso directo a programas de Doctorado.

Claustro de prestigio

Compuesto por profesionales de gran reconocimiento en el área, con experiencia investigadora y docente en las áreas de ciencias de la salud.

Programa único

Única titulación oficial en Bioinformática que ofrece formación en ensayos clínicos.

Programa innovador orientado hacia la Medicina de Precisión: trabajaremos todo el proceso desde la generación de datos ómicos, hasta su posterior integración con los datos del paciente en la práctica clínica (historia clínica electrónica), con el objetivo de mejorar tanto el diagnóstico, como el tratamiento de un paciente, cada vez, mejor informado.
Conoceremos los aspectos legales del manejo de datos de investigación en investigación pre-clínica y clínica.

Formación amplia en Health Data Science: R y R Studio y Python, Big Data, análisis inteligente de datos mediante Inteligencia Artificial (IA), procesamiento del lenguaje natural, creación de bases de datos y minería de datos.
Programa basado en el desarrollo de competencias técnicas. Contarás con 4 módulos de bioinformática aplicada que supondrán un gran avance para tu curriculum, que estará muy orientado a los nuevos perfiles laborales en salud, donde los datos son cada vez más importantes.

Conoce más sobre el Máster en Bioinformática online

Empresas colaboradoras

Tenemos acuerdo con empresas del sector Health-Tech: Xolomon, empresa que permite la creación de diversas soluciones personalizadas en el ámbito de la investigación clínica y biomedicina, así como herramientas informáticas destinadas a la estandarización de datos clínicos con eCDR (cuaderno electrónico de recogida de datos); Laboratorios Dr. Larrasa, empresa biotecnológica especializada en Medicina Personalizada a partir del Genoma Humano y en Sanidad y Genética Animal; Dreamgenics, una empresa biotecnológica especializada en el análisis de datos provenientes de tecnologías Next-generation Sequencing (NGS); 24 Genetics, empresa del sector Health Tech con base en Madrid y especializada en análisis genético y Sycai Medical, empresa del sector Health Tech cuyo objetivo es proporcionar herramientas basadas en la inteligencia artificial como el Radiology Assistant que puedan servir para el apoyo al diagnóstico asistido por imagen.

Plan de estudios

Todos nuestros módulos constan de 6 ETCS cada uno y se realizan de forma continuada. Una vez superados estos módulos el alumno recibe el título oficial de Máster Universitario en Bioinformática por la Universidad Europea de Madrid.

Módulo 1. Fundamentos de Biomedicina y de Investigación Traslacional (6 ECTS)

Descripción de los aspectos fundamentales de la estructura y función del cuerpo humano y principales aspectos de los procesos de investigación traslacional.

Estructura y Función.
Modelos experimentales en Biomedicina.
From bench to bedside.
Introducción a la terapia e investigación traslacional.
Comunicación, Transferencia y Gestión Científica. Biobanking, Ethics, and Relevant.

Módulo 2. Bioinformática Aplicada al Diagnóstico Molecular (6 ECTS)

Explotación de bases de datos biológicas

Diagnóstico molecular. Diagnóstico molecular en cáncer y enfermedades infecciosas.
Test Genéticos. Paneles de Genes. Tecnologías de secuenciación masiva.
Bases de datos biológicas.
Bases de datos relacionales.
Minería de datos.
Repositorios de datos y descubrimiento de conocimiento en bases de datos.

Módulo 3. Informática Biomédica (6 ECTS)

Integración de datos en entorno clínico. Big Data y Medicina de Precisión.

Fundamentos de salud electrónica.
Grandes cantidades de datos en Medicina Clínica.
Sistemas de información.
Parámetros de calidad en grandes repositorios de datos médicos y biomédicos.
Medicina de precisión.

Módulo 4. Metodología de la Investigación I (6 ECTS)

Modelos matemáticos y estadísticos en Bioinformática y Biología Computacional.

Estadística y Probabilidad.
Análisis inferencial.
Introducción a la genómica.
Herramientas computacionales para explotar datos óhmicos de distinta naturaleza.
Métodos estadísticos y de aprendizaje automático.
Redes en biología de sistemas.

Módulo 5. Metodología de la Investigación II (6 ECTS)

Introducción al Data Science en Salud: Aprendizaje basado en máquinas y Deep learning para la optimización del diagnóstico, adaptación de los tratamientos y personalización de las terapias

Nuevas tecnologías informáticas y Big Data.
Procesamiento del lenguaje natural.
Aprendizaje basado en máquinas aplicado a la medicina.
IA (inteligencia artificial).
Medicina Preventiva y Predictiva.

Módulo 6. Bioinformática Aplicada I (6 ECTS)

Diseño de terapias y medicamentos innovadores.

Introducción histórica al diseño y desarrollo de fármacos.
Investigación y desarrollo de fármacos.
Fases del desarrollo de nuevos medicamentos.
Estudios de toxicidad y optimización de fármacos.
Patentes en la industria farmacéutica.

Módulo 7. Bioinformática Aplicada II (6 ECTS)

Modelado molecular, docking, cribado virtual y otras técnicas de uso común en el diseño de fármacos asistido por ordenador. Infancia y salud.

Fundamentos de estructura molecular.
Movimientos macromoleculares.
Interacciones entre moléculas.
Acoplamiento ligando-receptor.

Módulo 8. Bioinformática Aplicada III (6 ECTS)

Medicina personalizada o de precisión.

Planificación y diseño de estudios traslacionales.
Biomarcadores para la medicina personalizada o de precisión.
Aspectos ético-legales de la explotación y manejo del Big Data en Medicina.
IA y genómica para la medicina de Precisión.
Informes clínicos con datos de medicina de precisión.

Módulo 9. Bioinformática Aplicada IV (6 ECTS)

Ensayos Clínicos.

La figura del MSL.
Protocolos de ensayo clínico.
Análisis estadístico y validación de datos resultantes de EC.
Protocolos Maestro.
Mecanismos de farmacovigilancia en los EC.

Módulo 10. Trabajo de Fin de Máster (6 ECTS)

Consiste en la elaboración de un proyecto de investigación en los ámbitos de la bioinformática, la ciencia de datos y la medicina traslacional.

Fases de la investigación.
Elección y justificación del tema.
Construcción del marco teórico.
Objetivos de la investigación.
Material y método.
Recogida y análisis de resultados preliminares.
Discusión y Consideraciones finales del proyecto.

Estructura del plan de estudios

Materia	ECTS	Tipo
MODULO 1 - Fundamentos de Biomedicina y de Medicina Traslacional	6	OBLIGATORIA
MODULO 2 - Bioinformática aplicada al diagnóstico molecular	6	OBLIGATORIA
MODULO 3 - Informática Biomédica	6	OBLIGATORIA
MODULO 4 - Metodología de la investigación I	6	OBLIGATORIA
MODULO 5 - Metodología de la investigación II	6	OBLIGATORIA
MODULO 6 - Bioinformática aplicada I. Diseño de terapias y medicamentos innovadores	6	OBLIGATORIA
MODULO 7 - Bioinformática aplicada II. Modelado Molecular y Docking	6	OBLIGATORIA
MODULO 8 - Bioinformática aplicada III. Medicina personalizada	6	OBLIGATORIA
MODULO 9 - Bioinformática aplicada IV. Ensayos Clínicos	6	OBLIGATORIA
MODULO 10 - Trabajo Fin de Máster	6	OBLIGATORIA

Calendario de implantación del título

2021

Competencias del título

Competencias básicas

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias transversales

CT1 - Creatividad. Capacidad para crear ideas nuevas, llegar a conclusiones o resolver problemas de una forma original. Requiere del conocimiento, curiosidad, imaginación y evaluación de alternativas. El nivel más fundamental de la creatividad se manifiesta como el descubrimiento y el más alto como la innovación.
CT2 - Comunicación estratégica. Capacidad para transmitir de manera eficaz mensajes (ideas, conocimientos, sentimientos, argumentos), tanto de forma oral como escrita, de tal manera que se alineen de manera estratégica los intereses de los distintos agentes implicados en la comunicación.
CT3 - Competencia digital. Capacidad que faculta un uso eficaz y seguro de las tecnologías de la información y de la comunicación. Ayuda al desarrollo del pensamiento crítico y es una capacidad clave para la búsqueda y análisis de datos, la investigación, la comunicación, el aprendizaje y una participación inclusiva en la sociedad.
CT4 - Liderazgo influyente. Capacidad para influir en otros, para poder dirigir o guiarles hacía unos objetivos concretos en momentos de cambios constantes derivados por entornos volátiles, inciertos, complejos y ambiguos (VUCA) del mundo actual. Los líderes influyentes son referentes y son capaces de lograr un alto desempeño y los mejores resultados. Sus comportamientos generosos, éticos, empáticos y de un alto índice de inteligencia emocional les permiten ejercer como modelos a seguir, logrando un alto desempeño y motivación en sus equipos.
CT5 - Trabajo en equipo. Capacidad que desarrolla la inteligencia social para cooperar con otros en la consecución de un objetivo compartido, participando de manera activa, empática y ejerciendo la escucha activa, además de una comunicación efectiva y el respeto a todos los integrantes, con madurez y eficacia. En la era digital, esa eficacia se traduce en la destreza de trabajar con otros en entornos multiplataforma, multiculturales, multilingües y multidisciplinares de manera fluida y consiguiendo los objetivos marcados.
CT6 - Análisis crítico. Capacidad para integrar el análisis con el pensamiento crítico en un proceso de evaluación de distintas ideas posibilidades y su potencial de error, basándose en evidencias y datos objetivos que lleven a una toma de decisiones eficaz y válida. Se trata de aprender a localizar, extraer, analizar e interpretar información y datos fiables para después estudiar, examinar y razonar, pudiendo así llegar a una conclusión de manera rápida y eficaz, como demanda el mundo actual.
CT7 - Resiliencia. Capacidad de las personas para adaptarse a situaciones adversas, inesperadas, que causen estrés, ya sean personales o profesionales, superándolas e incluso convirtiéndolas en oportunidades de cambio positivo. Esta capacidad se traduce en un crecimiento profundo de la persona, haciéndoles conocer sus limitaciones, salir de su zona de confort, aprender de los obstáculos, desarrollar su inteligencia emocional y aprender a ser perseverantes ante situaciones difíciles.
CT8 - Competencia ético-social. Capacidad de desenvolverse en una profesión de manera adecuada y convivir en una sociedad plural y un mundo diverso. Esta capacidad pretende desarrollar ciudadanos globales y responsables, conscientes de la desigualdad y sensibles a la diversidad en un mundo global. Con conciencia ética y compromiso social. Internacionales, multilingües, flexibles y adaptables en entornos multiculturales.

Competencias específicas

CE1 - Manejar los aspectos esenciales de la biomedicina y de la investigación pre-clínica y clínica.
CE2 - Emplear las principales bases de datos biológicas y la forma de explotar sus datos para el diagnóstico molecular.
CE3 - Utilizar y valorar las principales aplicaciones de la informática médica y de las metodologías de Big Data para integrar datos en un entorno clínico.
CE4 - Evaluar y testar las aplicabilidades de los diferentes modelos matemáticos, estadísticos o de inteligencia artificial en bioinformática.
CE5 - Enfocar y adaptar el uso de las metodologías de aprendizaje basado en máquinas y aprendizaje profundo para la optimización del diagnóstico, la adaptación de los tratamientos y la personalización de las terapias.
CE6 - Analizar e interpretar las principales aplicaciones informáticas aplicadas disponibles para el diseño de fármacos asistido por ordenador y en el análisis de librerías de moléculas en los protocolos de Drug Discovery.
CE7 - Estudiar y evaluar los principales modelos de explotación comerciales en el área de la informática biomédica, describiendo sus especificaciones.
CE8 - Utilizar y valorar las principales aplicaciones y los paquetes de software de la biología estructural, dinámica molecular y docking enfocadosa la validación de terapias.
CE9 - Implementar algoritmos de aprendizaje basado en máquinas y aprendizaje profundo en la limpieza, análisis, integración y validación de datos ómicos en medicina traslacional.
CE10 - Evaluar la figura del MSL (Medical Science Liaison) en las primeras etapas del ensayo clínico, así como las herramientas de análisis de literatura científica y bases de datos de patentes necesarias para implementar las primeras fases del ensayo clínico.
CE11 - Crear y aplicar los ensayos de terapias personalizadas ¿basket trials¿, con base en las fases de los ensayos clínicos.
CE12 - Investigar y analizar los diferentes tipos de regulación, así como la legislación necesarios en las diferentes etapas del ensayo clínico y en el ámbito de la industria farmacéutica.
CE13 - Valorar y emplear los aspectos clínicos, legales y éticos, así como los mecanismos de farmacovigilancia que hay detrás de los ensayos clínicos.
CE14 - Aplicar de forma global, multidisciplinar e integradora los conocimientos, habilidades y competencias en el desarrollo práctico y sistematizado de un proyecto integral dentro del ámbito de las materias aprendidas durante el máster, de naturaleza investigadora.

Dra. Dña. Rocío González Soltero

Doctora en Genética Molecular Microbiana. Máster en Bioinformática. Profesora Titular de Genética Molecular en el Departamento de Medicina en la Universidad Europea de Madrid. Investigadora Senior de los grupos de investigación en Microbiota, Alimentación y Salud de la Universidad Europea de Madrid. Directora del Máster Universitario en Bioinformática.

Nuestro equipo docente

Dra. Dña. Ana Fernández Santander. Doctora en Genética. Catedrática de Genética en el Departamento de Medicina de la Universidad Europea de Madrid. Investigadora Principal del Grupo Genética de Poblaciones y Genética del Cáncer.
Dr. Enrique Puertas Sanz. Ingeniero en Informática, doctor en Tecnologías de la Información Aplicadas, profesor del departamento de "Ciencias y Tecnología de la Información y la Comunicación" y director del Máster Big Data Analytics. Enrique es especialista en Inteligencia Artificial, Big Data, Usabilidad y Diseño de interfaces de Usuario. Universidad Europea de Madrid.
Dr. Juan José Beunza Nuín. Catedrático de la Universidad Europea de Madrid. Médico especialista en Medicina Interna y Tropical con más de 10 años de experiencia clínica, cinco de ellos como Director Médico de Kyoga Foundation y médico en Mulago Hospital / Makere University (Uganda). Doctorado en Epidemiología Nutricional y Cardiovascular con una estancia posdoctoral en la Harvard School of Public Health colaborando en la cohorte PaCT (Nigeria, Sudáfrica, Tanzania y Uganda). Director del Programa de Educación Interprofesional de la Universidad Europea de Madrid. Ganador del segundo premio del I Hackaton de Salud Pfizer (Madrid, 2019) con un proyecto de Internet of Things para pacientes ancianos que viven solos. Actualmente dirige el grupo de Inteligencia Artificial de la Universidad Europea de Madrid.
Dra. Emilia Condés Moreno. Médico especialista en Medicina Familiar y Comunitaria y Diplomada en Estadística. Posee amplia experiencia en gestión y análisis de datos de ensayos clínicos en diferentes hospitales madrileños. Actualmente es la directora de modelo académico y transformación digital dentro del Vicerrectorado de Profesorado e Investigación de la Universidad Europea de Madrid.
Dña. Rocío Queipo Matas. Diplomada en Estadística y Máster en Educación, actualmente doctoranda de la Universidad Europea de Madrid. Trabaja como bioestadística Investigadora en Fundación del Hospital la Paz y es profesora de Metodología de la Investigación y coordinadora de los Trabajos Fin de Grado del Grado en Medicina de la Universidad Europea de Madrid.
Dr. Jon del Arco Arrieta. Dr. En Biotecnología. Profesor Adjunto de Bioinformática. Universidad Europea de Madrid.
Dr. Antonio Morreale. Dr. En Química. Investigador Senior en Bioinformática. Colaborador CBM-CSIC. Investigador en Repsol-Química. Director del Experto en Arquitectura Molecular de la Universidad Europea de Madrid.
Dña. Laura Núñez Bárez. Ms. En Derecho Europeo, Derecho Internacional y estudios jurídicos internacionales. Experta en protección de datos. JRC Data Protection Coordinator at the European Commission - JRC (Joint Research Centre). Lombardía (Italia).
Dr. Jonathan Gómez Raja. Dr. En Microbiología. Ms. En Bioinformática aplicada a la Salud. Jefe del Área de Coordinación Científica de Fundesalud (Servicio Extremeño de Salud. Junta de Extremadura).
Dra. María Peña Chilet. Dra. En Biotecnología y Biomedicina. Investigadora Post-Doctoral CIBERER. Experta en Epigenómica del Cáncer. Área de Bioinformática Clínica (Fundación Progreso y Salud. Junta de Andalucía)
Dr. Francisco Manuel Ortuño. Dr. Ingeniero en Telecomunicaciones. Experto en Genómica del Cáncer, análisis de datos y desarrollo de protocolos en Bioinformática Clínica. Área de Bioinformática Clínica (Fundación Progreso y Salud. Junta de Andalucía)
Dr. Javier Pérez Florido. Dr. En Ingeniería Informática. Ms. En Bioinformática. Investigador en análisis de datos genómicos y desarrollo de algoritmos.
Dra. Apolonia Novillo. Doctora en Ciencias Biológicas por la UCM. Actualmente es Catedrática de Biología Celular y Genética, y es miembro del grupo de Investigación Variabilidad Genética Humana en la Universidad Europea de Madrid. Sus líneas de investigación están relacionadas con la Innovación Educativa, así como con investigación básica sobre Farmacogenética y Cáncer.
D. Luis Cornide. Ingeniero informático por la UCM y MBA por el Instituto de Empresa. Es gerente de la empresa tecnológica Xolomon y amplia experiencia en Tecnologías de la Información, motores de búsqueda y software biomédico. Como Director General ha participado en la captación de fondos, desarrollo y lanzamiento de proyectos de I+D en el sector del software y la biomedicina.
Dra. Pilar Gonzalez Panero. Es profesora del Grado en Enfermería de la Universidad Camilo José Cela. De 2006 a 2012 fue asesora externa del Departamento de Farmacovigilancia de la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios. Posee dos licenciaturas en Farmacia y Bioquímica, además de un máster en ensayos clínicos. Es Doctora en Ciencias de la Educación por la UCM y miembro de la SEDCA (Sociedad Española de Dietética y Ciencias de la Alimentación).
Dra. Mariangela Tabone. Profesora adjunta en la Universidad Europea. Licenciada en Biotecnología por la Universitá de Palermo (Italia) y doctorada en en el departamento de Biotecnología Microbiana del Centro Nacional de Biotecnología en Madrid (CNB-CSIC) trabando sobre el sistema toxina antitoxina y las células persistentes de Bacillus subtilis. Actualmente es miembro del Laboratorio de MAS Microbiota en la Universidad Europea de Madrid donde se ocupa de estudiar las correlaciones sobre metaboloma y microbiota y el estudio de marcadores genéticos de interés diagnóstico en diferentes proyectos de investigación.
D. Javier Escalera Orobón. Es graduado en Dirección y Administración de empresas por la UCM y Máster en Big Data Science por la Universidad de Alcalá. Actualmente es el responsable de la gestión de la demanda (demand planner) en la Unidad de Medicamentos (EMBU) de la Farmacéutica Kyowa Kirin International plc.

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.

Nuestro modelo educativo

Desde la Universidad Europea apostamos por un aprendizaje que te prepare para las necesidades del mundo profesional. Gracias a nuestra metodología podrás adquirir los conocimientos, destrezas, habilidades y competencias que faciliten la máxima empleabilidad en mundo global.

Aprendizaje experiencial

El estudiante aprende haciendo, sin acción no hay aprendizaje.

Aprendizaje significativo

El docente relaciona los conocimientos, habilidades y experiencias previas, con los intereses, expectativas y características cognitivas de los estudiantes.

Aprendizaje colaborativo

El estudiante experimenta la sensación de “aprender juntos”, ya que se ve motivado para lograr su propio aprendizaje y acrecentar también los logros de los demás.

Aprendizaje profesional

El docente actúa como orientador y guía del aprendizaje hacia una aplicación profesional.

Aprendizaje constructivo y por descubrimiento

El estudiante explora para acceder a los conceptos. Esto le permite 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.

Conoce las...

Salidas profesionales

Industria biotecnológica, farmacéutica y de desarrollo de productos sanitarios (MSL).
Contexto hospitalario: historia clínica electrónica y Medicina de Precisión.
Investigación y desarrollo (I+D+i): investigación pre-clínica y clínica.
Academia. Acceso a Doctorado y carrera docente e investigadora.
Plataformas e institutos de secuenciación, análisis de datos genómicos, proteómicos y metabolómicos (Core Facilities).
Desarrollo de nuevos fármacos y reposicionamiento de fármacos antiguos para enfermedades emergentes.
Analista de datos o profesional que sea experto en el uso de herramientas informáticas y en datos sanitarios (Data Science, Bussines Analytics in Healthcare).
Mantenimiento de bases de datos.
Consultoría (Healthcare AI Consultant, Healthcare Project Manager+PMI).

Acceso

Perfil recomendado

Licenciado/as o Graduado/as en Medicina, Enfermería, Nutrición Humana y Dietética, Farmacia, Psicología, Biología, Química, Biomedicina, Biotecnología, Bioquímica.
Se valorará además la admisión de matemáticos, físicos, estadísticos, informáticos e ingenieros de distintas ramas con experiencia profesional, actividad investigadora o formación de posgrado previa en el ámbito biomédico.
Aunque no es imprescindible, se recomiendan conocimientos previos en el área y habilidades tecnológicas para cursar el máster de forma satisfactoria.

Requisitos de acceso

Título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior perteneciente a otro estado integrante del Espacio Europeo de Educación superior.
Título conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educación Superior sin necesidad de la homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado.

Proceso de admisión

El proceso de admisión para cursar un grado o postgrado online en la 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:

Documentación

Necesitarás enviar la documentación específica a tu asesor personal.

Formulario de admisión.
Documento legal de acceso a la titulación elegida.
Fotocopia de tu DNI.
Curriculum vitae.

Prueba de acceso

Una vez revisada la documentación tu asesor personal se pondrá en contacto contigo.

Test de evaluación competencial.
Entrevista personal. Prueba de evaluación de idioma (si procede).

Reserva de plaza

Formalización de la reserva de plaza a través de nuestros diferentes métodos de pago.

Domiciliación bancaria.
Tarjeta de crédito.
Pago virtual.

Solicitud de admisión

Comienza tu proceso de admisión

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.

Calidad académica

La Universidad Europea cuenta con un amplio abanico de reconocimientos que avalan su calidad académica. En concreto, cuenta con algunos de los siguientes prestigiosos galardones, como por ejemplo: el Sello de Excelencia Europea 500+, Quali-cert o Madrid Excelente. En el rating internacional de acreditación QS Stars, la Universidad Europea ha obtenido un total de cuatro estrellas sobre cinco. Este sistema de acreditación externo determina el nivel de excelencia alcanzado por las universidades en varias áreas. La Universidad Europea ha conseguido la máxima puntuación de cinco estrellas en Empleabilidad, Docencia, Instalaciones y Responsabilidad Social del rating.

Consultar

Sistema interno de garantía de calidad

La Universidad Europea ha diseñado su Sistema de Garantía Interna de Calidad acorde con las directrices de la Fundación para el Conocimiento madri+d Agencia Autonómica para la Evaluación de la Calidad de las Universidades, como base estructural para garantizar la calidad de las nuevas titulaciones oficiales según las directrices de calidad del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) y la Ley Orgánica 4/2007, de 12 de abril, por la que se modifica la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades