Modalidad: Online
3 años (180 ECTS)
Octubre 2024
Inversión del programa:
- Precio ECTS: 65€.
- Precio ECTS convalidado: 10€.
- Precio curso académico (60 ECTS): 3.900€
- Precio semestral (30 ECTS): 1.950€
Financiación:
- Pago contado: descuento del 10%.
- Pago en dos veces: descuento del 5%.
- Aplazado: 12 cuotas sin intereses.
El Data Science ha emergido como una nueva disciplina que da respuesta al reto de buscar conocimiento en grandes volúmenes de datos digitales. El objetivo del presente Bachelor en Data Science es formar a profesionales que sean capaces de trabajar de forma íntegra en todas las etapas de un proyecto del ámbito de la ciencia de datos.
El Bachelor en Data Science formará a los estudiantes en el uso de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, junto con las diferentes tecnologías de almacenamiento de información, de las tipologías de datos más importantes (numéricas, textuales, imágenes, etc.). Dada la gran empleabilidad y transferencia tecnológica que tiene la ciencia de datos, los estudiantes serán formados en la aplicación de los casos de uso más relevantes de la disciplina, como son: el área de las finanzas, el área de la salud y las redes sociales.
Los futuros profesionales, formados en Data Science, podrán desarrollar una carrera basada en actividades relacionadas con el análisis de la información, la comunicación de resultados y, en general, con el análisis y extracción de conocimiento que sirvan de soporte para la toma de decisiones en varios sectores de la economía. Es en este contexto donde se encuadra el Bachelor en Data Science, titulación de gran interés y futuro para una sociedad cada vez más informatizada y con mayores requerimientos en el uso y análisis de la información.
A tal fin se proporcionan las herramientas y mecanismos que permitan, a quien curse este Bachelor, adquirir los conocimientos necesarios que le permitan aplicar los principios, conceptos y herramientas para el análisis de datos y la producción de información que permita la toma de decisiones en diversos sectores como soporte al desarrollo económico y a la sostenibilidad global.
Contribución a los ODS
ODS 1: El manejo de la información y el uso eficiente de la misma te permitirá tomar parte de manera activa en la mejora de la calidad de vida de las comunidades.
ODS 2: Plantearás iniciativas sobre productividad económica, aspectos ambientales y sociales que reduzcan el hambre en el mundo.
ODS 4: Tendrás en cuenta el uso de la información en el desarrollo de los procesos educativos y que de esta manera éstos sean adecuados, útiles y de calidad.
ODS 7: Aplicarás la ciencia de datos para analizar los usos y costumbres de gastos energéticos y poder racionalizar la cadena energética.
ODS 16: Analizarás datos de las series meteorológicas, que te darán indicadores la evolución los impactos y la eficacia de las acciones de cambio climático.
Transforma el mundo
Buscamos personas con interés en ámbito de las ciencias de la información, los aspectos relacionados con el manejo y procesamiento de la información, y la contribución de los datos a la toma de decisiones estratégicas para cualquier empresa u organización.
El interés por problemas de nuestra sociedad y el entender las organizaciones a través del análisis de la información, en un marco global de sostenibilidad.
Lidera proyectos
Las organizaciones requieren de personas expertas que puedan aceptar el reto de entender la información y sacar provecho a la misma para mejorar sus actividades. No solo participarás activamente en estas actividades, sino que el enfoque sostenible te permitirá entregar a la sociedad una visión más que necesaria para la sociedad actual y futura.
Valores diferenciales
- Fomento de la innovación acompañado de un equipo docente relacionado con el sector productivo en aspectos relacionados con el Data Science.
- Formación orientada al fomento de la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones.
- Orientación a tecnologías y uso de herramientas de libre acceso.
- Contribución y compromiso directo con el desarrollo sostenible.
Las personas que superen todas las unidades de aprendizaje propuestas en el plan de estudios podrán solicitar:
- Título de Bàtxelor en Data Science expedido por el Ministeri de Relacions Institucionals, Educació i Universitats d’Andorra
- Traducción al castellano del título de Bachelor expedido por la Universitat Carlemany.
- Suplemento Europeo al Diploma expedido por la Universitat Carlemany que certifica las asignaturas realizadas y calificaciones obtenidas, así como los ECTS que corresponden a cada una de ellas y al título en su conjunto.
*Plan de Estudios del Bàtxelor en Ciències de Dades (Data Science) aprobado por el Decret 93/2023 del Gobierno de Andorra.
El Bachelor en Data Science es una titulación universitaria oficial del sistema educativo superior de Andorra con 180 ECTS.
Una de las profesiones que en el futuro requerirá de más personas preparadas en esta área para desarrollar su actividad profesional en varios sectores de la sociedad.
El título de Bachelor en Data Science debe permitir a los titulados trabajar como analistas de datos en cualquier sector que tenga relación con el análisis de la información y la producción de resultados para la toma de decisiones.
El perfil de los titulados en la Universitat Carlemany será de especial interés para empresas que quieran hacer una apuesta decidida por la contribución a los objetivos de desarrollo sostenible. La persona titulada en el Bachelor en ciencia de datos podrá desarrollar sus actividades profesionales en diversos sectores, tanto en el ámbito privado como público, así como también podrá realizar actividades de docencia e investigación.
Análisis
- Business Analyst: Analista de negocios y encargado de gestionar la relación entre la empresa y los departamentos de Tecnologías de la Información, mediante la analítica de datos para evaluar los procesos de negocio.
- Data Analyst: La misión de un analista de datos en el marco empresarial se encuentra en desarrollar informes y diseñar, localizar, realizar el seguimiento y analizar indicadores claves para el negocio. Además, realiza visualizaciones de datos y gestiona herramientas de inteligencia de negocio.
- Data Scientist: Es el rol más general el que engloba trabajar en todas las etapas del ciclo de vida de un proyecto de datos, desde la recolección de datos hasta la implementación de modelos predictivos o de clasificación.
Big Data
- Big Data Consultant: Consultor en Big Data que asesora a las empresas u organizaciones sobre estrategias digitales basadas en el uso del Big Data.
- Chief Data Officer (CDO): Responsable de la estrategia Big Data en una empresa u organización. Entre sus roles se encuentra la responsabilidad de extender y estimular la cultura basada en datos.
- Big Data Engineer: Responsable del desarrollo, implementación, mantenimiento, pruebas y evaluación de las soluciones Big Data dentro de una empresa u organización. Son los encargados del desarrollo de estas aplicaciones.
- Big Data Architect: Encargado del diseño y la implementación de la arquitectura de software en proyectos Big Data.
Concilia el estudio con otras responsabilidades
Programación semanal que te permitirá organizar tus actividades con antelación.
Enfoque tecnológico
Uso de herramientas y recursos digitales que te preparan para el entorno profesional.
Aprende haciendo
Desarrollarás estrategias de trabajo y soluciones orientadas a la mejora permanente.
Centrado en ti y guiado por docentes
El plan docente diseñado pensando en la experiencia de aprendizaje que vas a vivir con nosotros.
Herramientas y recursos adicionales
Biblioteca de EBSCOhost
Publicaciones científicas, libros electrónicos y audiolibros de humanidades, educación, psicología o ciencias de la información entre otros.
Base de datos Emeraldinsight
Artículos, revistas científicas o casos de estudio en educación, sociología, recursos humanos o gestión del medio ambiente.
Desde el equipo de admisiones buscamos personas apasionadas, creativas, enérgicas, idealistas y optimistas sobre el futuro, con curiosidad y amplio interés por el conocimiento, y una motivación para contribuir en la mejora permanente de nuestro entorno.
Requisitos de documentación de acceso:
- Bachillerato + pruebas de acceso a la universidad en caso de que en el país donde ha cursado sus estudios sea exigido para acceder a estudios superiores universitarios.
- Diploma Professional Avançat.
- Estudios oficiales de enseñanza profesional superior finalizados.
- Estudios universitarios oficiales finalizados.
- Prueba de acceso para mayores de 25, 40 ó 45 años.
Como estipula el Decret 17-6-2020 del Ministeri d'Educació i Ensenyament Superior de Andorra, las personas con calificaciones extranjeras pueden acceder a los niveles de la enseñanza superior estatal del MATES si cumplen con los requisitos de acceso a los niveles similares de la enseñanza superior que exija el sistema educativo del país donde han cursado los estudios previos, siempre que no haya diferencias sustanciales.
Las personas con calificaciones extranjeras de países con los cuales Andorra se haya obligado mediante un convenio o un acuerdo pueden acceder a los niveles de la enseñanza superior estatal del MATES, de acuerdo con las disposiciones establecidas al convenio o en el acuerdo.
En todos los casos, las personas con calificaciones de acceso a la enseñanza superior extranjeras tienen que solicitar al ministerio encargado de la enseñanza superior la verificación del cumplimiento de los requisitos de acceso a un determinado nivel de enseñanza superior andorrana, de acuerdo con el artículo 9 del Decret 17-6-2020.
- Aplicar los principios clave de la matemática, de la estadística y de la computación para el análisis y tratamiento de datos.
- Estructurar la información sobre la base de conocimientos y principios de la ciencia de datos para un uso posterior.
- Diseñar y gestionar sistemas de información para elalmacenamiento y tratamiento de datos.
- Escoger y utilizar técnicas de aprendizaje automático y construir sistemas que lo utilicen para la toma de decisiones.
- Escoger y utilizar técnicas de modelización estadística y análisis de datos para la toma de decisiones.
- Procesar grandes volúmenes de datos para extraer información que ayude a la toma de decisiones.
- Diseñar soluciones algorítmicas eficientes para resolver problemas computacionales e implementarlas en forma de programas.
- Gestionar de forma integral proyectos relacionados con la información utilizando técnicas vinculadas a la ciencia de datos.
- Proponer modelos y planes de negocio innovadores, en el ámbito de la empresa, basados en la explotación de datos.
- Desarrollar las tareas profesionales de gestión y explotación dedatos respetando la legislación, normativa y especificaciones vigentes.
- Visualizar la información a fin de facilitar la exploración y el análisis de datos para que el usuario final pueda tomar decisiones.
El plan de estudios del Bachelor en Data Science tiene un total de 180 créditos europeos.
Está estructurado en 6 semestres que tienen cada uno una carga lectiva de 30 ECTS ( 1 ECTS equivale a 30 horas). Se compone de 28 unidades de aprendizaje de 6 ECTS, que hacen un total de 168 ECTS obligatorios y 1 unidad de aprendizaje Trabajo Final de Bachelor de 12 ECTS.
Primer Curso
Nº Semestre 1
- Álgebra lineal
- Introducción a los computadores y redes
- Bases de la programación
- Estadística y probabilidad
- Ciencia de datos y desarrollo sostenible
Nº Semestre 2
- Cálculo para la ciencia de datos
- Bases de la programación II
- Métodos numéricos
- Análisis de datos
- Inferencia estadística y series temporales
Segundo Curso
Nº Semestre 3
- Estructura de datos y algoritmia
- Análisis multivariante
- Inglés técnico
- Bases de datos I
- Inferencia Bayesiana
Nº Semestre 4
- Modelado y optimización
- Visualización de datos
- Aprendizaje automático
- Bases de datos II
- Ética, privacidad y protección de datos
Tercer Curso
Nº Semestre 5
- Arquitectura Big Data
- Emprendimiento digital
- Natural Language Processing
- Paralelismo y sistemas distribuidos
- Redes neuronales
Nº Semestre 6
- Gestión de proyectos
- Optativa I
- Optativa II
- Trabajo Final de Bachelor (TFB)
Asignaturas Optativas
- Aplicaciones basadas en tecnologías web
- Diseño y programación orientada a objetos
- Cloud computing services
- Visión por computador
- Análisis de datos georreferenciados
- Macroeconomía y competitividad
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