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Ciencia de los Datos Aplicada

Grado y Doble Grado. Curso 2023/2024.

Cuadro general de la estructura del plan de estudios

ESTRUCTURA DEL PLAN DE ESTUDIOS POR MÓDULOS

El Grado en Ciencia de los Datos Aplicada consta de 240 créditos ECTS que se distribuyen en cuatro cursos, cada uno de 60 créditos divididos en dos semestres de 30 créditos. De los 240 créditos ECTS, 24 créditos son optativos. El número de créditos optativos que se ofertan son 66, entre los cuales se incluye la posibilidad de que los estudiantes obtengan 6 créditos optativos por la realización de prácticas externas, cuyo objetivo formativo principal es brindar a los estudiantes de los últimos cursos la posibilidad de completar su formación académica favoreciendo su acercamiento al mundo laboral. La dedicación correspondiente a esos 6 créditos será de 150 horas. Las prácticas externas se regirán por la normativa de la UCM y de la Facultad de Estudios Estadísticos.

Las enseñanzas se estructuran en seis módulos: Básicas, Metodologías Básicas, Aplicaciones de la Ciencia de los Datos, Técnicas para la Ciencia de los Datos, Gestión y Preparación de los Datos para su Tratamiento, Formación Adicional y el Trabajo Fin de Grado.

 https://estudiosestadisticos.ucm.es/grado-ciencia-de-los-datos-modulos-y-materias

Calendario de implantación del título

Comienzo en el curso 22/23. La implantación es curso a curso.

22/23 Primer curso.

23/24 Primer y Segundo curso.

24/25 Tres primeros cursos

25/25 Título completo, cuatro cursos.

Información general con la distribución de créditos en función del tipo de materia y número de créditos de las asignaturas

Módulo I: Básicas

Módulo obligatorio, que se imparte en el primer y segundo curso, con una carga de 60 ECTS. Consta de las siguientes asignaturas obligatorias, todas ellas de 6 ECTS vinculadas a materias básicas: 

 

 ASIGNATURA

MATERIA

VINCULADA

RAMA

Descripción y Exploración de datos (1º semestre)

Estadística

CC Sociales y Jurídicas

Azar y Probabilidad (1º semestre)

Estadística

Inferencia Paramétrica (2º semestre)

Estadística

Software Estadístico I (2º semestre)

Estadística

Economía Digital (2º semestre)

Economía

Indicadores Socioeconómicos y Open Data (4º semestre)

Economía

Programación I (1º semestre)

Informática

Ingeniería y Arquitectura

Programación II (2º semestre)

Informática

Métodos Matemáticos para la Ciencia de los Datos I (1º semestre) 

Matemáticas

Ciencias

Métodos Matemáticos para la Ciencia de los Datos II (2º semestre)

Matemáticas

 

El objetivo de este módulo es introducir conceptos básicos de estadística, de programación, de matemáticas y economía, necesarios para el posterior desarrollo de conocimientos fundamentales.

 

Módulo II: Metodologías Básicas        

Módulo obligatorio, que se imparte en el primer y segundo curso en dos semestres con una carga de 12 ECTS. Está formado por la siguiente materia:

 

·     Metodologías Básicas (12 ECTS)

    

La finalidad del módulo Metodologías Básicas es introducir los fundamentos de ciencia de los datos y matemáticos básicos, tanto conceptuales como metodológicos, imprescindibles en la formación de un profesional de este campo.

 

Módulo III: Gestión y Preparación de los datos para su Tratamiento

Módulo obligatorio, formado por 36 ECTS, que se imparte en segundo, tercero y cuarto curso en tres semestres. Las materias que lo forman son:

 

·     Visualización y depuración de datos (12 ECTS)

·     Técnicas Informáticas (24 ECTS)

 

El objetivo del módulo de Gestión y Preparación de los datos para su Tratamiento es preparar la información disponible, tras el proceso de recogida, mediante técnicas informáticas y de depuración de datos.

 

Módulo IV: Técnicas para la Ciencia de los Datos        

Módulo obligatorio, de 54 ECTS, que se imparte en segundo, tercero y cuarto curso, en seis semestres. Consta de las siguientes materias:

 

·     Técnicas Estadísticas (30 ECTS)

·     Técnicas de Aprendizaje Automático (24 ECTS)

 

El objetivo de este módulo es realizar el tratamiento de la información mediante técnicas estadísticas de predicción y análisis supervisado y no supervisado.

 

Módulo V: Aplicaciones de la Ciencia de los Datos            

Módulo obligatorio, de 42 ECTS que se imparte en tercer y cuarto curso en cuatro semestres. Está formado por las siguientes materias:

 

·     Aplicaciones de la Ciencia de los Datos a la Economía (18 ECTS)

·     Aplicaciones Multidisciplinares de la Ciencia de los Datos (24 ECTS)

 

El objetivo del módulo Aplicaciones de la Ciencia de los Datos es aplicar los conceptos adquiridos en distintos contextos: economía, marketing, redes sociales, minería de texto y ciencias de la salud.

  

Módulo VI: Formación Adicional

Módulo optativo, formado por 66 ECTS que se imparte en todos los semestres de los cursos tercero y cuarto. Las materias que lo forman son:

 

· Asignaturas Optativas (60 ECTS)

· Prácticas Externas (6 ECTS)

 

El objetivo de este módulo es ofrecer asignaturas optativas y prácticas externas para completar su formación académica.

 

Módulo VII: Trabajo Fin de Grado

Módulo obligatorio de 12 ECTS que se realizará en el último semestre del Grado y será un trabajo de carácter teórico-práctico. La finalidad de este módulo es comprobar la adquisición de competencias del Grado.

https://estudiosestadisticos.ucm.es/grado-ciencia-datos-estructura-del-plan

Breve descripción de los módulos o materias, su secuencia temporal y competencias asociadas a cada uno de los módulos o materias

https://estudiosestadisticos.ucm.es/grado-ciencia-de-los-datos-modulos-y-materias

Itinerarios formativos (menciones/grados - especialidades/másteres)

No tiene.

Guías docentes de las asignaturas

 

PRIMER CURSO

MODULO

MATERIA

ASIGNATURA

Básica

Estadística

Descripción y exploración de datos

Metodologías Básicas

Metodologías Básicas

Fundamentos de ciencias de los datos

Básica

Informática

Programación I

Básica

Matemáticas

Métodos matemáticos para ciencias de los datos I

Básica

Estadística

Azar y probabilidad

 

 

 

Básica

Estadística

Inferencia Paramétrica

Básica

Informática

Programación II

Básica

Estadística

Software Estadístico I

Básica

Economía

Economía digital

Básica

Matemáticas

Métodos matemáticos para ciencias de los datos II

 

SEGUNDO CURSO

MODULO

MATERIA

ASIGNATURA

Técnicas para ciencias de los datos

Técnicas estadísticas

Inferencia no paramétrica

Metodologías Básicas

Metodologías Básicas

Métodos matemáticos para ciencias de los datos III

Técnicas para ciencias de los datos

Técnicas estadísticas

Aprendizaje supervisado I

Básica

Economía

Indicadores socioeconómicos y open data

Gestión y preparación de datos para su tratamiento

Técnicas informáticas

Bases de datos

 

 

 

Gestión y preparación de datos para su tratamiento

Visualización y depuración de datos

Software Estadístico II

Técnicas para ciencias de los datos

Técnicas estadísticas

Matemática discreta para ciencias de los datos

Gestión y preparación de datos para su tratamiento

Visualización y depuración de datos

Estudio y depuración de datos

Técnicas para ciencias de los datos

Técnicas estadísticas

Series  temporales

Gestión y preparación de datos para su tratamiento

Técnicas informáticas

Programación para el análisis y la ciencia de los datos

 

 

 

 

 

 

 

TERCER CURSO

MODULO

MATERIA

ASIGNATURA

Técnicas para ciencias de los datos

Técnicas estadísticas

Aprendizaje no supervisado

Aplicaciones de la ciencia de los datos

Aplicaciones de la ciencia de los datos a la economía

Econometría para la ciencia de los datos

Técnicas para ciencias de los datos

Técnicas de aprendizaje automático

Aprendizaje supervisado II

Gestión y preparación de datos para su tratamiento

Técnicas informáticas

Bases de datos NoSQL

 

 

 

Técnicas para ciencias de los datos

Técnicas de aprendizaje automático

Aprendizaje supervisado III

Aplicaciones de la ciencia de los datos

Aplicaciones multidisciplinares de la ciencia de los datos

Ciencia de datos y salud

Aplicaciones de la ciencia de los datos

Aplicaciones multidisciplinares de la ciencia de los datos

Análisis de datos espaciales

Aplicaciones de la ciencia de los datos

Aplicaciones multidisciplinares de la ciencia de los datos

Análisis de redes sociales

 

CUARTO  CURSO

MODULO

MATERIA

ASIGNATURA

Técnicas para ciencias de los datos

Técnicas de aprendizaje automático

Análisis de datos no estructurados I

Gestión y preparación de datos para su tratamiento

Técnicas informáticas

Big data procesamiento distribuido y paralelo

Aplicaciones de la ciencia de los datos

Aplicaciones de la ciencia de los datos a la economía

Gestión y evaluación de riesgos

Aplicaciones de la ciencia de los datos

Aplicaciones multidisciplinares de la ciencia de los datos

Minería de texto

 

 

 

Aplicaciones de la ciencia de los datos

Aplicaciones de la ciencia de los datos a la economía

Análisis del cliente en marketing

Técnicas para ciencias de los datos

Técnicas de aprendizaje automático

Análisis de datos no estructurados II

Trabajo fin de grado

 

 

 

 

 

 

 

 

 

OPTATIVAS

MODULO

MATERIA

ASIGNATURA

Formación adicional

Asignaturas optativas

Bussiness intelligence y estrategia empresarial

Formación adicional

Asignaturas optativas

Aplicaciones de modelización avanzada

Formación adicional

Asignaturas optativas

Simulación en ciencia de los datos

Formación adicional

Asignaturas optativas

Análisis Bayesiano de datos

Formación adicional

Asignaturas optativas

Aplicaciones de ciencia de los datos y redes sociales

Formación adicional

Asignaturas optativas

Protección de datos personales aplicada a la ciencia de los datos

Formación adicional

Asignaturas optativas

Sistemas de información geográfica para la ciencia de datos

Formación adicional

Asignaturas optativas

Análisis de datos para las ciencias del seguro

Formación adicional

Asignaturas optativas

Ciencia de datos aplicada a la biología

Formación adicional

Asignaturas optativas

Biblioteca, datos e información científica

Formación adicional

Prácticas externas

Prácticas externas

 

 https://estudiosestadisticos.ucm.es/grado-ciencia-de-los-datos-guias-docentes

 

 

Acuerdos o convenios de colaboración y programas de ayuda para el intercambio de estudiantes

 

Tabla. Selección de universidades disponibles como destino y origen para la movilidad de los alumnos del grado en Ciencia de los Datos.

NOMBRE DE LA INSTITUCIÓN

PAÍS

 
 

University of California Berkeley

Estados Unidos

 

University of California Riverside

Estados Unidos

 

University of California Davis

Estados Unidos

 

University of California Irvine

Estados Unidos

 

University of California Los Angeles

Estados Unidos

 

University of California San Diego

Estados Unidos

 

University of California Santa Barbara

Estados Unidos

 

University of California Santa Cruz 

Estados Unidos

 

University of California Merced

Estados Unidos

 

Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne

Francia

 

EcoleNationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information

Francia

 

KatholiekeUniversiteitLeuven

Bélgica

 

Ludwig-Maximilians-UniversitätMünchen

Alemania

 

TechnicalUniversityMunich

Alemania

 

UniversitàdegliStudi di Bologna 'Alma Mater Studiorum'

Italia

 

UniversitàdegliStudi di Firenze

Italia

 

UniversitàdegliStudi di Roma 'La Sapienza'

Italia

 

UniversitàDegliStudi Di Padova

Italia

 

Universidade Nova de Lisboa (ISEGI-NOVA)

Portugal

 

Universidade de Lisboa

Portugal

 

Linköpingsuniversitet

Suecia

 

KatholiekeUniversiteitLeuven

Bélgica

 

Univerza v Ljubljani

Eslovenia

 

HacettepeÜniversitesi

Turquía

 

HelsinginYliopisto

Helsinki

 

National University of Ireland Maynooth

Irlanda

 

Universidad de Autónoma de Barcelona

España

 

Universidad de Barcelona

España

 

Universidad de Extremadura

España

 

Universidad de Granada

España

 

Universidad de Salamanca

España

 

Universidad de Sevilla

España

 

Universidad Miguel Hernández de Elche

España

 

Universidad de Valladolid

España

 

University of Florida

EE.UU.

 

University of Oregon

EE.UU.

 

Tabla. Selección de universidades disponibles como destino y origen para la movilidad de los alumnos del grado en Ciencia de los Datos (Cont.)

 

NOMBRE DE LA INSTITUCIÓN

PAÍS

 
 

Calgary University

Canadá

 

DalhousieUniversity

Canadá

 

McMasterUniversity

Canadá

 

Montreal University

Canadá

 

Queens University

Canadá

 

Saskatchewan University

Canadá

 

Waterloo University

Canadá

 

Edith CowanUniversity

Australia

 

University of Western Sydney

Australia

 

GriffithUniversity

Australia

 

WollongongUniversity

Australia

 

University of Tasmania

Australia

 

Central Queensland University

Australia

 

Moscow State Institute of International Relations (MGIMO)

Rusia

 

HebrewUniversity of
Jerusalem

Israel

 

Tel Aviv University

Israel

 

Ben-Gurion
University of the
Negev

Israel

 

YerevanState
University

Armenia

 

Universiteti i
AleksanderXhuvani
Elbasan

Albania

 

Universiteti I Tiranes

Albania

 

Universiteti I
ShkodresLuigj
Gurakuqi

Albania

 

Université
Internationale de
Rabat

Marruecos

 

Yokohama City
University

Japón

 

Missouri University of Science & Technology

Estados Unidos

 

BaylorUniversity

Estados Unidos

 

DoaneUniversity

Estados Unidos

 

Kansas StateUniversity

Estados Unidos

 

Oklahoma StateUniversity

Estados Unidos

 

Southern Illinois University at Carbondale

Estados Unidos

 

Texas TechUniversity

Estados Unidos

 

Tabla. Selección de universidades disponibles como destino y origen para la movilidad de los alumnos del grado en Ciencia de los Datos (Cont.)

 

NOMBRE DE LA INSTITUCIÓN

PAÍS

 
 

University of Missouri-Kansas City

Estados Unidos

 

University of Kansas

Estados Unidos

 

University of Nebraska at Kearney

Estados Unidos

 

University of Nebraska-Lincoln

Estados Unidos

 

University of Nebraska at Omaha

Estados Unidos

 

University of Oklahoma

Estados Unidos

 

Texas StateUniversity

Estados Unidos

 

West Virginia University

Estados Unidos

 

Columbia College Chicago

Estados Unidos

 

University of Tulsa

Estados Unidos

 

Wichita StateUniversity

Estados Unidos

 

La TrobeUniversity

Australia

 

University of Ottawa

Canadá

 

Beijing ForeignStudiesUnversity

China

 

Guangdong University of Foreign Studies

China

 

HitotsubashiUniversity

Japón

 

Yokohama City University

Japón

 

OtagoUniversity

Nueva Zelanda

 

Instituto Universitario Italiano de Rosario

Argentina

 

Universidad de Buenos Aires

Argentina

 

Universidad de la Plata

Argentina

 

Universidad Nacional de Costa Rica

Costa Rica

 

Universidad Rafael Landívar

Guatemala

 

The Hebrew University of Jerusalem

Israel

 

Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey

México

 

Universidad Nacional Autónoma de México

México

 

Universidad San Ignacio de Loyola

Perú

 

Universidad de la República

Uruguay

 

Prácticas externas (convenios con entidades públicas o privadas, sistema de tutorías, sistemas de solicitud, criterios de adjudicación...)

 El Grado en Ciencia de los Datos Aplicada incluye la posibilidad de que los estudiantes puedan obtener 6 créditos optativos por la realización de prácticas externas en instituciones, organismos, empresas u otros. El número de horas de dedicación correspondientes a esos 6 créditos será de 150.

 

Las prácticas externas tienen como objetivo formativo principal el brindar a los estudiantes de los últimos cursos un aprendizaje de carácter práctico que complete su formación académica a la vez que se favorece su acercamiento al mundo laboral. Esta actividad curricular tendrá, por tanto, una doble utilidad: por una parte, permitirá aplicar en un ámbito profesional los conocimientos que han sido adquiridos y, por otra, ayudará al proceso de inserción laboral. Estas prácticas se llevarán a cabo tanto en empresas públicas como en privadas que, mediante convenio con la UCM, soliciten alumnos en prácticas. Hasta la fecha, se han realizado prácticas externas en colaboración con entidades públicas y privadas de prestigio: Instituto Nacional de Estadística, Instituto de Estudios Fiscales, Consejo Superior de Investigaciones Científicas, Consorcio Regional de Transportes, Ayuntamiento de Madrid, SAS Institute, S.A.U., The Cocktail Experience, S.L., Next Digital Hub, Esri España Soluciones Geoespaciales, S.L., Cognodata Consulting S.L., Consultoría y Servicios Tecnológicos Innoqa, CTO Tribalyte Technologies, S.L., Accenture, S.L., Alto Social Analytics, S.L., Análisis Estadísticos PERTICA, S.L., Analistas Financieros Internacionales, S.A., Orange Espagne, Smart Analytics, S.L., etc. Según la trascendencia de la Ciencia de los Datos, es esperable que numerosos alumnos, que durante sus estudios realicen prácticas en empresas, acaben obteniendo un primer empleo a través de ellas.

 

La encargada de coordinar, realizar el seguimiento y evaluar la consecución de objetivos de las prácticas externas curriculares será la Comisión de Prácticas Externas del Centro (presidida por el/la Responsable de Prácticas, designado/a por el Decano/a), en los siguientes aspectos:

 

  • Analizar y estudiar las propuestas de colaboración con empresas e instituciones
  • Decidir, junto con la empresa o institución, el número de plazas concretas a ofertar en cada una, la duración de las prácticas y el periodo de realización.
  • Adjudicar a cada una de las prácticas un tutor académico.
  • Hacer públicas las ofertas de las prácticas indicando:

                  i. Institución o empresa colaboradora

                      ii. Lugar donde se realizará la práctica 

                      iii. Duración de la práctica 

                      iv. Periodo de realización

                      v. Número de créditos a los que equivale la práctica

                      vi. Requisitos específicos del alumno

                      vii. Cualquier otra información que se considere necesaria

 

  • Decidir si existe motivo justificado para interrumpir una práctica una vez comenzada.
  • Valorar, tras la finalización de la práctica, la conveniencia de sus contenidos para su realización en futuras ocasiones.

 

Para el seguimiento y evaluación de las prácticas externas se recabará información de:

 

  1. El informe presentado por la empresa o institución. 
  2. La propuesta de calificación razonada a través de un informe presentado por el tutor académico. 
  3. La memoria que necesariamente deberá presentar el alumno sobre la práctica
  4.                 realizada. 

Sobre el informe del tutor de la empresa o institución

El tutor asignado por la empresa o institución realizará y remitirá al tutor académico un informe intermedio y otro al finalizar la práctica, que pueden adoptar el formato de un cuestionario, en los cuales se valorarán los siguientes aspectos:

  • Capacidad de aprendizaje 
  • Capacidad técnica/Conocimientos generales 
  • Sentido de la responsabilidad
  • Cumplimiento de tareas asignadas 
  • Capacidad de aplicación de los conocimientos teóricos 
  • Motivación 
  • Iniciativa y creatividad 
  • Habilidades de comunicación oral y escrita 
  • Puntualidad y cumplimiento de horarios
  • Implicación personal
  • Receptividad a las críticas
  • Capacidad de trabajo en equipo
  • Espíritu de equipo
  • Relaciones con el entorno laboral
  • Autonomía
  • Aprovechamiento (madurez profesional) en el centro
  • Aprovechamiento (resultados de aprendizaje) en el centro
  • Aportaciones del alumno al centro
  • Aquellos otros aspectos que se consideren oportunos

 

Sobre el informe del tutor académico

El tutor académico emitirá un informe que se basará en los contactos que haya mantenido con el alumno y con el tutor de la empresa o institución, el informe emitido por este, la memoria presentada por el alumno y cuanta información adicional estime oportuna. Deberá hacer constar explícitamente su opinión acerca de la conveniencia o no de la continuación de la práctica en la empresa o institución para futuros alumnos.

 

Sobre los informes y memoria final de prácticas del estudiante

El estudiante deberá cumplimentar un informe intermedio y otro final, que pueden adoptar el formato de un cuestionario, de seguimiento de las prácticas. Asimismo, elaborará una memoria final que deberá ser entregada, junto con una instancia habilitada a tal efecto, en la Secretaría de Alumnos de la Facultad en un plazo máximo de 15 días desde la conclusión de la práctica.

 

Sobre el modo en que se evaluará la consecución de los objetivos de las prácticas externas y cómo se evaluarán las propuestas de mejora de las mismas:

Finalizado el curso, la Comisión de Prácticas Externas, como encargada de evaluar la consecución de los objetivos de las prácticas externas curriculares, remitirá a la Comisión de Calidad del Grado todas aquellas propuestas de mejora que considere pertinentes en función de lo ocurrido durante el curso.

Trabajo Fin de Grado

De acuerdo a la normativa aprobada por la Junta de Facultad cuando proceda