MÁSTER UNIVERSITARIO EN CIENCIA DE DATOS Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (PLAN 855M).

CONOCE EL MÁSTER

PRESENTACIÓN

1. ¿En qué consiste el Máster?

La Ciencia de Datos es un campo interdisciplinar que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para un mejor entendimiento de los datos y para obtener conocimiento en la toma de decisiones. En la ciencia de datos confluyen técnicas y teorías extraídas de las matemáticas, la estadística, y la informática.

El Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial, que estudia los algoritmos y modelos estadísticos que los sistemas informáticos usan para realizar predicciones sin ser programados explícitamente para ello, sino que se basan en la construcción de modelos matemáticos entrenados con datos recogidos previamente.

El Máster Universitario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático es un título oficial que ofrece una formación específica en los métodos y técnicas necesarias para la manipulación, transformación, análisis, visualización de datos, así como en la construcción de modelos de predicción, de forma que se puedan obtener conocimientos útiles a partir de los datos masivos para la toma de decisiones. El máster ofrece una formación avanzada y especializada de calidad, que capacita para lograr una mejor inserción en un mercado laboral cada vez más complejo y competitivo.

El plan de estudios del máster universitario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático consta de un total de 60 créditos distribuidos en 4 tramos de 8 semanas, repartidos en dos semestres. En cada tramo se imparten 4 asignaturas, y cada asignatura tiene una duración de 3 ECTS. En los tres primeros tramos se cursan las asignaturas obligatorias. El cuarto tramo se corresponde con las asignaturas optativas. Existe la posibilidad de realizar prácticas externas curriculares de carácter optativo. La duración de las prácticas será de 225 horas, que equivalen a 9 ECTS. Estos créditos prácticos podrán ser reconocidos por experiencia laboral y profesional acreditada, siempre que dicha experiencia esté relacionada con las competencias inherentes al título.

Por último, para obtener el título es obligatorio realizar un Trabajo Fin de Máster de 12 ECTS, que consiste en la realización de un proyecto, memoria o estudio en el que el estudiante aplique y desarrolle las competencias y conocimientos adquiridos.

2. Justificación y referentes

El título universitario de Máster Universitario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático está vinculado con las necesidades de formación superior detectadas en nuestra universidad y en nuestro entorno social.

Uno de los retos a los que se enfrentan las empresas en la actualidad es el de aprovechar al máximo el potencial de los datos que se generan para tomar mejores decisiones que aceleren la innovación, mejoren su competitividad y aumenten su productividad.

El objetivo del Máster es especializar a profesionales que logren dar cobertura a estas necesidades en entornos industriales y científicos. Dichos entornos requieren un tipo de profesionales que sepan adaptarse rápidamente a los cambios tecnológicos y a las distintas dinámicas sociales, expertos en el análisis de datos y en la creación de modelos predictivos que proporcionen un valor añadido a sus productos y servicios, convirtiendo información bruta en conocimiento aplicable.

3. Centro responsable y director de estudios

Escuela de Máster y Doctorado (EMYDUR)

Edificio Vives. Despacho 106A
C/ Luis de Ulloa, 2
26004 Logroño, La Rioja

Teléfono: 941 299 621
emydur@unirioja.es

Director de estudios

Eloy Javier Mata Sotés
Universidad de La Rioja
tel. (+34) 941 299
eloy.mata@unirioja.es

4. Objetivos

El objetivo principal es formar profesionales con las capacidades y conocimientos adecuados para desarrollar procedimientos de analítica de datos e implementar soluciones de aprendizaje automático que logren dar cobertura a necesidades en entornos industriales y científicos. En particular, se pretende que los egresados sean capaces de:

• Implementar y gestionar soluciones computacionales en entornos de datos masivos.
• Gestionar la persistencia de los datos sobre las tecnologías más apropiadas para cada caso.
• Comprender y crear algoritmos, técnicas y métodos analíticos.
• Diseñar y desarrollar algoritmos predictivos mediante técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
• Liderar proyectos basados en datos.

5. Rama de conocimiento

Ingeniería y Arquitectura

6. Modalidad y lengua de impartición

Presencial (de 17 a 21 h). Castellano.

7. Número de plazas de nuevo ingreso

25 plazas.

Se respetarán los cupos de reserva establecidos en la normativa de carácter general de admisión a los estudios de master de la Universidad de la Rioja, que se pueden consultar en el siguiente enlace:

Cupos de reserva

8. Requisitos previos para el estudiante. Perfil de ingreso

Conforme a la normativa aprobada por la Universidad de La Rioja, la admisión a los másteres universitarios oficiales se encuentra sujeta al cumplimiento de alguno de los siguientes requisitos específicos:

a) Estar en posesión de alguno de los títulos universitarios oficiales establecidos por la Comisión Académica responsable del título para el que se solicita la admisión.

b) Estar en posesión de un título universitario de una duración de, al menos, 240 créditos ECTS, que se ajuste a los requisitos de acceso al máster establecidos por la legislación vigente, y que, a juicio de la Comisión Académica responsable del máster, proporcione la formación previa específica necesaria para la admisión al mismo.

c) Estar en posesión de un título universitario que se ajuste a los requisitos de acceso al máster establecidos por la legislación vigente y acreditar una formación de nivel de estudios universitarios oficiales de grado o superior, equivalente a 240 créditos ECTS, que, a juicio de la Comisión académica responsable del máster proporcione la formación previa específica necesaria para la admisión al mismo.

d) Estar en posesión de un título universitario que se ajuste a los requisitos de acceso al máster y que, aun no acreditando una formación equivalente a 240 créditos ECTS, de nivel de estudios universitarios oficiales de grado o superior, la Comisión académica responsable del máster, considere que, junto a los complementos de formación que se determinen, proporcionará al estudiante la formación previa específica necesaria para la admisión al máster. En todo caso, los estudios superados y los complementos de formación completarán, al menos, 240 créditos ETCS. La Comisión determinará en cada caso si el alumno debe cursar dichos complementos formativos con carácter previo al máster o si puede cursarlos de forma simultánea.

En el caso de los títulos cuyo cómputo de la dedicación no se realice en créditos ECTS, la Comisión Académica responsable del máster será la encargada de evaluar el ajuste de los estudios presentados por el solicitante a los requisitos de formación previa establecidos, así como de establecer, en su caso, los complementos de formación necesarios. A estos efectos, los créditos de los títulos universitarios oficiales españoles se considerarán equivalentes a los créditos ECTS.

Requisitos de idioma:

Se establece como requisito la acreditación de un nivel de lengua española no inferior al B2 del marco común europeo de referencia para las lenguas, para un desenvolvimiento adecuado en las actividades formativas.

Complementos de formación:

No se exigirán, en general, complementos de formación a los egresados de las siguientes titulaciones: Grado en Ingeniería Informática, otras Ingenierías en cualquiera de sus especialidades, Matemáticas, Física, Bioinformática, Biotecnología u otras titulaciones afines.

Podrán exigirse complementos de formación a los egresados en otras titulaciones. La Comisión Académica del Máster estudiará cada caso particular, elaborará el contenido de los complementos formativos que debe realizar cada candidato en aquellos casos en las que no tengan adquiridas las competencias básicas en matemáticas, estadística e informática; y determinará si deben ser cursados con carácter previo o de forma simultánea al máster. En este caso, los estudiantes de nuevo ingreso deberán acreditar la adquisicion de las siguientes competencias:

En Matemáticas:

- Estar capacitado para analizar, razonar y evaluar de modo crítico, lógico y, en caso necesario, formal, sobre problemas que se planteen en su entorno.
- Estar capacitado para, utilizando el nivel adecuado de abstracción, establecer y evaluar modelos que representen situaciones reales.
- Estar capacitado para transmitir información, ideas, planteamiento de problemas y soluciones, tanto a otros profesionales tecnológicos y científicos, como a personas ajenas a esas disciplinas.
- Estar capacitado para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ciencia y en la tecnología. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre álgebra lineal; cálculo diferencial e integral; métodos numéricos y algorítmica numérica.

En Estadística:

- Estar capacitado para transmitir información, ideas, planteamiento de problemas y soluciones, tanto a otros profesionales tecnológicos y científicos, como a personas ajenas a esas disciplinas.
- Estar capacitado para encontrar, relacionar, estructurar e interpretar datos, información y conocimiento provenientes de diversas fuentes.
- Estar capacitado para la resolución de los problemas estadísticos que puedan plantearse en la ciencia y en la tecnología. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización.

En Informática:

- Estar capacitado para transmitir información, ideas, planteamiento de problemas y soluciones, tanto a otros profesionales tecnológicos y científicos, como a personas ajenas a esas disciplinas.
- Estar en posesión del conocimiento necesario de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
- Estar en posesión de conocimientos básicos sobre el uso y programación de sistemas informáticos con aplicación en ciencia y tecnología.
- Estar capacitado para el diseño y utilización, de forma eficiente, de las estructuras de datos más adecuadas a la resolución de un problema.
- Estar capacitado para la aplicación de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas.

9. ¿En qué te puedes especializar?

El Máster Universitario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático ofrece una formación específica en los métodos y técnicas necesarias para la manipulación, transformación, análisis y visualización de datos; de forma que se pueda obtener conocimientos útiles a partir de los datos masivos para la toma de decisiones.

Además, mediante las asignaturas optativas, los estudiantes se podrán especializar en aspectos como:

• Infraestructuras para el despliegue y la integración continua de proyectos de ciencia de datos
• Computación de altas prestaciones y programación en paralelo para la ciencia de datos
• Sistemas de persistencia de datos avanzados
• Procesamiento de imágenes digitales

10. Criterios de adjudicación de plazas

La Comisión Académica de Máster de la Escuela de Máster y Doctorado ha establecido, para cada cupo, los siguientes criterios de valoración cuando el número de solicitudes de admisión que cumplen los requisitos establecidos sea superior al número de plazas ofertadas:

• Afinidad de los estudios de grado (20%)
• Expediente académico (70%)
• Currículum vitae experiencia profesional (entre 10%)

Las solicitudes serán resueltas por el Director de Estudios del Máster por delegación de la Comisión Académica de Máster.

La Comisión Académica del Máster velará para que los estudiantes con necesidades educativas específicas, derivadas de discapacidad, cuenten con los servicios de apoyo y asesoramiento adecuados. Además, la Comisión Académica del Máster evaluará la necesidad de posibles adaptaciones curriculares, itinerarios o estudios alternativos.

La universidad cuenta con un sistema de apoyo y asesoramiento a los estudiantes que presenten necesidades educativas especiales por discapacidad que será prestado por la Oficina de Relaciones Internacionales y Responsabilidad Social.

11. Perfil de egreso del título

El Máster pretende que los estudiantes desarrollen las siguientes capacidades:

• Capacidad de análisis y síntesis a nivel avanzado en el ámbito de la ciencia de datos y aprendizaje automático.
• Capacidad de iniciativa y autonomía para llevar a cabo proyectos relacionados con la ciencia de datos y aprendizaje automático.
• Habilidad para dar un uso avanzado a las herramientas de búsqueda de información relevante en el ámbito de la ciencia de datos y aprendizaje automático y, en particular, a las disponibles en la web.
• Habilidad para comunicarse oralmente a nivel avanzado sobre temas del ámbito de la ciencia de datos y aprendizaje automático, usando la terminología y técnicas aceptadas por los profesionales del sector.
• Habilidad para formular por escrito a nivel avanzado temas del ámbito de la ciencia de datos y aprendizaje automático usando correctamente diferentes tipos de enfoques académicos relacionados con su campo de estudio.
• Capacidad de iniciativa y autonomía para las distintas tareas propias de la actividad investigadora en el ámbito de la ciencia de datos y aprendizaje automático.

12. Salidas profesionales

Se pueden destacar todas aquellas actividades profesionales que se centran en el análisis de datos y en la creación de modelos de predicción:

• Científico de datos
• Analista de datos
• Responsable de infraestructuras para datos masivos
• Ingeniero de Aprendizaje Automático
• Gestor de proyectos de inteligencia de negocio

Estos perfiles se pueden desarrollar en múltiples sectores (financiero, comercial, industrial, comunicaciones, transportes, sanitario…), y en organizaciones con las siguientes características:

• Empresas basadas en el conocimiento y servicios de analítica de datos
• Empresas e instituciones con necesidades de procesamiento datos para la toma de decisiones
• Centros tecnológicos y de investigación que generan datos a partir de experimentos o mediciones

13. Acceso a otros estudios superiores

Este máster posibilita el acceso a estudios de doctorado (dependiendo de los requisitos de admisión de cada programa de doctorado concreto).

14. Año de implantación en la Universidad de La Rioja

2020

Oficina del Estudiante
oficinaestudiante@unirioja.es