Máster en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Especialízate en un área con un amplio abanico de salidas profesionales relacionadas con la innovación y las nuevas tecnologías, con el Máster oficial en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático.
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.
Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura.
Ámbito de conocimiento: Ingeniería informática y de sistemas.
Modalidad: Presencial (de 17 a 21h)
Plazas: 25
Coste total créditos: 1.476,60 €*
Créditos: 60 ECTS
Duración: 2 semestres
Prácticas garantizadas en La Rioja
Año de implantación en la Universidad de La Rioja: 2020
Acceso a otros estudios superiores: Programas de Doctorado
*Consultar tarifas aplicables para alumnos extranjeros, no residentes, de países no comunitarios.
- 25 plazas por curso
Innovación y desarrollo tecnológico
El Máster oficial de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático de la Universidad de La Rioja tiene una clara orientación a la empleabilidad y cuenta con un programa que recoge las necesidades de las empresas para un mejor aprovechamiento de sus datos.
- 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.
Características generales
- Se trata de un Máster oficial que cuenta con 25 plazas.
- Duración de un curso: 60 créditos ECTS, distribuidos en 4 tramos de 8 semanas, repartidos en 2 semestres.
- Máster orientado a la empleabilidad y a la innovación.
- Competencias de los egresados:
- Implementar y gestionar soluciones computacionales en entornos de datos masivos.
- Gestionar la persistencia de los datos sobre las tecnologías más apropiada 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.
Máster ANECA
El Máster Universitario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático de la Universidad de La Rioja, ha sido verificado por el Consejo de Universidades tras el informe favorable de la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA).
Acceso al Máster
Perfil recomendado de acceso:
- Grado en Ingeniería Informática
- Otras Ingenierías en cualquiera de sus especialidades
- Matemáticas
- Física
- Bioinformática, Biotecnología u otras titulaciones afines.
También podrán acceder al máster aquellos candidatos con otras titulaciones universitarias afines, siempre que se acredite que se han conseguido las competencias requeridas o se hayan realizado los complementos de formación que la Comisión Académica de Máster determine.
Prácticas en empresa
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.
Internacionalización
La Universidad de La Rioja ha situado los estudios de posgrado en un lugar preferente en su estrategia de internacionalización impulsando las acciones de intercambio y de movilidad nacional e internacional de sus estudiantes y profesores.
Entidades colaboradoras
Perfil de egreso del título
El Máster pretende que el estudiante desarrolle 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.
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
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