Universidad Loyola Andalucía

Doctorado en Ciencia de los Datos - Data Science

Universidad Loyola Andalucía
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Dos Hermanas
  • Precio:
    Matrícula: 700€
    Dedicación parcial: 1.800€
    Dedicación completa: 2.400€
  • Comienzo:
    Consultar rellenando el formulario
  • Lugar:
    Ciudad del Conocimiento - Avenida de las Universidades s/n
    Dos Hermanas (Sevilla) 41074
    España
  • Titulación:
    Título Oficial de Doctor en Ciencias de los Datos - Data Scienca

Presentación

El plan de estudios de nuestro programa de doctorado es abierto y flexible, ya que las actividades formativas e investigadoras se adecuan a las necesidades de cada estudiante. El alumnado trabaja en estrecha colaboración con su tutor y director/a de Tesis Doctoral, quienes le orientan sobre las actividades formativas e investigadoras más idóneas para su caso.

Modalidades:
Dedicación completa: 3 años
Dedicación parcial: 5 años

Requisitos

Será de aplicación lo establecido en el artículo 6 del RD 99/2011 de 28 de enero, modificado por el Real Decreto 43/2015, por el que se regulan las enseñanzas oficiales de doctorado:

Con carácter general, para el acceso(*) a un programa oficial de doctorado será necesario estar en posesión de los títulos oficiales españoles de Grado, o equivalente, y de Máster universitario, o equivalente, siempre que se hayan superado, al menos, 300 créditos ECTS en el conjunto de estas dos enseñanzas.
Asimismo podrán acceder quienes se encuentren en alguno de los siguientes supuestos:
Estar en posesión de un título universitario oficial español, o de otro país integrante del Espacio Europeo de Educación Superior, que habilite para el acceso a Máster de acuerdo con lo establecido en el artículo 16 del Real Decreto 1393/2007, de 29 de octubre y haber superado un mínimo de 300 créditos ECTS en el conjunto de estudios universitarios oficiales, de los que, al menos 60, habrán de ser de nivel de Máster. Nota: Para conocer si su licenciatura cumple este supuesto, puede consultar la correspondencia entre Títulos Universitarios Oficiales (´pre-Bolonia´) y niveles MECES en la página oficial del Ministerio de Educación Cultura y Deporte.
Estar en posesión de un título oficial español de Graduado o Graduada, cuya duración, conforme a normas de derecho comunitario, sea de al menos 300 créditos ECTS. Dichos titulados deberán cursar con carácter obligatorio los complementos de formación a que se refiere el artículo 7.2 de esta norma, salvo que el plan de estudios del correspondiente título de grado incluya créditos de formación en investigación, equivalentes en valor formativo a los créditos en investigación procedentes de estudios de Máster.
Los titulados universitarios que, previa obtención de plaza en formación en la correspondiente prueba de acceso a plazas de formación sanitaria especializada, hayan superado con evaluación positiva al menos dos años de formación de un programa para la obtención del título oficial de alguna de las especialidades en Ciencias de la Salud.
Estar en posesión de un título obtenido conforme a sistemas educativos extranjeros, sin necesidad de su homologación, previa comprobación por la universidad de que éste acredita un nivel de formación equivalente a la del título oficial español de Máster Universitario y que faculta en el país expedidor del título para el acceso a estudios de doctorado. Esta admisión no implicará, en ningún caso, la homologación del título previo del que esté en posesión el interesado ni su reconocimiento a otros efectos que el del acceso a enseñanzas de Doctorado.
Estar en posesión de otro título español de Doctor obtenido conforme a anteriores ordenaciones universitarias.
(*) Podrán solicitar la admisión a un programa de doctorado aquellos estudiantes que estén en condiciones de obtener el requisito de acceso antes de la finalización del plazo de matrícula.

Objetivos

El Programa de Doctorado en Ciencia de los Datos - Big Data de la Universidad Loyola Andalucía pretende presentar en profundidad los métodos, procesos y de análisis estadístico, de programación matemática y de inteligencia artificial más innovadores con un enfoque multidisciplinar práctico que sea capaz de enfrentarse, de una forma científica, a problemas socioeconómicos y empresariales complejos.

Para ello, la Universidad cuenta con un equipo de docentes cuyos curricula acreditan su experiencia docente e investigadora a nivel de Doctorado (publicación en el Journal Citation Index, proyectos de I+D+i y dirección de Tesis Doctorales). Asimismo, el Programa de Doctorado en Ciencias de los Datos presenta una relación de colaboradores nacionales e internacionales de reconocido prestigio docente e investigador.

Programa

Líneas de Investigación
El Doctorado en Ciencia de los Datos es un doctorado multidisciplinar, en el que caben tesis de cualquier disciplina en la que se puedan obtener resultados relevantes a través del análisis de datos. Las tesis se enmarcarían en una de estas tres líneas:

Línea de investigación en Análisis, segmentación y previsión a corto y a medio plazo, de series temporales

Para el estudio de sistemas complejos en la vida real tan variados como pueden ser el cambio climático o el desarrollo económico de un país, es imprescindible conocer la evolución temporal de una serie de indicadores clave, así como predecir futuros comportamientos de los mismos, para lo cual existe existen distintas metodologías clásicas de estudio y predicción de series temporales. Sin embargo, dichas técnicas no siempre resultan suficientemente eficientes, por ello se trata de analizar y aplicar técnicas de computación que permitan superar a las técnicas clásicas. En concreto se trata de técnicas que introducen el uso de algoritmos evolutivos como herramienta para la segmentación de series temporales, con el objetivo de obtener las características estadísticas de los segmentos fragmentados y proceder a la caracterización de los mismos.

Línea de investigación en modelos estadísticos y econométricos

Esta línea trata sobre el desarrollo y aplicación de modelos que sean capaces de predecir el comportamiento futuro de la variable/variables económicas objeto de estudio (endógena/s), en función de otras variables predeterminadas (cualitativas/cuantitativas) que expliquen su comportamiento a través de modelos de regresión uniecuacionales/ multiecuacionales, u otras técnicas basadas en el comportamiento pasado de la serie (modelos de Box Jenkins, funciones de transferencia o modelos X11).

Línea de investigación en inteligencia computacional

Las técnicas clásicas de estadística requieren del cumplimiento de una serie de requisitos que normalmente, y especialmente, en problemas complejos como lo son los relacionados con el entorno socio-económico, no se cumplen. Por ello es cada vez más frecuente el uso de técnicas alternativas, más flexibles, que, aprovechando el potencial de las computadoras, son capaces de imitar el proceso humano de aprendizaje para afrontar y resolver estos problemas. El desarrollo, mejora continua y aplicación de dichas técnicas de inteligencia computacional y artificial es el fin último de esta línea de investigación.

¡Infórmate ahora sin compromiso!

Publicidad

Cursos Relacionados

Ver otros masters de...