Universitat Politècnica de Catalunya. BarcelonaTech

Erasmus Mundus Master in Data Mining and Knowledge Management (DMKM)

Universitat Politècnica de Catalunya. BarcelonaTech
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Barcelona
  • Precio:
    Información no disponible
  • Comienzo:
    Información no disponible
  • Lugar:
    C/ Jordi Girona, 31
    Barcelona 08034
    España
  • Idioma:
    El Curso se imparte en Inglés
  • Titulación:
    Título Oficial de Erasmus Mundus Master in Data Mining and Knowledge Management (DMKM)

Presentación

El objetivo de este máster interuniversitario Erasmus Mundus es formar a profesionales de alto nivel, en ingeniería e investigación, en el campo de la minería de datos y la gestión del conocimiento, capaces de extraer el conocimiento latente y potencialmente útil existente en la información almacenada, representarla de forma comprensible para el usuario final e incorporarla a un sistema inteligente de toma de decisiones. Empieza con una formación básica y permite a los estudiantes escoger dos de las seis especializaciones siguientes: Ciencia Electrónica; Minería de Datos en la Ciencias Sociales; Conocimiento y Toma de Decisiones; Modelización Estadística y Minería de Datos; Red Semántica y Minería de Datos Relacional.

Requisitos

Acceso a las enseñanzas oficiales de Máster

1. Para acceder a las enseñanzas oficiales de Máster será necesario estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior del Espacio Europeo de Educación Superior que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de máster.

2. Así mismo, podrán acceder los titulados conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educación Superior sin necesidad de la homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado. El acceso por esta vía no implicará, en ningún caso, la homologación del título previo de que esté en posesión el interesado, ni su reconocimiento a otros efectos que el de cursar las enseñanzas de Máster.

Dirigido

A estudiantes de todo el mundo que posean un título de grado (o equivalente) en Informática, Matemáticas o Estadística, y un buen nivel de inglés (TOEFL 550 o equivalente).

Programa

Primer Semestre
Logic&Knowledge Representation
Optimization
Statistics and Probability
Multidimensional Data Analysis
Advanced Data Bases
Software Methodologies
Curso de Idioma + Curso Metodología y Herramientas para la Investigación

Segundo Trimestre
Symbolic Learning
Numerical Learning
Especialidades impartidas en el segundo semestre:
E-Science, Université Pierre et Marie Curie (UPMC, França). Data Mining & Complex System Modeling, Application in Social Science, Université Lumière Lyon 2 (ULY2 França). Knowledge and Decision, Polytech´Nantes Ecole Polythecnique de l’Université de Nantes (EPUN, França).
Curso de Idioma

Tercer Semestre:
Information Retrieval
Case Study Project
Especialidades impartidas en el tercer semestre:
Statistical Modeling and Data Mining, Universitat Politècnica de Catalunya (UPC, Espanya). Relational Data Mining, Universitá degli Studi del Piemonte Orientale Amedeo Avogadro (UPO, Itàlia). Semantic Web, Universitatea Politehnica din Bucuresti (UPB, Romania).
Curso de Idioma

Cuarto Semestre:
Trabajo Fin de Máster

Salidas profesionales

Los postgraduados y postgraduadas de este máster tienen la oportunidad de trabajar en entornos en que los datos son importantes para adquirir nuevos conocimientos y tomar decisiones, como la alta tecnología, los servicios de inteligencia empresarial, el análisis y gestión web, la banca y las finanzas, las instituciones públicas (especialmente en el ámbito sanitario, de transporte y gobernanza), los entornos académicos y la investigación, especialmente médica y genómica.

Competencias

Analizar en profundidad los requisitos de información para la solución de problemas.
Gestionar grandes bases de datos.
Hacer uso de estas bases de datos con el objetivo de extraer de ellos información oculta y conocimiento.
Implementar este conocimiento en los sistemas de apoyo a la toma de decisiones o los sistemas inteligentes.

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