Máster Universitario en Estadística Computacional y Ciencia de Datos para la Toma de Decisiones

El Máster que se propone es de interés para todos aquellos estudiantes con un grado en el que se haya recibido una formación en estadística, matemáticas o informática, y que deseen continuar sus estudios para recibir una formación multidisciplinar avanzada que les capacite para la toma de decisiones a partir de la información y/o conocimiento que se puede extraer de conjuntos de datos, incluyendo el paradigma del Big Data. En particular, el Máster les proporcionará habilidades y competencias para participar en todo el proceso de la toma de decisiones a partir de datos; desde la adquisición de los datos, su procesamiento y su tratamiento, hasta su análisis y la extracción de información/conocimiento de ellos, para concluir con la generación y/o análisis de alternativas en la toma de decisiones. En este sentido, el Máster proporciona conocimientos avanzados en el ámbito de las matemáticas, la estadística, la informática y la inteligencia artificial, los cuales permiten dar respuesta a la demanda creciente de las organizaciones para tomar decisiones basadas en la información y/o conocimiento que se extrae de los datos.

Para acceder a las enseñanzas oficiales de Máster será necesario estar en posesión de:

Un título universitario oficial de Graduada/o español o equivalente, o en su caso disponer de otro título de Máster Universitario, o títulos del mismo nivel que el título español de Grado o Máster expedidos por universidades e instituciones de educación superior de un país del Espacio Europeo de Educación Superior que en dicho país permita el acceso a los estudios de Máster.

De igual modo, podrán acceder a un Máster Universitario del sistema universitario español personas en posesión de títulos procedentes de sistemas educativos que no formen parte del EEES, que equivalgan al título de Grado, sin necesidad de homologación del título, pero sí de comprobación por parte de la universidad del nivel de formación que implican, siempre y cuando en el país donde se haya expedido dicho título permita acceder a estudios de nivel de postgrado universitario. En ningún caso el acceso por esta vía implicará la homologación del título previo del que disponía la persona interesada ni su reconocimiento a otros efectos que el de realizar los estudios de Máster.

Así mismo podrá acceder y matricularse en un Máster Universitario estudiantado de Grado al que le reste por superar el TFG y como máximo hasta 9 créditos ECTS, si bien en ningún caso podrá obtener el título de Máster si previamente no ha obtenido el título de Grado. Tendrá prioridad el estudiantado que disponga del título oficial de Graduado o Graduada.

Poseer y comprender conocimientos sobre la Ciencia de Datos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo de ideas.

Aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos .

Adquirir capacidad de integrar conocimientos de Ciencias de Datos y formular juicios a partir de una información compleja.

Saber comunicar los conocimientos en Ciencias de Datos a públicos especializados y no especializados.

Adquirir las habilidades de aprendizaje que permitan continuar estudiando de un modo auto-dirigido o autónomo.

Primer semestre
GESTIÓN DE GRANDES VOLÚMENES DE DATOS
LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN PARA ANÁLISIS DE DATOS
TÉCNICAS ESTADÍSTICAS PARA EL APRENDIZAJE I
TÉCNICAS ESTADÍSTICAS PARA EL APRENDIZAJE II
TÉCNICAS PARA LA VISUALIZACIÓN DE LOS DATOS
ÁLGEBRA LINEAL NUMÉRICA PARA CIENCIA DE DATOS

Segundo semestre
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN OPTIMIZACIÓN
SISTEMAS DE APOYO A LA DECISIÓN
TRABAJO FIN DE MÁSTER

Segundo semestre (Optativas)
ESTIMACIÓN EN ÁREAS PEQUEÑAS
INTERNET DE LAS COSAS
METODOLOGÍA CIENTÍFICA
MODELIZACIÓN MATEMÁTICA AVANZADA
MODELOS DE DECISIÓN MULTIAGENTE
PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA
TÉCNICAS AVANZADAS DE OPTIMIZACIÓN
ANÁLISIS DE EFICIENCIA Y PRODUCTIVIDAD
ESTADÍSTICA BAYESIANA