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Rama de Ingeniería y Arquitectura

Curso Universitario de Formación Avanzada en Ciencia de Datos

Ingenieria y Arquitectura
Icono del Area del estudio
Créditos

Créditos totales

27 Créditos obligatorios

Créditos optativos

Número de plazas
20
Lugares de impartición

Online

Organizado por la Escuela Superior de Ingeniería Informática de Albacete

Responsables del título

Luis de la Ossa Jiménez (Director)

Juan Ángel Aledo Sánchez (Secretario)

Pablo Bermejo López (Secretario)

Modalidad

Online

Precios

27 ECTS X 42 €/ECTS = 1.134€

Composición

Independiente

Información General

El Curso de Formación Avanzada en Ciencia de Datos está diseñado para formar expertos capaces de extraer información y valor de diversas fuentes y bases de datos, utilizando técnicas de análisis avanzadas y algoritmos de aprendizaje automático. Enfocado en la aplicación práctica, este curso combina los fundamentos teóricos de la ciencia de datos con habilidades técnicas relacionadas con la adquisición, manipulación y visualización de datos. A través de proyectos reales, los alumnos adquirirán experiencia práctica con las herramientas y plataformas más utilizadas en la actualidad.

El  Curso Universitario de Formación Avanzada en Ciencia de Datos podrá ser reconocido por 27 créditos ECTS del título de Máster de Formación Permanente en Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos en la Nube siempre que el estudiante cumpla con los requisitos de acceso al Máster.

El objetivo principal del título es cualificar a los alumnos para el desempeño de la actividad profesional relacionada con la Ciencia e Ingeniería de Datos
  • Extraer, almacenar y gestionar datos estructurados y no estructurados procedentes de distintas fuentes.
  • Explorar, analizar y visualizar esos datos.
  • Crear modelos descriptivos y predictivos.
  • Tratar grandes volúmenes de datos mediante el uso de plataformas adecuadas y algoritmos escalables.
  • Desplegar servicios en la nube que permitan utilizar y poner el valor la información contenida en los datos.
  • Crear aplicaciones basadas en esos servicios.
  • Dirigido a estudiantes y profesionales interesados en la Ciencia e Ingeniería de Datos. No se necesita titulación universitaria para realizar el curso.
  • Se requiere tener conocimientos de Programación, así como conocimientos básicos de Estadística y Álgebra.

El  Curso Universitario de Formación Avanzada en Ciencia de Datos podrá ser reconocido por 27 créditos ECTS del título de Máster de Formación Permanente en Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos en la Nube siempre que el estudiante cumpla con los requisitos de acceso al Máster.

 

Novedades
Acceso y matrícula

Plazos

Preinscripción

Del 21/06/2024 al 20/09/2024

Matrícula

Del 23/09/2024 al 07/10/2024

Impartición

Del 07/10/2024 al 30/06/2025

 

Precio del curso: 27 ECTS x 42€/ECTS = 1.134 €

Pago Fraccionado:

Plazo del 2º Pago: del 13/01/2025 al 04/03/2025

Bonificaciones: No

Requisitos de admisión

  • No se necesita titulación universitaria para realizar el curso.
  • Se requiere tener conocimientos de Programación, así como conocimientos básicos de Estadística y Álgebra.

El  Curso Universitario de Formación Avanzada en Ciencia de Datos podrá ser reconocido por 27 créditos ECTS del título de Máster de Formación Permanente en Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos en la Nube siempre que el estudiante cumpla con los requisitos de acceso al Máster.

Documentación para formalizar la preinscripción:

  • DNI/pasaporte/documento de identidad en vigor
  • Título  o resguardo acreditativo de haberlo solicitado
  • Curriculum vitae

Acceder a la PREINSCRIPCIÓN ONLINE

Los alumnos admitidos deberán formalizar su automatrícula, para ello deberán acceder a la página de automatrícula con su usuario y contraseña

Acceder a la MATRÍCULA online

Para realizar el abono se podrá utilizar una de las siguientes opciones:

  • Pago por RECIBO BANCARIO, deberán imprimir la carta de pago y presentarla en una de las entidades bancarias colaboradoras (aparecen en la carta de pago) y realizar el abono correspondiente, sólo para pagos realizados en España.
  • Pago con TARJETA BANCARIA.

 

ABONO DEL SEGUNDO PLAZO DE MATRÍCULA

Para el abono del mismo, se deberá acceder en los plazos establecidos, al siguiente enlace: Gestión de recibos online

SOLICITUD DE FACTURAS

Todos los alumnos interesados en recibir factura acreditativa del pago de la matrícula deberán solicitarlo a la organización del curso (administrador/a del centro) en el mismo momento de la matriculación, adjuntando la documentación actualizada del IAE del alumno o de la empresa que abona el pago.  Este derecho caducará el día 16 del mes siguiente a la fecha del ingreso del primer plazo.

Plan de estudios
CURSO UNIVERSITARIO DE FORMACIÓN AVANZADA EN CIENCIA DE DATOS
Código
Descripción
ECTS
 

1

INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS. HERRAMIENTAS BÁSICAS 

4,5

G

AN

2

ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS 

3

G

AN

3

FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING 

4,5

G

AN

4

TÉCNICAS AVANZADAS DE MACHINE LEARNING 

4,5

G

AN

5

DEEP LEARNING 

4,5

G

AN

6

ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES 

3

G

AN

7

TEXT MINING, REDES SOCIALES Y SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN 

3

G

AN

 

Total de Créditos ECTS

27

 

G: Obligatoria O: Optativa PE: Prácticas Externas TFM: Proyecto o Trabajo Fin de Estudios AN: Anual C1: 1º Cuatrimestre C2: 2º Cuatrimestre

Este curso se imparte en modalidad online. Todas las clases teóricas y prácticas, así como las conferencias, serán transmitidas en directo por videoconferencia y grabadas para su posterior consulta desde el espacio de Campus Virtual de la UCLM.

El método utilizado para emitir y grabar las videoconferencias será MS Teams.

Los alumnos también tendrán horas de tutorías fijas con sus profesores, además de la posibilidad de consultar dudas mediante correo electrónico y la herramienta MS Teams.

Cada uno de los módulos concluirá con la elaboración de un proyecto guiado.

Se prevé también la celebración de conferencias a lo largo del curso.

 

Cada uno de los módulos se evaluará de manera individual. La evaluación se dividirá en dos partes:

  • Superación de un cuestionario.
  • Evaluación del proyecto guiado relativo al módulo.

Es necesario superar cada uno de los módulos.

Profesorado