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Rama de Ingeniería y Arquitectura

Máster en Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos en la Nube

Ingenieria y Arquitectura
Icono del Area del estudio
Creditos

60 Créditos totales

60 Créditos obligatorios

Créditos optativos

Número de plazas
45
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

60 ECTS x 42 €/ECTS = 2.520€

Composición

Modular

Información General

La Ciencia de Datos es una disciplina que ha surgido recientemente como respuesta a una nueva realidad en la que es posible obtener, almacenar y tratar volúmenes masivos de datos de diversa naturaleza y procedencia: transacciones, redes sociales, sensores, biológicos, etc.

La obtención y uso de conocimiento útil mediante técnicas escalables, lo que es conocido comúnmente como Big Data, es una habilidad tecnológica altamente demandada en el mundo empresarial. Así, los trabajos como científico o ingeniero de datos se han convertido en unos de los mejor remunerados y, a su vez, para los que existe una mayor falta de profesionales cualificados. Con este título de Máster, la Escuela Superior de Ingeniería Informática de Albacete, pretende atender esta demanda.


 

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.

El Máster está dirigido a quienes estén en posesión de un título universitario oficial (graduados, técnicos, licenciados, ingenieros).

 Se requiere tener conocimientos de Programación, así como conocimientos básicos de Estadística y Álgebra.

La superación de los créditos otorgará al estudiante el título de Máster en Ciencia e Ingeniería de Datos por la Universidad de Castilla-La Mancha.

Novedades
Acceso y matrícula

Plazos curso 22/23

Preinscripción

Del 02/05/2022 al 22/09/2022

Matrícula

Del 26/09/2022 al 09/10/2022

Impartición

Del 03/10/2022 al 29/06/2023

Plazos curso 21/22

Preinscripción

Del 20/05/2021 al 23/09/2021

Matrícula

Del 06/09/2021 al 10/10/2021

Impartición

Del 04/10/2021 al 30/06/2022


Precio del Máster: 60 ECTS x 42€/ECTS = 2.520 €

Pago Fraccionado:

Plazo del 2º Pago: del 23/01/2023 hasta el 10/02/2023

 Cuantía del 2º Pago: 1.260€ €

Bonificaciones: 

  • Bonificación del 30% del importe de matrícula a alumnos y antiguos alumnos del Máster Universitario en Ingeniería Informática de la UCLM (MUII-UCLM).

  • Bonificación del 10% para estudiantes provenientes de empresas con convenio específico para este Máster con la UCLM.

Requisitos de admisión

El Máster está dirigido a quienes estén en posesión de un título universitario oficial (graduados, diplomados, ingenieros técnicos, licenciados, ingenieros).
La superación de los créditos otorgará al estudiante el título de Máster en Ciencia e Ingeniería de Datos por la Universidad de Castilla-La Mancha.

Se requiere tener conocimientos de Programación, así como conocimientos básicos de Estadística y Álgebra

Documentación para formalizar la preinscripción:

  • DNI/pasaporte/documento de identidad en vigor
  • Título universitario o resguardo acreditativo de haberlo solicitado.

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 2022/23  MÁSTER EN CIENCIA DE DATOS E INGENIERÍA DE DATOS EN LA NUBE
Código
Descripción
ECTS
 

Especialista en Ciencia de Datos y Desarrollo de Aplicaciones Escalables en la Nube

30

G

AN

403004

TÉCNICAS AVANZADAS DE MACHINE LEARNING

4,5

G

AN

403005

VISUALIZACIÓN Y BI

4,5

G

AN

403006

SERVICIOS AVANZADOS EN LA NUBE

4,5

G

AN

403007

ALMACENES DE DATOS: DATALAKES

4,5

G

AN

403008

TRABAJO FIN DE MÁSTER

12

G

AN

 

Total de Créditos ECTS

60

CURSO 2022/23  Especialista en Ciencia de Datos y Desarrollo de Aplicaciones Escalables en la Nube
Código
Descripción
ECTS
 

402780

PRESENTACIÓN. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS. HERRAMIENTAS BÁSICAS

3,5

G

AN

402781

RECOLECCIÓN, PREPARACIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS

3,5

G

AN

403000

ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

1,5

G

AN

402783

FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING

3,5

G

AN

402784

TEXT MINING, REDES SOCIALES Y SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

2,5

G

AN

403001

ARQUITECTURAS Y PROCESOS BIG DATA

3,5

G

AN

403002

SERVICIOS EN LA NUBE

2,5

G

AN

402787

DEEP LEARNING

3,5

G

AN

403003

CREACIÓN Y DESPLIEGUE DE SERVICIOS

2,5

G

AN

402789

SERIES TEMPORALES

3,5

G

AN

 

Total de Créditos ECTS

30

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

 
CURSO 2021/22  MÁSTER EN CIENCIA DE DATOS E INGENIERÍA DE DATOS EN LA NUBE
Código
Descripción
ECTS
 

Especialista en Ciencia de Datos y Desarrollo de Aplicaciones Escalables en la Nube

30

G

AN

403004

TÉCNICAS AVANZADAS DE MACHINE LEARNING

4,5

G

AN

403005

VISUALIZACIÓN

4,5

G

AN

403006

SERVICIOS AVANZADOS EN LA NUBE

4,5

G

AN

403007

ALMACENES DE DATOS: DATALAKES

4,5

G

AN

403008

TRABAJO FIN DE MÁSTER

12

G

AN

 

Total de Créditos ECTS

60

CURSO 2021/22  Especialista en Ciencia de Datos y Desarrollo de Aplicaciones Escalables en la Nube
Código
Descripción
ECTS
 

402780

PRESENTACIÓN. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS. HERRAMIENTAS BÁSICAS

3,5

G

AN

402781

RECOLECCIÓN, PREPARACIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS

3,5

G

AN

403000

ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

1,5

G

AN

402783

FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING

3,5

G

AN

402784

TEXT MINING, REDES SOCIALES Y SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

2,5

G

AN

403001

ARQUITECTURAS Y PROCESOS BIG DATA

3,5

G

AN

403002

SERVICIOS EN LA NUBE

2,5

G

AN

402787

DEEP LEARNING Y APLICACIONES

3,5

G

AN

403003

CREACIÓN Y DESPLIEGUE DE SERVICIOS

2,5

G

AN

402789

SERIES TEMPORALES, DETECCIÓN DE ANOMALÍAS Y FLUJOS DE DATOS

3,5

G

AN

 

Total de Créditos ECTS

30

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

Este Máster se imparte en modalidad onlineTodas 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 del Máster.

El método utilizado para emitir y grabar las videoconferencias será MS Teams, o alguna plataforma similar como Zoom o Webex.

Los alumnos también tendrán horas de tutorías fijas con sus profesores, además de la posibilidad de

consultar dudas mediante correo electrónico y la herramienta Slack.

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 test.
  • Evaluación del proyecto guiado relativo al módulo.

Es necesario superar cada uno de los módulos.

Para la obtención del título de máster habrá que elaborar y defender con éxito el Trabajo Fin de Máster (módulo 15). La defensa se habrá de hacer presencialmente o mediante videoconferencia, de modo que se pueda verificar la identidad del alumno.

Profesorado