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Rama de Ingeniería y Arquitectura

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

Ingenieria y Arquitectura
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Créditos

Créditos totales

60 Créditos obligatorios

Créditos optativos

Número de plazas
50
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

Independiente

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.

Quienes no cuenten con titulación universitaria previa para acceder al título de Máster de Formación Permanente en Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos en la Nube podrán cursar el Curso Universitario de Formación Avanzada en Ciencia de Datos.

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).

Quienes no cuenten con titulación universitaria previa para acceder al título de Máster de Formación Permanente en Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos en la Nube podrán cursar el Curso Universitario de Formación Avanzada en Ciencia de Datos.

 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 de Formación Permanente en Ciencia e Ingeniería de Datos en la Nube por la Universidad de Castilla-La Mancha.

Novedades
Acceso y matrícula

Plazos curso 24/25

Preinscripción

Del 21/05/2024 al 20/09/2024

Matrícula

Del 23/09/2024 al 07/10/2024

Impartición

Del 07/10/2024 al 12/09/2025

 

Plazos curso 23/24

Preinscripción

Del 15/05/2023 al 09/10/2023

Matrícula

Del 12/06/2023 al 09/10/2023

Impartición

Del 02/10/2023 al 13/09/2024

 

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

Pago Fraccionado:

Plazo del 2º Pago: del 15/01/2025 al 05/02/2025

  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  con la UCLM para este Máster.

  • Bonificación del 50% para alumnos del plan anterior de este Máster que no pueden finalizarlo en el plan antiguo por no haber matriculado el total de las asignaturas pendientes de superar en cursos anteriores.

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 de Formación Permanente en Ciencia e Ingeniería de Datos en la Nube por la Universidad de Castilla-La Mancha.

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

Quienes no cuenten con titulación universitaria previa para acceder al título de Máster de Formación Permanente en Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos en la Nube podrán cursar el Curso Universitario de Formación Avanzada en Ciencia de Datos.

Documentación para formalizar la preinscripción:

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

Instrucciones preinscripción y matrícula

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
MÁSTER DE FORMACIÓN PERMANENTE EN CIENCIA DE DATOS E INGENIERÍA DE DATOS EN LA NUBE
Código
Descripción
ECTS
 

403625

INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS. HERRAMIENTAS BÁSICAS 

4,5

G

AN

403626

ADQUISICIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS 

4,5

G

AN

403627

ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS 

3

G

AN

403628

FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING 

4,5

G

AN

403004

TÉCNICAS AVANZADAS DE MACHINE LEARNING 

4,5

G

AN

403629

DEEP LEARNING 

4,5

G

AN

403630

ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES 

3

G

AN

403631

TEXT MINING, REDES SOCIALES Y SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN 

3

G

AN

403632

VISUALIZACIÓN Y BI 

3

G

AN

403633

INTRODUCCIÓN A LA INFORMÁTICA EN LA NUBE 

4,5

G

AN

403634

DESARROLLO DE SERVICIOS EN LA NUBE 

4,5

G

AN

403635

ARQUITECTURAS Y PROCESOS BIG DATA 

4,5

G

AN

403636

ALMACENES DE DATOS: DATALAKES 

3

G

AN

403637

DESPLIEGUE DE PROCESOS Y SERVICIOS

3

G

AN

403638

TRABAJO FIN DE MÁSTER 

6

TFM

AN

 

Total de Créditos ECTS

60

 

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 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.

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

Profesorado