Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

El informe "Data Never Sleeps 12", de la empresa de análisis de datos Domo, señala que la cantidad de datos que se generan anualmente en internet se ha multiplicado por 30 en la última década. Se calcula que, en 2023, se generó un total de 79 zettabytes de datos, lo que equivale a 79 billones de gigabytes, un 28% más que en 2022; una tendencia que se estima que continuará, proyectándose un total de 180 zettabytes de datos en 2025 y 593 zettabytes en 2035.
Este océano casi infinito de información es una verdadera oportunidad para empresas, organizaciones e instituciones de todos los ámbitos de nuestra sociedad. Sin embargo, su enorme volumen y complejidad, hace indispensable recurrir a profesionales especializados para poder aprovechar realmente su potencial. Profesionales con habilidades para recolectar, procesar e interpretar estas grandes cantidades de datos, utilizando modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático: los Científicos de Datos. 
Por ello, el perfil de científico de datos, es actualmente uno de los más demandados en el mercado laboral y se proyecta que esta demanda no hará más que crecer durante las siguientes décadas: el BLS (Bureau of Labor Statistics - USA) predice un crecimiento del empleo en el sector del 22% entre 2020 y 2030; y en España, estudios como los publicados por Hays, señalan que para 2028 esta demanda habrá crecido un 60%. Esto repercute positivamente en los salarios del sector, estimándose que estos se sitúan entre 50.000 y 135.000 euros anuales, en función de los años de experiencia y de las habilidades. En particular en España, se estima que van desde los 25.000 s los 80.000 euros anuales. 
Definición del Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Para poder aportar valor a la organización o empresa en que se desempeñe, un científico de datos debe tener suficiente experiencia en el dominio del negocio para traducir los objetivos de la empresa o del departamento en productos basados en datos, como motores de predicción, análisis de detección de patrones, algoritmos de optimización y similares.
Por ello, este título te ofrece una formación altamente cualificada y con una marcada visión interdisciplinar. Obtendrás los conocimientos, herramientas y competencias que te permitirán explorar grandes volúmenes de datos en diferentes formatos y provenientes de diferentes fuentes no relacionadas. Serás capaz de desarrollar nuevos modelos matemáticos, métodos analíticos y modelos de inteligencia artificial, que permitan proveer soluciones avanzadas de analítica de datos. Soluciones capaces de identificar y explicar comportamientos pasados de negocio (analítica descriptiva y diagnóstica), predecir el futuro basado en comportamientos anteriores (analítica predictiva y prescriptiva) y ofrecer bases sólidas para la gestión del conocimiento y la toma de decisiones estratégicas.
Para conseguirlo, el programa incorpora contenidos novedosos y las tendencias más relevantes en el ámbito de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, asegurándote una propuesta balanceada, que no descuida aspectos importantes como la visualización, la narrativa de datos, la comunicación, e incluso aspectos transversales como la metodología de investigación e inglés técnico.
El plan de estudios del Grado en Ciencia Datos e Inteligencia Artificial está diseñado según las necesidades del mercado para formar profesionales capaces de identificar y aplicar herramientas informáticas y de inteligencia artificial actuales y avanzadas, sustentado en una sólida base matemática y estadística, para la captura, el análisis, el modelado, la visualización y la interpretación de todo tipo de datos, que permitan crear soluciones inteligentes de analítica de datos que soporten la toma de decisiones estratégicas de negocio.

Primer año:

• Cálculo
• Álgebra lineal
• Probabilidad y estadística
• Fundamentos de programación
• Fundamentos de empresa y economía
• Matemáticas discretas
• Introducción a la ciencia de datos
• Algoritmos y estructuras de datos 
• Inteligencia artificial e ingeniería del conocimiento
• Arquitectura de computadores y sistemas operativos

Segundo curso:

• Análisis multivariante
• Análisis bayesiano de datos 
• Bases de datos relacionales
• Cálculo y métodos numéricos en ciencia de datos
• Optimización
• Bases de datos no relacionales
• Modelado estadístico para la toma de decisiones
• Sistemas estocásticos
• Captura y preparación de datos (tipología y fuentes de datos)
• Metodologías de desarrollo y despliegue de aplicaciones para ciencia de datos
• Introducción a Finanzas

Tercer curso:

• Computación concurrente, distribuida y paralela
• Diseño de interacción y diseño de interfaces
• Redes neuronales y aprendizaje profundo
• Aprendizaje Automático
• Inglés para ciencia de datos
• Visualización de datos
• Infraestructura para el procesamiento de Big Data
• Procesamiento de lenguaje natural, minería de texto, análisis de redes sociales
• Análisis en entornos de bases de datos (análisis exploratorio de datos)
• Gestión de proyectos en ciencia de datos

Cuarto curso:

• Narrativa de datos y sociedad 
• Comunicación y liderazgo
• Procesamiento de imágenes y visión artificial
• Análisis y procesamiento de audio y voz
• Economía digital e inteligencia de negocios
• Analítica de clientes 
• Aspectos éticos, sociales y legales de los datos y la inteligencia artificial
• Optativa I
• Optativa II
• Optativa III
• Trabajo final de grado

Con este Grado en Data Science aprenderás a:

• Identificar y aplicar herramientas de software para el análisis de datos en problemas matemáticos. 
• Formular e interpretar modelos analíticos de optimización de decisiones mediante modelos de optimización
• Comprender las características, funcionalidades, estructura y los modelos de datos para la implementación eficiente de aplicaciones basadas en bases de datos relacionales y NoSQL.
• Utilizar aplicaciones informáticas de aprendizaje automático, estadística avanzada, visualización gráfica y optimización para la resolución de problemas en el ámbito de la Ciencia de Datos.
• Aplicar los aspectos éticos, legales y normativos relacionados con el tratamiento y requisitos de privacidad de los datos y la explotación del conocimiento obtenido.

Becas, ayudas al estudio y descuentos por forma de pago disponibles.