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Obtenida la verificación positiva del plan de estudios por el Consejo de Universidades, previo informe favorable de La Fundación para el Conocimiento Madri+d, así como la autorización de su implantación por la Comunidad Autónoma de Madrid, y establecido el carácter oficial del título por Acuerdo de Consejo de Ministros de 19 de enero de 2018 (publicado en el «BOE» de 5 de febrero de 2018, por Resolución de la Secretaría General de Universidades de fecha 24 de enero de 2018),

Este Rectorado, de conformidad con lo dispuesto en artículo 35.4 de la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades, en la redacción dada por la Ley Orgánica 4/2007, de 12 de abril, ha resuelto publicar el plan de estudios conducente a la obtención del título oficial de Máster Universitario en Analítica de Negocios y Grandes Volúmenes de Datos, que quedará estructurado según consta en el anexo de esta Resolución.

Alcalá de Henares, 14 de febrero de 2018.–El Rector, Fernando Galván Reula.

ANEXO

Universidad de Alcalá

Plan de estudios conducente al título de Máster Universitario en Analítica de Negocios y Grandes Volúmenes de Datos

Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura

1. Distribución general del plan de estudios en créditos ECTS, por tipo de materia:

Tipo de materia	ECTS
Obligatorias	39
Optativas/prácticas externas	12
Trabajo fin de máster	9
Total	60

Complementos de formación: Externos al programa. Se determinarán de manera particular para cada estudiante.

2. Estructura del plan de estudios:

Denominación del Módulo o Materia/Asignatura	Carácter	ECTS
Materias Obligatorias
Técnicas y Métodos de Data Science	OB	18
Tecnologías de Datos	OB	15
Transformación de Negocio Basada en Datos	OB	6
Materias Optativas/Prácticas Externas	OP	12
Trabajo fin de máster	OB	9

3. Los complementos formativos para el programa se detallan a continuación por cada tipo de perfil, agrupados de manera general en tres categorías:

A) Estudiantes provenientes de perfiles de ingeniería.

B) Estudiantes provenientes de disciplinas relacionadas con las ciencias sociales (como economía y empresa).

C) Estudiantes provenientes de disciplinas cuantitativas (como matemáticas o estadísticas).

Complementos de formación	Perfil	Carácter	ECTS
Fundamentos Tecnológicos	B, C	CF	6
Bases de Datos	B, C	CF	6
Estadística y Probabilidad	A, B	CF	6
Programación para el Tratamiento de Datos	B	CF	6