De conformidad con lo establecido en el artículo 26 del Real Decreto 1393/2007, de 29 de octubre, modificado por el Real Decreto 861/2010, de 2 de julio, obtenida la verificación del plan de estudios por el Consejo de Universidades, previo informe favorable de la Fundación para el Conocimiento Madri+d, autorizada su implantación por la Comunidad de Madrid y declarado el carácter oficial del título por Acuerdo del Consejo de Ministros de 5 de octubre de 2018, este Rectorado ha resuelto publicar el plan de estudios conducente a la obtención del título oficial de Graduado o Graduada en Ciencia e Ingeniería de Datos por la Universidad Carlos III de Madrid que queda estructurado según consta en el anexo de la presente Resolución.
Getafe, 6 de febrero de 2019.–El Rector, Juan Romo Urroz.
Real Decreto 1393/2007, modificado por el Real Decreto 861/2010.
Anexo I, apartado 5.1 Estructura de las enseñanzas
Distribución general del plan de estudios en créditos ECTS, por tipo de materia
Tipo de materia | Créditos ECTS |
---|---|
Formación Básica. | 60 |
Obligatorias. | 144 |
Optativas. | 24 |
Prácticas externas. | 0 |
Trabajo de Fin de Grado. | 12 |
Créditos totales. | 240 |
Estructura del plan de estudios por materias y asignaturas del grado en Ciencia e Ingeniería de Datos
Materias | Asignatura | ECTS | Carácter |
---|---|---|---|
Conocimientos transversales/Transversal Knowledge. | Hojas de Cálculo. Nivel Avanzado/Advanced knowledge of Spreadsheets. | 1,5 | O/C |
Técnicas de expresión oral y escrita/Writing and communication skills. | 3 | O/C | |
Técnicas de búsqueda y uso de información/Information skills. | 1,5 | O/C | |
Habilidades profesionales interpersonales/Interpersonal abilities. | 3 | O/C | |
Humanidades/Humanities. | 6 | O/C | |
Matemáticas/Mathematics. | Cálculo I /Calculus I. | 6 | FBR/BC |
Álgebra Lineal/Linear algebra. | 6 | FBR/BC | |
Probabilidad y análisis de datos/Probability and Data Analysis. | 6 | FB/BC | |
Cálculo II/Calculus II. | 6 | FBR/BC | |
Matemática discreta/Discrete mathematics. | 6 | FBR/BC | |
Técnicas de optimización/Optimization methods. | Métodos numéricos/Numerical methods. | 6 | O/C |
Optimización y analítica/Optimization and Analytics. | 6 | O/C | |
Técnicas informáticas/Computer skills. | Programación/Programming. | 6 | FBR |
Estructura de datos y algoritmos/Data structures and algorithms. | 6 | FBR/BC | |
Teoría de autómatas y compiladores/Automata theory and compilers. | 6 | O/C | |
Bases de datos/Data Base. | 6 | FB/BC | |
Protección de datos y ciberseguridad/Data protection & cybersecurity. | 6 | O/C | |
Computación masiva/Massive computing. | 6 | O/C | |
Técnicas estadísticas y de tratamiento de señales/ Statistics and signal processing techniques. | Introducción a la modelización estadística/Introduction to Statistical Modeling. | 6 |
FB/BC |
Señales y sistemas/Signals and Systems. | 6 | O/C | |
Tratamiento estadístico de señales/Statistical Signal Processing. | 6 | O/C | |
Modelización predictiva/Predictive Modeling. | 6 | O/C | |
Análisis Bayesiano de datos/Bayesian Data Analysis. | 6 | O/C | |
Tratamiento de audio, video y visión artificial/Audio processing, Video processing and Computer vision. | 6 | O/C | |
Técnicas de aprendizaje automático/ Machine Learning Techniques. |
Aprendizaje estadístico/Statistical Learning. | 6 | O/C |
Aprendizaje automático I/Machine learning I. | 6 | O/C | |
Aprendizaje automático II/Machine learning II. | 6 | O/C | |
Redes neuronales/Neural Networks. | 6 | O/C | |
Aplicaciones del aprendizaje automático/Machine learning applications. | 6 | O/C | |
Telemática/ Telematics. | Redes de Ordenadores/Computer Networks. | 6 | O/C |
Aplicaciones Web/Web Applications. | 6 | O/C | |
Aplicaciones Móviles/Mobile Applications. | 6 | O/C | |
Analítica Web/Web Analytics. | 6 | O/C | |
Visión y proyectos integrados/ Vision and integrated projects. | Introducción a la Ciencia de Datos/Introduction to Data Science. | 6 | FB/BC |
Proyecto en ciencia de datos/Data Science Project. | 6 | O/C | |
Formación multidisciplinar/ Multidisciplinary Skills. | Introducción a los negocios/Introduction to business. | 6 | O/C |
Aspectos legales y éticos en ingeniería de datos/Data engineering legal and ethical issues. | 3 | O/C | |
Optativas/ Electives. | Prácticas Externas/Professional Internships. | 18 | P/E |
Análisis de datos funcionales/Functional data analysis. | 6 | P/E | |
Métodos de simulación y muestreo/Simulation and Resampling methods. | 6 | P/E | |
Regresión en Alta dimensión/Regression in High Dimension. | 6 | P/E | |
Series temporales y predicción/Time Series and Forecasting. | 6 | P/E | |
Sistemas estocásticos dinámicos/Stochastic Dynamical Systems. | 6 | P/E | |
Ingeniería de la ciberseguridad/Cybersecurity Engineering. | 6 | P/E | |
Tecnologías de Red en Internet para Big Data/Internet Networking Technologies for Big Data. | 6 | P/E | |
Analítica de datos educativos/Educational data analytics. | 6 | P/E | |
Diseño para la interpretación de datos/Data Design for sensemaking. | 6 | P/E | |
Inteligencia Artificial/Artificial Intelligence. | 6 | P/E | |
Tecnología Avanzada en Red en Internet/Advanced Internet Networking Technologies. | 6 | P/E | |
Robótica/Robotics. | 6 | P/E | |
Métodos de Inferencia en Aprendizaje Automático Bayesiano/Inference methods in Bayesian Machine Learning. | 6 | P/E | |
Fundamentos de BioInformática/Fundamentals of BioInformatics. | 6 | P/E | |
Aprendizaje automático en salud/Machine Learning in Healthcare. | 6 | P/E | |
TFG/ Bachelor thesis. | TFG/Bachelor Thesis. | 12 | TFG/BT |
FB: Formación Básica, FBR: Formación Básica de Rama, O: Obligatoria, P: Optativa; TFG: Trabajo Fin de Grado.
BC: Basic Core, C: Compulsory, E: Electives, BT: Bachelor Thesis.
Distribución temporal de las asignaturas del grado en Ciencia e Ingeniería de Datos
Curso | Cuatr | Asignatura denominación | Tipo |
CR |
Curso | Cuatr |
Asignatura denominación |
Tipo |
CR |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 1 | Cálculo I. | FBR | 6 | 1 | 2 | Cálculo II. | FBR | 6 |
1 | 1 | Álgebra Lineal. | FBR | 6 | 1 | 2 | Estructura de datos y algoritmos. | FBR | 6 |
1 | 1 | Programación. | FBR | 6 | 1 | 2 | Redes de Ordenadores. | O | 6 |
1 | 1 | Probabilidad y análisis de datos. | FB | 6 | 1 | 2 | Introducción a la modelización estadística. | FB | 6 |
1 | 1 | Introducción a la ciencia de datos. |
FB |
6 |
1 | 2 | Técnicas de búsqueda y uso de la información. |
O |
1,5 |
1 | 2 | Hojas de cálculo. Nivel avanzado. |
O |
1,5 |
|||||
1 | 2 | Técnicas de expresión oral y escrita. |
O |
3 | |||||
2 | 1 | Señales y sistemas. | O | 6 | 2 | 2 | Métodos numéricos. | O | 6 |
2 | 1 | Teoría de autómatas y compiladores. | O | 6 | 2 | 2 | Tratamiento estadístico de señales. | O | 6 |
2 | 1 | Bases de datos. | FB | 6 | 2 | 2 | Protección de datos y ciberseguridad. | O | 6 |
2 | 1 | Matemática discreta. | FBR | 6 | 2 | 2 | Modelización Predictiva. | O | 6 |
2 | 1 | Aprendizaje estadístico. | O | 6 | 2 | 2 | Aprendizaje automático I. | O | 6 |
3 | 1 | Aprendizaje automático II. | O | 6 | 3 | 2 | Redes Neuronales. | O | 6 |
3 | 1 | Optimización y analítica. | O | 6 | 3 | 2 | Aspectos legales y éticos en ingeniería de datos. | O | 3 |
3 | 1 | Computación masiva. | O | 6 | 3 | 2 | Habilidades profesionales interpersonales. |
O |
3 |
3 | 1 | Introducción a los negocios. | O | 6 | 3 | 2 | Análisis Bayesiano de datos. | O | 6 |
3 | 1 | Aplicaciones Web. | O | 6 | 3 | 2 | Aplicaciones Móviles. | O | 6 |
3 | 2 | Aplicaciones del aprendizaje automático. | O | 6 | |||||
4 | 1 | Tratamiento de audio video y visión artificial. | O | 6 | 4 | 2 | Humanidades. |
O |
6 |
4 | 1 | Analítica Web. | O | 6 | 4 | 2 | Optativas. | P |
12 |
4 | 1 | Proyecto en ciencia de datos. | O | 6 | 4 | 2 | Trabajo Fin de Grado. | TFG | 12 |
4 | 1 | Optativas. | P | 12 |
FB: Formación Básica, FBR: Formación Básica de Rama, O: Obligatoria, P: Optativa; TFG: Trabajo Fin de Grado.
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