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Estudiantes de nuevo ingreso. Información general


El objetivo de este grado es formar a los ingenieros de datos que liderarán la transformación digital de nuestra sociedad. Esta transformación está revolucionando la estructura interna y los servicios de todas las organizaciones y entidades.

Gracias a la extracción de información a partir de grandes volúmenes de datos es posible optimizar la gestión interna de las empresas e instituciones (personal, stocks, logística, distribución, etc), así como ofrecer nuevos servicios inteligentes capaces de predecir nuestros gustos, comportamientos, o incluso, posibles futuras enfermedades.

Los datos se han convertido en el motor de nuestra sociedad y están generando una fuerte demanda de ingenieros que los gestionen.

Los ingenieros de datos están transformando las administraciones públicas y entidades empresariales en todos los sectores (banca, comercio, salud, genómica, transporte, energía, turismo, etc), abriendo un abanico de empleabilidad sin precedentes. Este abanico de posibilidades se amplía aun más en el escenario definido por la Agenda 2030 de la ONU y los Objetivos de Desarrollo Sostenible, para cuya consecución los ingenieros de datos serán esenciales.

Contenidos

El plan de estudios del grado está estructurado en seis grandes áreas de conocimiento:

  1.     Fundamentos de matemática aplicada y cálculo de probabilidades.
  2.     Técnicas de modelado matemático, optimización e inferencia estadística para caracterizar distribuciones de datos, incluyendo todo tipo de señales.
  3.     Tecnologías requeridas en el ciclo de vida de los datos: adquisición de datos mediante redes de sensores, comunicación utilizando redes inteligentes, almacenamiento de datos estructurados y no estructurados, gestión distribuida, protección y seguridad de los datos, visualización avanzada, extracción de información, toma de decisiones y desarrollo de servicios.
  4.     Diseño, implantación y mantenimiento de las infraestructuras necesarias: desde el acceso o adquisición de los datos hasta su análisis en grandes centros de procesado de datos (soporte de la nube) protegiendo su acceso en todas las fases.
  5.     Algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo (Deep Learning) para el desarrollo de programas y servicios con Inteligencia Artificial.
  6.     Conocimientos de liderazgo y gestión de personas, habilidades profesionales, gestión empresarial, dirección estratégica y emprendimiento (diseño de nuevos modelos de negocio en la Economía Digital).