Ciencia de datos e Inteligencia Artificial + Full-Stack





Información general sobre el grado
Características principales
- Nombre del Grado:
- Ciencia de datos e Inteligencia Artificial + Full-Stack
- Nombre de la Institución:
- UDIT Universidad de Diseño, Innovación y Tecnología
- Nota de Corte:
- 5 /14
- Institución:
- Privada
- Bachillerato:
- Tecnológico o Científico
- Duración:
- 5 años
- Créditos:
- 336 ECTS
📚 Descripción General
El Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial + Full-Stack en UDIT Universidad de Diseño, Innovación y Tecnología es una titulación universitaria que combina la formación en análisis de datos, desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial y programación full-stack. El plan de estudios abarca materias como matemáticas, estadística, programación, aprendizaje automático, big data, visualización de datos, así como desarrollo de aplicaciones web y móviles tanto en el front-end como en el back-end. El objetivo es formar profesionales capaces de diseñar, implementar y gestionar soluciones tecnológicas avanzadas que integren inteligencia artificial y desarrollo de software completo.
✨ Información Específica
El grado ofrece una formación integral que une la ciencia de datos y la inteligencia artificial con el desarrollo full-stack, permitiendo a los estudiantes adquirir competencias tanto en el análisis de datos como en la creación de aplicaciones tecnológicas. Los estudiantes pueden beneficiarse de laboratorios equipados con tecnología avanzada y, en muchos casos, de la posibilidad de realizar prácticas en empresas del sector tecnológico, lo que facilita la conexión con el entorno profesional.
👤 Perfil Recomendado
Este grado está recomendado para estudiantes con interés en la tecnología, las matemáticas, la programación y la innovación. Es ideal para personas analíticas, creativas y con capacidad de resolución de problemas, que deseen trabajar en el desarrollo de soluciones tecnológicas avanzadas.
🚀 Continuidad Profesional
Al finalizar el grado, los titulados pueden optar por continuar su formación con estudios de máster en áreas afines como inteligencia artificial, ciencia de datos, ingeniería informática o especializaciones tecnológicas. También están preparados para incorporarse directamente al mercado laboral en el ámbito de la tecnología, la innovación y el desarrollo de software.