Información general sobre el grado
Características principales
- Nombre del Grado:
- Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
- Nombre de la Institución:
- UPM Universidad Politécnica de Madrid
- Nota de Corte:
- 11.74 /14
- Institución:
- Pública
- Bachillerato:
- Tecnológico o Científico
- Duración:
- 4 años
- Créditos:
- 240 ECTS
📚 Descripción General
El Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ofrece una formación integral en el análisis, procesamiento y gestión de grandes volúmenes de datos, así como en el diseño y desarrollo de sistemas inteligentes. El plan de estudios abarca áreas fundamentales como matemáticas, estadística, programación, aprendizaje automático, minería de datos, inteligencia artificial, bases de datos y visualización de información. Además, se incluyen asignaturas sobre ética y responsabilidad social en el uso de datos y tecnologías inteligentes.
✨ Información Específica
El grado suele combinar formación teórica con una orientación práctica, utilizando laboratorios y herramientas avanzadas para el análisis de datos y el desarrollo de algoritmos. Es habitual la realización de proyectos colaborativos y la posibilidad de participar en programas de movilidad internacional (como Erasmus), así como la opción de realizar prácticas en empresas del sector tecnológico y de la innovación.
👤 Perfil Recomendado
Este grado está recomendado para estudiantes con interés en las matemáticas, la informática y la tecnología, así como en la resolución de problemas complejos mediante el análisis de datos. Es conveniente tener habilidades analíticas, capacidad de razonamiento lógico y curiosidad por las aplicaciones de la inteligencia artificial en distintos ámbitos.
🚀 Continuidad Profesional
Al finalizar este grado, los egresados pueden optar por continuar su formación académica mediante másteres especializados en ciencia de datos, inteligencia artificial u otras áreas afines. También tienen la posibilidad de incorporarse directamente al mercado laboral en sectores como la tecnología, la consultoría, la investigación o la industria, donde la gestión y el análisis de datos son cada vez más demandados.