Ciencia de Datos

📍 València
Escuela de Ciencias, Ingeniería y Diseño
Grado
Foto del campus Escuela de Ciencias, Ingeniería y Diseño
Imagen principal del campus Escuela de Ciencias, Ingeniería y Diseño
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Nota de Corte
5/14
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Institución
Privada
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Bachillerato
Tecnológico o Científico
+1
Duración
4años
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Créditos
240ECTS
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Plazas
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Modalidad
🌐
Idiomas
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Ponderaciones
Presentación

Información general sobre el grado

Características principales

Nombre del Grado:
Ciencia de Datos
Nombre de la Institución:
Universidad Europea de Valencia
Nota de Corte:
5 /14
Institución:
Privada
Bachillerato:
Tecnológico o Científico, Social o Humanístico
Duración:
4 años
Créditos:
240 ECTS

📚 Descripción General

El Grado en Ciencia de Datos de la Universidad Europea de Valencia ofrece una formación integral en el análisis, gestión e interpretación de grandes volúmenes de datos. El programa abarca áreas fundamentales como matemáticas, estadística, programación, aprendizaje automático, inteligencia artificial, bases de datos y visualización de datos. El objetivo es dotar al estudiante de las competencias necesarias para extraer conocimiento útil a partir de datos complejos y apoyar la toma de decisiones en diversos sectores.

✨ Información Específica

El plan de estudios combina teoría y práctica, con asignaturas que incluyen programación en lenguajes como Python y R, análisis estadístico, minería de datos y gestión de bases de datos. Se fomenta el trabajo en proyectos reales y el uso de herramientas actuales del sector. Además, el grado suele ofrecer oportunidades de prácticas en empresas y la posibilidad de participar en programas de movilidad internacional como Erasmus.

👤 Perfil Recomendado

Este grado está recomendado para estudiantes con interés en las matemáticas, la informática y la resolución de problemas complejos. Es conveniente tener habilidades analíticas, capacidad de razonamiento lógico y motivación por el aprendizaje de nuevas tecnologías.

🚀 Continuidad Profesional

Al finalizar el grado, los titulados pueden optar por continuar su formación con estudios de máster en áreas afines como inteligencia artificial, big data o análisis de datos, o bien incorporarse al mercado laboral en el ámbito de la ciencia de datos y la analítica avanzada en sectores como la tecnología, la salud, las finanzas o la consultoría.