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IMPRESO SOLICITUD PARA VERIFICACIÓN DE
TÍTULOS OFICIALES
MEMORIA DE VERIFICACIÓN
GRADO EN CIENCIA DE DATOS
Nota:
En la fase de exposición pública, cualquier sugerencia o comentario sobre la memoria deberá enviarse a la
dirección de correo: [email protected]
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
1
1. DESCRIPCIÓN DEL TÍTULO
1.1. DATOS BÁSICOS
LISTADO DE ESPECIALIDADES/MENCIONES
No aplica
1.2. DISTRIBUCIÓN DE CRÉDITOS EN EL TÍTULO
CRÉDITOS TOTALES CRÉDITOS DE
COMPLEMENTOS
FORMATIVOS
CRÉDITOS EN PRÁCTICAS
EXTERNAS
240 No aplica
CRÉDITOS OPTATIVOS CRÉDITOS OBLIGATORIOS CRÉDITOS TRABAJO
FIN GRADO/ MÁSTER 18 216 6
LISTADO DE ESPECIALIDADES/MENCIONES
ESPECIALIDAD/MENCIÓN CRÉDITOS OPTATIVOS
No aplica
1.3. UNIVERSIDAD PÚBLICA DE NAVARRA
1.3.1. Centros en los que se imparte
LISTADO DE CENTROS
CÓDIGO CENTRO
31007756 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS AGRÓNOMOS
1.3.2. Datos asociados al centro
TIPOS DE ENSEÑANZA QUE SE IMPARTEN EN EL CENTRO
PRESENCIAL SEMIPRESENCIAL A DISTANCIA
Si
PLAZAS DE NUEVO INGRESO OFERTADAS
PRIMER AÑO
IMPLANTACIÓN SEGUNDO AÑO
IMPLANTACIÓN
TERCER AÑO
IMPLANTACIÓN 50 50 50
CUARTO AÑO
IMPLANTACIÓN
TIEMPO COMPLETO
50 ECTS MATRÍCULA MÍNIMA ECTS MATRÍCULA MÁXIMA
PRIMER AÑO 60 84
RESTO DE AÑOS 60 84
TIEMPO PARCIAL
ECTS MATRÍCULA MÍNIMA ECTS MATRÍCULA MÁXIMA
PRIMER AÑO 30 59
RESTO DE AÑOS 30 59
NORMAS DE PERMANENCIA
http://www2.unavarra.es/gesadj/seccionNormativa/Normas%20de%20Permanencia%20de%20los%20Estudios%2
0de%20Grado%20y%20Master.pdf
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
2
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA Sí
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
ITALIANO OTRAS
2. JUSTIFICACIÓN, ADECUACIÓN DE LA PROPUESTA Y PROCEDIMIENTOS
2.1 JUSTIFICACIÓN DEL TÍTULO PROPUESTO, ARGUMENTANDO EL INTERÉS
ACADÉMICO, CIENTÍFICO O PROFESIONAL DEL MISMO
El procesamiento de datos se está convirtiendo en los últimos años en una técnica de enorme relevancia en todos los
sectores económicos y sociales. La explosión de internet, el creciente uso de sensores y el abaratamiento de la capacidad
computacional de los ordenadores ha llevado a una acumulación de datos sin precedentes en la historia.
Las tecnologías de la información y comunicaciones (TIC) están proporcionando mecanismos que posibilitan la
generación, almacenamiento y compartición de cantidades prácticamente infinitas de datos cada día. Una estimación
de la cifra absoluta del volumen de datos generado a diario se aproxima a los 3 trillones. Más aún, el 90% de los datos
que existen en el mundo se han generado sólo durante los últimos dos años.
Los procedimientos tradicionales de almacenamiento de datos han quedado desbordados por el incremento exponencial
de la información generada, de tal forma que en la mayor parte de los casos se produce un mero almacenamiento
desestructurado de información que no es aprovechada. Una de las principales razones es la dificultad del tratamiento
de tal volumen de datos. Sin embargo, las diferentes organizaciones socio-ecónomicas están adquiriendo conciencia
del enorme valor que la interpretación y análisis de estos datos pueden tener para la optimización de los diferentes
procesos de gestión y negocio, así como para la previsión y diseño de sus futuras actividades. Ya han surgido empresas
que centran su actividad en le explotación de toda esta información, y no puede olvidarse que gigantes como Google o
Amazon, por citar tan solo dos ejemplos paradigmáticos, basan buena parte del éxito de su modelo de negocio en el
aprovechamiento de la información que son capaces de obtener de sus clientes.
Más allá de estos casos paradigmáticos, todo tipo de empresas y organizaciones sociales han adquirido conciencia del
valor de los datos como fuente de conocimiento y análisis para la toma de decisiones, la implementación de nuevos
procesos o la optimización de aquellos procesos ya existentes. La Ciencia de Datos (Data Science) trata
fundamentalmente de la forma en que los datos pueden transformarse en información relevante y útil. En este sentido,
la Ciencia de Datos agrupa un conjunto de fundamentos y principios que dan soporte y guían la extracción de
información y conocimiento de los datos. Posiblemente, el concepto relacionado más cercano a Ciencia de Datos sea
el de data mining o minería de datos, si bien es importante recalcar que la Ciencia de Datos va mucho más allá de esta
disciplina. En la actualidad, existen multitud de algoritmos de minería de datos, en muchos casos especializados para
problemas concretos y con niveles de especialización muy elevados. La comprensión de estos procesos es fundamental
para un aprovechamiento adecuado de los datos. Sin embargo, como se ha dicho, la Ciencia de Datos va más allá del
mero análisis de algoritmos de minería de datos. En particular, el científico de datos requiere:
- un profundo conocimiento de técnicas matemáticas y estadísticas para poder tratar con las diferentes fuentes de
información a partir de las que los datos van a ser obtenidos;
- unos sólidos conocimientos de programación que le permitan abordar el problema de implementar sistemas
capaces de manejar grandes volúmenes de datos;
- una elevada madurez para combinar los diferentes conocimientos técnicos que posee para diseñar soluciones
innovativas ante los diferentes problemas con los que va a encontrarse.
En resumen, los nuevos científicos de datos que ya está requiriendo la sociedad, han de tener una capacidad muy
desarrollada de organizar los datos de forma que sean capaces de extraer de ellos la información más relevante desde
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
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una perspectiva aplicada de datos. Para ello, es necesario proporcionarles una formación que les permita analizar de
forma sistemática un problema complejo desde el punto de vista de la propia Ciencia de Datos.
Teniendo en cuenta todo lo anterior, la formación en Ciencia de Datos debe combinar varias disciplinas tradicionales
de estudio, con la probabilidad, la estadística y las matemáticas como herramientas fundamentales para poder llevar a
cabo los procesos de optimización, modelización, y visualización de los datos. Paralelamente, y para el desarrollo de
estos mismos procesos, es imprescindible adquirir un conocimiento profundo de las técnicas inteligentes más recientes
aplicables en dichos procesos, potenciando las posibilidades de aplicación conjunta con las técnicas clásicas para
mejorar los resultados obtenidos.
Por su propia naturaleza, la Ciencia de Datos está fuertemente orientada hacia la aplicación en diversos sectores
económicos y sociales. Por ello, la formación en Ciencia de Datos debe incluir también aquellos aspectos empresariales
que son relevantes para la comprensión de la utilidad de la Ciencia de Datos en los diferentes ámbitos socioeconómicos.
Es imprescindible que el científico de datos desarrolle habilidades transversales que incluyan la capacidad de trabajo
en equipo, la capacidad de comunicar resultados y la creatividad y capacidad de adaptación a nuevos escenarios y
problemas. Es importante indicar que según el International Data Corporation (IDC), el mercado de software y servicios
especializados para la analítica de negocios experimentó un crecimiento también significativo del 10,8% en el año
2013, agregando un total de más de 104.000 millones el mismo año 2013.
Es importante reseñar que la obtención de información a partir de datos, por su carácter muchas veces personal, conlleva
una serie de implicaciones sociales que es conveniente que el científico de datos conozca y valore. Por ello, la formación
en Ciencia de Datos requiere también de una visión sobre los aspectos éticos y jurídicos de las actividades relacionadas
con dicha Ciencia.
Especial mención merece el Big Data. Aunque en muchas ocasiones se identifican como de Big Data problemas que
son de minería de datos, es cierto que la explosión de datos ya comentada anteriormente conduce a una creciente
necesidad de tratamiento de grandes volúmenes de datos de naturaleza muy variada y a gran velocidad (las tres uves
que originalmente describen los problemas de Big Data).
Expectativas profesionales
Se prevé que, solo en EEUU, en el año 2018 existirá un déficit de demanda en el mercado laboral de entre 140.000 y
190.000 científicos de datos. El portal Glassdoor consideró en 2016 que la profesión de científico de datos era la mejor
profesión del año; la oficina norteamericana de estadísticas laborales BLS prevé un incremento del 22% en la demanda
hasta 2020 y la revista de negocio de Harvard la ha declarado como la profesión “más sexy” del momento. Algunas
fuentes, como IDC, aseguran que el 89% del crecimiento de la industria TIC en el año 2020 será resultado precisamente
del desarrollo de las técnicas de Big Data y Ciencia de Datos. De hecho, el Business Review estima que el volumen de
negocio relacionado tan solo con el Big Data será de unos 48.000 millones de dólares en 2018, incluyendo tanto el
hardware necesario para el desarrollo de las aplicaciones de Big Data como los servicios propiamente dichos. Más aún,
según el Observatorio de Empleo de Big Data, la demanda de empleo de científicos de datos creció en Europa un 45%
solo en el primer semestre de 2016. Además, en 2016 se ha producido un aumento generalizado del nivel salarial,
destacando el fuerte auge para los perfiles Business Intelligence y Big Data.
Hay que tener en cuenta que por la naturaleza de su formación, el científico de datos puede aportar un gran valor
añadido a empresas incluso a las de tamaño medio o bajo (que constituyen una parte fundamental del tejido industrial
navarro), ya que está capacitado para emplear la información utilizada por dichas empresas para optimizar sus procesos
comerciales y de producción. Esto puede suponer a medio plazo una mejora en las oportunidades de mercado para
dichas empresas.
Finalmente, es importante reseñar que, si bien existen diversas iniciativas para la implantación de grados en Ciencia de
Datos o similares, la formación en ciencia de datos en España hoy se proporciona únicamente a nivel de máster, sin
que existan todavía graduados, por lo que la implantación de un Grado en Ciencia de Datos en Navarra supondría la
creación de un importante polo de atracción para empresas que, como se ha comentado anteriormente, consideran que
la Ciencia de Datos es un elemento estratégico en su desarrollo. Nótese que entre tales empresas se hallan, por ejemplo,
algunas multinacionales que previsiblemente seguirán generando en número importante de empleos en un futuro
próximo, como Google, pero también empresas de tamaño incluso medio o pequeño.
El graduado en Ciencia de Datos estará en una situación óptima por su formación específica para ocupar puestos que
en la actualidad son parcialmente ocupados por matemáticos, físicos, ingenieros informáticos o economistas. En
particular, contará con una formación sólida y actualizada para incorporarse a todo tipo de empresas con una fuerte
componente de las TIC, tanto en sus departamentos de I+D+i como en áreas de análisis de datos o predicción. Por otra
parte, sus expectativas profesionales se verán ampliadas dado que, en la actualidad, el mercado laboral está reclamando
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
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tanto a nivel local como a nivel nacional y europeo especialistas en Ciencia de Datos, ante los retos derivados de la
introducción de las tecnologías de la información en todos los aspectos de la economía y de la producción.
Desde el punto de vista académico, la formación matemática, estadística e informática del científico de datos también
le coloca en una situación excepcional para incorporarse al mundo de la investigación, tanto en el campo de las ciencias
básicas como en áreas más aplicadas, puesto que la mayor parte del trabajo científico actual requiere, en mayor o menor
medida, un análisis inteligente de los datos.
Interés de la Ciencia de Datos para el entorno social
Centrándonos en el entorno socioeconómico navarro, es importante destacar que, tal y como se señala en el informe
sobre actualización del diagnóstico de la estrategia de especialización inteligente de Navarra, las políticas de innovación
de Navarra deben impulsar la profesionalización y maduración de su sistema de innovación. En este sentido, existe una
apuesta estratégica importante por el sector biosanitario (la nueva medicina personalizada requiere un tratamiento de
los datos para adecuarla al paciente y su entorno y un apoyo al médico en las tareas de diagnóstico y toma de decisiones)
o de energías renovables. Sin embargo, ya en la actualidad, las iniciativas de impulso del sistema de innovación se ven
limitadas por la falta de profesionales con formación específica en ciencia de datos. En particular, entes públicos como
NavarraBiomed y empresas privadas (incluyendo el sector de la banca o de las energías renovables o la aeronaútica,
por ejemplo) de gran relevancia para la economía foral han manifestado su interés o incluso puesto en marcha proyectos
de captación de especialistas en Ciencia de Datos y, tal y como se señala en el apartado 2.2, el desarrollo del plan de
estudios en Ciencia de Datos surge, en primer lugar, de estas necesidades expuestas por el tejido empresarial y social
navarro.
Debido a las características propias de la Universidad Pública de Navarra, es posible plantear en un futuro próximo
dobles grados tanto en Ciencia de Datos y Economía como en Ciencia de Datos e Ingeniería Informática, lo que
conllevaría la formación de profesionales muy cualificados capaces de cubrir la mayor parte de las necesidades
previsibles del mercado en los próximos años.
Por último, la novedad del grado de Ciencia de Datos implica que esta titulación tiene la posibilidad de atraer estudiantes
no solo de la propia Comunidad Foral de Navarra, sino de otros lugares del extranjero, convirtiéndose en un referente
nacional para este tipo de estudios. En este sentido, es importante recalcar que no existe ningún grado de esta naturaleza
todavía en España y que incluso en Europa tampoco existen graduados que cubran las necesidades del mercado.
Referentes externos para el diseño del plan de estudios.
El presente plan, por tanto, es el resultado de un proceso de deliberación y discusiones internas entre miembros de
diversos departamentos de la Universidad Pública de Navarra (Automática y Computación, Matemáticas, Ingeniería
Matemática e Informática, Estadística e Investigación Operativa, Economía y Gestión de Empresas) con el objetivo de
diseñar un plan de estudios para ciencia de datos que cubriera las necesidades de formación aprovechando la amplia
experiencia de investigación y docencia de los diferentes grupos que trabajan en temáticas relacionadas con la ciencia
de datos en la universidad y que resultara innovador y adecuado a las necesidades reales de la sociedad y la economía
actuales. Para ello, también se han tenido en cuenta algunos planes de estudios ya existentes en el extranjero como los
siguientes:
- University of Warwick (Reino Unido) – BSc data science
Grado de tres años (180 ECTS). La primera promoción de graduados se produjo en 2014. La University of
Warwick, en el Reino Unido, ocupa la novena posición mundial en el ranking del 2015 de universidades jóvenes
de menos de 50 años. Plantea un enfoque conjunto con contenidos de matemática aplicada junto a las herramientas
asociadas a Ciencia de Datos. El programa se ofrece conjuntamente desde dos departamentos, el de estadística
(Department of Statistics) y el de informática (Department of Computer Science)
- University of Essex (Reino Unido): BSc Data Science and Analytics
Grado de tres años (180 ECTS). Programa similar al anterior, basado en la interdisciplinariedad para el desarrollo
de las capacidades necesarias en esta área. En el desarrollo del programa intervienen la School of Computer
Science, la Essex Business School y el Department of Mathematical Sciences.
- Eindhoven University of Technology y Tilburg University (Holanda): BsC in Data Science
Grado de tres años (180 ECTS). Se trata de un programa impartido conjuntamente por estas dos universidades.
Ha comenzado en septiembre de 2016.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
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- Arizona State University (EEUU): Business Data Analytics
Este programa se ofrece como un itinerario principal (major) dentro del Bachelor of Science de la Arizona State
University, por tanto equiparable a un grado universitario según el esquema seguido en España. El programa se
organiza desde el departamento de sistemas de información (Department of Information Systems) y su foco
principal se centra en la gestión de infraestructuras de Big Data y el uso de analíticas de datos en grandes
organizaciones. Incluye contenidos esenciales y propios de ciencia de datos como modelado dimensional,
herramientas de visualización, minería de datos y sistemas de predicción junto a sistemas de hospedaje de datos
o arquitecturas de computación.
- University of Rochester (EEUU): Bs/Ba in Data Science
Duración: 4 años Según se destaca en la página web de la universidad, la Ciencia de Datos es la pieza central del
plan estratégico de la Universidad de Rochester 2013-2018, impulsado con la creación del Goergen Institute for
Data Science (http://www.sas.rochester.edu/dsc/).
- The Ohio State University (EEUU): Data Analytics
Incluye dos itinerarios de especialización: business analytics y computational analytics.
- University of Technology Sidney (Australia): Bachelor of Science in Analytics
Duración: 3 años + honours (4º año)
- University of New South Wales (Australia): Bachelor of Data Science and Decisions.
Duración: 3 años. El programa comienza a impartirse en 2017.
2.2 DESCRIPCIÓN DE LOS PROCEDIMIENTOS DE CONSULTA INTERNOS Y EXTERNOS
UTILIZADOS PARA LA ELABORACIÓN DEL PLAN DE ESTUDIOS
Origen del plan de estudios
La elaboración del plan de estudios ha partido de diferentes contactos con diversas entidades socioeconómicas de
navarra. En particular, a partir de diversas experiencias en el desarrollo de proyectos de investigación y de reuniones
con empresas, y tras constatar la existencia de un importante déficit en científicos de datos en el entorno
socioeconómico navarro, se han realizado una serie de reuniones con representantes empresariales (CEIN, Consejo
Social de la Universidad, Círculo de Empresarios de Navarra) para conocer las necesidades específicas del sector
industrial. Paralelamente, y a través de entidades como Navarrabiomed y el Servicio Navarro de Salud, se ha discutido
con médicos y gerentes las posibilidades de aplicación de ciencia de datos en el sector biosanitario navarro,
apreciándose la existencia no solo de un gran interés sino de una auténtica necesidad habida cuenta de la evolución del
sector sanitario hacia la medicina personalizada.
A lo largo de 2016, se llevaron a cabo una serie de reuniones para diseñar el nuevo mapa de titulaciones de la
Universidad Pública de Navarra. Todas estas constataciones sobre la necesidad de desarrollar estudios específicos en
ciencia de datos fueron tratadas en dichas reuniones, acordándose las características generales que el Grado en Ciencia
de Datos debiera tener tanto en el marco de la propia universidad como, especialmente, dentro del ámbito
socioeconómico navarro e internacional.
Procedimientos internos de elaboración del plan de estudios.
En la actualidad, la Universidad Pública de Navarra (UPNA) oferta un total de 18 títulos de Grado, 31 títulos de Máster
y 13 Programas de Doctorado, siendo una de las universidades públicas españolas con la oferta de títulos más reducida.
Además, muchos de los estudiantes navarros (29%) se trasladan a universidades fuera de la Comunidad Foral para
cursar estudios universitarios. En este contexto, la universidad se planteó como objetivo iniciar un proceso de reflexión
y análisis sobre el actual mapa de titulaciones y la posible oferta de nuevas titulaciones. Así, durante el curso 2015-16
se realizó un diagnóstico de la situación y se analizó el marco legal y la situación actual de las enseñanzas universitarias
en el EEES, la oferta educativa de la UPNA con sus principales indicadores de resultados, el personal docente e
investigador disponible, la demanda actual de titulaciones y su empleabilidad. Fruto de este trabajo de reflexión, se
advirtió como necesario reconsiderar la actual oferta de títulos de grado, especialmente en el ámbito de las ciencias por
ser Navarra la única Comunidad Autónoma donde no se ofertan estudios de grado en este ámbito en una universidad
pública (Datos y cifras del Sistema Universitario Español, curso 2014-15).
Durante el curso 2016/2017 se constituyó un grupo de trabajo para identificar los posibles grados en el ámbito de las
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Grado en Ciencia de Datos
6
ciencias con interés para la Comunidad Foral de Navarra (Grupo STEM). Este primer grupo estuvo formado por
responsables del equipo de Dirección de la Universidad (Vicerrectora de Estudiantes, Directora de Área de Gestión y
Calidad de Títulos del Vicerrectorado de Enseñanzas), representantes de Centros (Director de la Escuela Técnica
Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación, Directora de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros
Agrónomos, Decano de la Facultad de Económicas y Empresariales) y 4 expertos externos a la Universidad (a propuesta
de Gobierno de Navarra y del Consejo Social de la UPNA), En el seno del grupo de trabajo STEM se estudió la
viabilidad de tres propuestas de grado: un grado en Biotecnología, otro en Ciencias generalista, y otro en Ciencia de
Datos. Finalmente, valorando las capacidades formativas de la universidad, y viendo el potencial de cada una de las
propuestas en el fortalecimiento del mapa de titulaciones de la UPNA, se optó por plantear en este ámbito los tres
grados indicados.
Finalmente, en abril de 2017, la Vicerrectora de Enseñanzas nombró las comisiones para la definición de estos nuevos
grados. Concretamente, para el grado en Ciencia de Datos la comisión estaba formada por:
- Directora de la ETSIA
- Directora de Área de Gestión y Calidad de Títulos
- Humberto Bustince, del Dpto. de Automática y Computación, como coordinador
- Francisco Javier Fernández representante del Dpto. de Automática y Computación
- Fermín Mallor representante del Dpto. de Estadística e Investigación Operativa
- Pablo Arocena, representante del Dpto. de Gestión de Empresas
- María Jesús Campión, representante del Departamento de Matemáticas
- José Luis López, representante del Departamento de Ingeniería Matemática e Informática.
- Dos externos del mundo empresarial
- Un externo a propuesta de Consejo Social
- Un externo a propuesta de Gobierno de Navarra
- Un técnico de la Unidad de Organización y Calidad
- Dos estudiantes
Además, también han tomado parte en las reuniones, debido al peso de su área en el plan de estudios:
- José Ramón González de Mendívil, representante del área de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Los representantes externos del mundo empresarial cubrían tanto empresas específicamente relacionadas con las TIC
y el tratamiento de datos, como del sector biosanitario, de forma que han proporcionado a la comisión una visión lo
más general posible de la comprensión y necesidad de la ciencia de datos fuera del ámbito universitario propiamente
dicho, que pudiera ser incorporada en la estructura y diseño final del grado.
Esta comisión se ha reunido de forma prácticamente semanal (tanto física como virtualmente) durante el proceso de
diseño, discutiéndose los detalles del diseño del programa empezando por las competencias y contenidos básicos a
tratar, finalizando con la implementación concreta de las materias y módulos. Más aún, la discusión concreta de algunos
módulos y materias que por su naturaleza requerían de discusiones específicas detalladas ha llevado, en su caso, a la
formación de subcomisiones. En todo momento, además, las discusiones han estado abiertas a la participación de otros
investigadores y profesionales que, si bien inicialmente no han podido ser incluidos en las comisiones, podían presentar
puntos de vista relevantes para aspectos concretos del plan de estudios.
Los resultados de estas discusiones han sido presentados a los miembros externos de las comisiones, para conocer sus
aportaciones y críticas e incorporarlas al proyecto en desarrollo, llevando a cabo, en su caso, las oportunas
modificaciones. En este sentido, tras una primera reunión preparatoria, se han celebrado dos reuniones más para discutir
los progresos y la forma final del plan de estudios. Además, se ha mantenido contacto permanente con los miembros
externos de la comisión para garantizar la adecuación de los desarrollos que se estaban llevando a cabo a los puntos de
vista de los mismos.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
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2.3 DIFERENCIACIÓN DE TÍTULOS DENTRO DE LA MISMA UNIVERSIDAD
La UPNA ha apostado por la implantación simultánea de tres grados en el ámbito de las ciencias: Grado en
Biotecnología, Grado en Ciencias y Grado en Ciencia de Datos. Por tanto, y a efectos de optimizar los recursos tanto
humanos como económicos de la universidad, se ofertarán estos tres grados con un tronco común transversal. Por ello,
los tres grados estarán adscritos al mismo centro, la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos, si bien
participarán en su impartición varios departamentos de la UPNA.
La originalidad de la propuesta se basa principalmente en la integración de los tres grados. Sin embargo, cada uno de
los grados se diferencia claramente de los otros. Así, el Grado en Biotecnología y el Grado en Ciencia de Datos tienen
comunes un 50% de sus créditos ECTS durante los dos primeros cursos. Los dos siguientes son específicos de cada
uno, aunque con una asignatura común (Ciencia y Sociedad) y la posibilidad de compartir algunas optativas.
Concretamente, se propone un primer curso común (42 ECTS), y un segundo curso con 18 ECTS de asignaturas
comunes en ambas titulaciones. En los dos primeros cursos se trata de sentar las bases de conocimientos más genéricos
en el campo de las ciencias (Matemáticas, Física, Química, Biología, Informática,…), que capaciten a los titulados para
profundizar, en los dos últimos cursos, en las materias más específicas de cada titulación. En cuanto al Grado en
Ciencias y el Grado en Ciencia de Datos, tienen en común un 60% de sus créditos durante los dos primeros cursos y
los dos siguientes específicos de cada uno, aunque con una asignatura común (Ciencia y Sociedad) y la posibilidad de
compartir algunas optativas. En concreto, se proponen 42 ECTS comunes en el primer curso y 30 ECTS comunes en
el segundo curso, fundamentalmente centrados en proporcionar la formación básica necesaria en Matemáticas y
Estadística.
En cuanto a los grados que actualmente se imparten en la Universidad Pública de Navarra, posiblemente el más próximo
al Grado en Ciencia de Datos que se propone sea el Grado en Ingeniería Informática y más concretamente, la mención
en Computación y Sistemas Inteligentes del mismo. Dicha mención permite a los ingenieros informáticos adquirir los
fundamentos teóricos y algorítmicos necesarios para diseñar e implementar nuevas y eficientes soluciones a problemas
complejos por medio de sistemas inteligentes. Por tanto, su formación está fuertemente orientada hacia la informática
como tal, y, en este sentido, la distribución en créditos del plan de estudios puede encontrarse en el enlace siguiente:
http://www.unavarra.es/ets-industrialesytelecos/estudios/grado/grado-en-ingenieria-informatica/plan-
estudios?submenu=yes
Como se puede observar, del total de 240 ECTS, el plan de estudios de Ciencia de Datos solo comparte 54 ECTS con
el Grado en Informática. Los estudiantes de Ingeniería Informática cursan un total de 18 ECTS de asignaturas de
Matemáticas y 6 ECTS de asignaturas de Estadística, todos ellos en el primer curso. En el plan de estudios en Ciencia
de Datos que se propone, sin embargo, hay un total de 48 ECTS específicamente en Matemáticas y 12 ECTS de
Probabilidad y Estadística. Además, se incluyen otros 18 ECTS en Técnicas de Optimización (ausentes en el Grado en
Ingeniería Informática), 18 ECTS obligatorios de Aprendizaje y 24 ECTS obligatorios de Minería de Datos, frente a 6
ECTS de Aprendizaje formal y 6 ECTS de Minería de Datos del Grado en Ingeniería Informática. Globalmente,
aproximadamente un tercio del grado propuesto corresponde a asignaturas relacionadas con Matemáticas y Estadística
y otro tercio a asignaturas relacionadas con Ciencia de la Computación. Las asignaturas similares a las que ya se
imparten en el Grado de Ingeniería Informática tan solo suman 36 ECTS de asignaturas de Programación y Bases de
Datos, más 18 ECTS en los módulos de Aprendizaje y Minería de Datos, y esto incluyendo también la Informática
Básica. Finalmente, el grado propuesto presenta 6 ECTS de simulación y 18 ECTS de asignaturas de empresa sin
equivalente en el grado en Ingeniería informática. La similitud con los otros grados impartidos en la UPNA es mucho
menor. En cualquier caso, la diferencia siempre es superior a 180 ECTS.
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Grado en Ciencia de Datos
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3. COMPETENCIAS
Los graduados en Ciencia de Datos adquirirán las competencias Básicas y Generales, Transversales y Específicas, que
se detallan en los siguientes apartados.
3.1 COMPETENCIAS BÁSICAS Y GENERALES
BÁSICAS (para grado según RD 861/2010)
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte
de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto
avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo
de estudio.
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y
posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la
resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su
área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o
ética.
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto
especializado como no especializado.
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender
estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
GENERALES
CG1. Aplicar la capacidad analítica y de abstracción, la intuición y el pensamiento lógico adquiridos para identificar
y analizar problemas complejos y buscar y formular soluciones en un entorno multidisciplinar.
CG2. Expresar, argumentar y razonar adecuadamente sobre los aspectos que son propios del grado, siendo capaces
de plantear nuevas preguntas, integrarlas en el contexto adecuado y generar un avance en el conocimiento científico
y profesional.
CG3. Tener las habilidades experimentales y analíticas para trabajar con autonomía en un laboratorio siendo capaz
de plantear experimentos y de describir, analizar, evaluar e interpretar la información resultante para proponer
soluciones alternativas y novedosas frente a problemas conocidos y/o emergentes.
CG4. Saber utilizar los procesos teóricos y aplicados que permiten extraer información a partir de conjuntos de datos
de naturaleza homogénea u heterogénea, en particular cuando se trata de grandes volúmenes de datos.
CG5. Identificar las soluciones más adecuadas y efectivas para los problemas que se planteen el marco de la Ciencia
de Datos, teniendo en cuenta tanto las características propias del problema como el entorno del mismo.
CG6. Crear modelos y tomar decisiones basadas en los datos disponibles combinando los conocimientos adquiridos
y siendo capaz de aplicar otros nuevos para la resolución de problemas.
3.2 COMPETENCIAS TRANSVERSALES
CT1. Capacidad para desarrollar actividades en el ámbito de las Ciencias asumiendo un compromiso social, ético y
sostenible.
CT2. Capacidad para la comunicación eficaz oral y escrita.
CT3. Capacidad para la búsqueda y utilización de la información, normativa y reglamentación relativa a su ámbito
de actuación.
CT4. Capacidad para el trabajo en equipos multidisciplinares y multiculturales.
CT5. Capacidad para trabajar por proyectos.
CT6. Capacidad para emprender e innovar en el ámbito de las Ciencias.
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Grado en Ciencia de Datos
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3.3 COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
CE1. Analizar e interpretar modelos matemáticos de situaciones científicas reales, utilizando las herramientas
propias del álgebra lineal y el cálculo diferencial e integral más adecuadas para resolverlos.
CE2. Manejar las técnicas que permiten representar y fusionar datos e información.
CE3. Conocer los conceptos básicos de matemática discreta, y criptografía y su aplicación para la resolución de
problemas.
CE4. Conocer las principales técnicas que permitan realizar un análisis exploratorio preliminar de los datos.
CE5. Aplicar los modelos adecuados de probabilidad y de estadística a los análisis de datos procedentes de estudios
científicos.
CE6. Conocer los fundamentos de la programación de los ordenadores, la eficiencia de los programas, así como
conocer la aplicación y las limitaciones de las estructuras de datos básicas que pueden utilizarse en la concepción
de programas.
CE7. Analizar, validar e interpretar modelos matemáticos de situaciones reales, utilizando las herramientas del
cálculo diferencial e integral en varias variables, variable compleja, transformadas integrales y métodos numéricos
para resolverlos.
CE8. Comprender las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos, que permitan su adecuado
uso, y el diseño y el análisis e implementación de aplicaciones basadas en ellas.
CE9. Comprender situaciones de toma de decisiones en industria, empresa y servicios reflejándolas en modelos de
simulación que incorporan sus incertidumbres y complejidades.
CE10. Conocer las arquitecturas físicas y lógicas de sistemas informáticos que permitan el tratamiento de altas
prestaciones y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, así como identificar y evaluar las prestaciones y la
escalabilidad que puedan ofrecer dichas arquitecturas en la concepción de servicios orientados a la Ciencia de Datos.
CE11. Ser capaces de utilizar las técnicas de análisis de datos adecuadas para extraer modelos matemáticos que
enriquezcan formulaciones matemáticas de problemas de optimización.
CE12. Dominar las técnicas de optimización metaheurísticas, incluyendo las basadas en poblaciones y en
sociedades, así como el uso de combinaciones de las mismas en metaheurísticas híbridas.
CE13. Utilizar los fundamentos teóricos para el desarrollo de modelos de simulación con aplicaciones en industria
y epidemiología.
CE14. Manejar, organizar información estadística e interpretar las técnicas de visualización y preprocesamiento de
datos.
CE15. Ser capaces de pensar críticamente sobre los datos, identificando los modos de almacenamiento, pre-
procesamiento y análisis más adecuados para los objetivos del estudio.
CE16. Manejar los métodos de aprendizaje tanto estadísticos como automáticos aplicados a conjuntos de datos.
CE17. Entender las estructuras bioinspiradas para el aprendizaje, sus bases teóricas, su diseño y sus aplicaciones en
diferentes problemas.
CE18. Comprender los conceptos fundamentales relacionados con los problemas que implican grandes volúmenes
de datos.
CE19. Poder evaluar la complejidad computacional de un problema, e identificar estrategias algorítmicas que
puedan conducir a su resolución
CE20. Resolver problemas de optimización complejos y dinámicos aplicando las técnicas más adecuadas a cada
situación.
CE21. Ser capaces de pensar críticamente sobre los datos, identificando los modos de almacenamiento, pre-
procesamiento y análisis más adecuados para los objetivos del estudio.
CE22. Demostrar un conocimiento amplio de los principales fenómenos y teorías físicas y saber utilizarlos en el
estudio y resolución de problemas del ámbito científico
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
10
CE23. Dominar las bases moleculares, celulares, fisiológicas, genéticas y de herencia génica que determinan la
organización, funcionamiento e integración de los seres vivos y su interacción con el medio natural.
CE24. Comprender la naturaleza de la empresa como organización y lugar de interacción de agentes con distintos
intereses, así como identificar la empresa como sistema y reconocer las interdependencias entre las distintas áreas
funcionales
CE25. Capacidad para analizar problemas de naturaleza multidisciplinar y encontrar soluciones que combinen
habilidades y competencias propias del grado.
CE26 - Capacidad para realizar, presentar y defender, individualmente, ante un tribunal universitario un ejercicio
original consistente en un trabajo en el ámbito de la Ciencia de Datos, en el que se sinteticen e integren las
competencias adquiridas en los módulos previos.
4. ACCESO Y ADMISIÓN DE ESTUDIANTES
4.1 SISTEMAS DE INFORMACIÓN PREVIO
4.1.1 Perfil de ingreso recomendado
El perfil de ingreso recomendado es el de estudiantes que han terminado la el Bachiller, preferentemente por la rama
de Ciencias (Ciencias de la Salud o Ciencias e Ingeniería y Tecnología). En particular, el perfil preferente es el de
estudiantes con una sólida formación matemática (a nivel de Bachillerato) y con interés en otras Ciencias. ). También
se podrá acceder a través de Ciclos Superiores de Formación Profesional relacionados con la titulación.
El Grado en Ciencia de Datos exige estudiantes con capacidad de superación personal, de responsabilidad y sentido
ético. Además, deben ser capaces de:
- Organizar el tiempo de trabajo para alcanzar los resultados de aprendizaje propuestos en las distintas materias.
- Trabajar las capacidades de aprendizaje autónomo y continuo.
- Analizar, sintetizar, desarrollar capacidades de comunicación y búsqueda de información, siempre con un espíritu
crítico.
- Manejar herramientas informáticas y nuevas tecnologías.
- Utilizar otros idiomas, sobre todo, inglés, ya que la información más relevante en el ámbito de la Ciencia de Datos
se publica en este idioma.
- Colaborar y trabajar en equipo.
- Interesarse por la aplicación de las matemáticas, la estadística y la programación para la implementación de
soluciones en ámbitos tan variados como la economía, los sistemas biológicos o la salud.
Sistemas de información previa a la matriculación: canales de difusión
Los principales canales de difusión que utiliza la Universidad Pública de Navarra para informar a los potenciales
estudiantes son:
- En la página web de la Universidad, en el apartado “Estudiantes”, hay un perfil de entrada dedicado a “Nuevos
estudiantes” donde se puede encontrar información general, oferta de estudios, condiciones de acceso, matrícula,
actividades para estudiantes de secundaria y otras informaciones de interés. Para los estudiantes internacionales
existe también un apartado especial. Asimismo, la página web de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros
Agrónomos informa de los diferentes estudios que imparte y aporta información relevante sobre el Título
(objetivos, requisitos, plan de estudios, etc.) y sobre el Centro.
- Información directa a Centros de Educación Secundaria: la Universidad mantiene contacto habitual con todos
los Centros de Educación Secundaria y en la primavera de cada curso se desarrolla la campaña de información
particular al alumnado de último curso de cada centro. Se organiza por centros bajo dos modalidades:
Información en los Centros de Secundaria: personal de la Universidad se desplaza a los centros y atiende las
peticiones de información de estudios que, previamente, el centro le ha solicitado.
Información en la Universidad para cada centro de secundaria: el centro de secundaria solicita ser recibido en la
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
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Universidad, se le adjudica día y, además de visitar las instalaciones de la Universidad, recibe la información de
los estudios universitarios que previamente ha solicitado en la Facultad o Escuela en que se imparten.
- Jornadas de Puertas Abiertas: se realizan jornadas de puertas abiertas destinadas a dar a conocer la oferta
académica de la Universidad para el curso siguiente, los servicios universitarios y las instalaciones del campus.
Las jornadas están dirigidas tanto a estudiantes de Bachillerato y Formación Profesional como a cualquier persona
interesada. Se dedica, por una parte, a la información sobre la Universidad en general (se encarga el Rectorado)
y por otra parte a la orientación y asesoramiento sobre las titulaciones en particular (se encargan los Centros
responsables de la titulación).
- Actividades formativas: anualmente se realizan actividades de colaboración entre la Universidad y los Centros
de Educación Secundaria entre las que pueden citarse las charlas de divulgación científica impartidas por
profesorado de la Universidad en los centros a petición o sugerencia de los mismos de entre la oferta universitaria
anual, organización de olimpiadas, etc.
- Participación en las ferias educativas: la Universidad participa en diferentes ferias educativas en las que se
realizan sesiones de orientación universitaria, tanto para estudiantes nacionales como extranjeros.
- Participación en la Semana de la Ciencia: La Semana de la Ciencia es un evento impulsado por la Unión
Europea y coordinado por la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología (FECYT). Su objetivo es
promover la cultura científica de los ciudadanos y sensibilizar a la sociedad respecto a las actividades de
investigación científica e innovación tecnológica. Con este motivo, la Universidad Pública de Navarra, a través
de la Unidad de Cultura Científica, organiza diferentes actividades.
- Unidad de Atención Universitaria (Oficina de Información al Estudiante), que atiende y resuelve las
consultas o deriva a los servicios o centros que corresponda. Esta oficina se encarga de detectar las necesidades
informativas tanto de los nuevos estudiantes como de los ya matriculados, realizando un servicio reconocido por
los estudiantes y por toda la comunidad universitaria.
4.1.3 Información sobre el proceso de matriculación
Una vez admitidos en la titulación solicitada, se envía por Internet a los estudiantes el documento de aceptación y una
guía de matriculación en la que se les informa de los tipos de matrícula, plazos, becas, los precios y exenciones
existentes, así como de la documentación que debe aportar. Se permite realizar la matriculación desde cualquier equipo
conectado a Internet y que disponga de impresora y por supuesto desde la propia Universidad, donde se habilitan aulas
específicas para ello.
Si el proceso de automatrícula se lleva a cabo desde un aula de informática de la Universidad, el personal administrativo
de la Universidad les proporciona orientación en los diversos procedimientos a seguir y sobre las cuestiones académicas
que puedan surgir.
4.2 REQUISITOS DE ACCESO Y CRITERIOS DE ADMISIÓN
El acceso a las enseñanzas Oficiales de Grado requerirá, de acuerdo con lo dispuesto en el art. 42 de la Ley Orgánica
6/2001 de Universidades, estar en posesión del título de bachiller o equivalente y la superación de la prueba a la que se
refiere el Real Decreto-Ley 5/2016, de 9 de diciembre, de medidas urgentes para la ampliación del calendario de
implantación de la Ley Orgánica 8/2013, de 9 de diciembre, para la mejora de la calidad educativa, sin perjuicio de los
demás mecanismos de acceso previstos por la normativa vigente.
La normativa vigente en esta materia se encuentra recogida en el citado Real Decreto-Ley 5/2016 y por el Real Decreto
412/2014, de 6 de junio, por el que se establece la normativa básica de los procedimientos de admisión a las enseñanzas
universitarias oficiales de Grado.
Requisitos de acceso y criterios de admisión.
La UPNA ha establecido mediante Acuerdo de Consejo de Gobierno de 3 de mayo de 2017 la normativa de admisión
a estudios oficiales de Grado en esta Universidad.
Podrán acceder a enseñanzas de grado los estudiantes que cumplan alguno de estos requisitos:
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
12
Criterios de admisión
Para acceder al primer curso de una de las titulaciones de la UPNA es necesario realizar la preinscripción, en la que se
pueden solicitar hasta varias titulaciones de grado, ordenadas por orden de interés. Esta preinscripción es compatible
con otras solicitudes a universidades privadas, a distancia o de otras comunidades autónomas.
Las solicitudes se ordenarán según la nota de admisión de cada estudiante. Esta nota se calcula a partir de la nota de
acceso que corresponda a cada uno en función de la prueba o titulación con que accede a la universidad, con un valor
de entre cinco y diez puntos. La nota de admisión se completará con hasta cuatro puntos adicionales obtenidos en dos
materias ponderables (hasta dos puntos por materia).
Las notas de acceso son las siguientes en cada caso:
Requisito de acceso Nota de acceso Nota de admisión
Título de Bachillerato del Sistema Educativo
Español (SEE) o de otro declarado equivalente
Calificación final ponderada
obtenida en la Evaluación del
Bachillerato para el Acceso a
la Universidad (EvAU) o en
las Pruebas de Acceso a la
Universidad existentes
anteriormente
Hasta 4 puntos adicionales
por materias ponderables de
la EvAU (hasta 2 puntos por
materia)
Título de Bachillerato Europeo obtenido en virtud
de las disposiciones contenidas en el Convenio por
el que se establece el Estatuto de las Escuelas
Europeas, hecho en Luxemburgo el 21 de junio de
1994.
Diploma del Bachillerato Internacional, expedido
por la Organización del Bachillerato Internacional,
con sede en Ginebra (Suiza).
Títulos, diplomas o estudios de Bachillerato o
Bachiller procedentes de sistemas educativos de
Estados miembros de la Unión Europea (UE) o de
otros Estados con los que se hayan suscrito
acuerdos internacionales aplicables a este respecto,
en régimen de reciprocidad, siempre que cumplan
los requisitos académicos exigidos en sus sistemas
educativos para acceder a sus Universidades.
Calificación de acceso a la
Universidad calculada por la
Universidad Nacional de
Educación a Distancia
(UNED) en su procedimiento
de acreditación.
Hasta 4 puntos adicionales
por materias ponderables de
la EvAU (hasta 2 puntos por
materia) o de Pruebas de
Competencias Específicas
(PCE) de la UNED.
Títulos, diplomas o estudios equivalentes al título
de Bachiller del SEE, procedentes de sistemas
educativos de Estados miembros de la UE o los de
otros Estados con los que se hayan suscrito
acuerdos internacionales aplicables a este respecto,
en régimen de reciprocidad, cuando dichos
estudiantes NO cumplan los requisitos académicos
exigidos en sus sistemas educativos para acceder a
sus universidades.
Títulos, diplomas o estudios, obtenidos o
realizados en sistemas educativos de Estados que
no sean miembros de la UE con los que no se hayan
suscrito acuerdos internacionales para el
reconocimiento del título de Bachiller en régimen
de reciprocidad, homologados o declarados
equivalentes al título de Bachiller del SEE.
Calificación de acceso a la
Universidad calculada por la
UNED en su procedimiento
de acreditación.
Estos estudiantes podrán
presentarse a la EvAU para
figurar en un orden de
prelación prioritario.
Hasta 4 puntos adicionales
por materias ponderables de
la EvAU (hasta 2 puntos por
materia) o de Pruebas de
Competencias Específicas
(PCE) de la UNED.
Título oficial de Técnico Superior de Formación
Profesional, de Técnico Superior de Artes
Plásticas y Diseño, o de Técnico Deportivo
Superior pertenecientes al SEE; o títulos, diplomas
o estudios declarados equivalentes a estos.
Títulos diplomas estudios extranjeros
homologados o declarados equivalentes a estos.
Nota media de los estudios
cursados, o calificación de
acceso a la Universidad
calculada por la UNED en su
procedimiento de
acreditación
Hasta 4 puntos adicionales
por materias ponderables de
la EvAU (hasta 2 puntos por
materia) o de PCE de la
UNED.
Títulos, diplomas o estudios diferentes de los
equivalentes a los títulos de Bachiller, Técnico
Superior de Formación Profesional, Técnico
Superior de Artes Plásticas y Diseño o de Técnico
Deportivo Superior del SEE, obtenidos o
realizados en un Estado miembro de la UE o en
Calificación de acceso a la
Universidad calculada por la
UNED en su procedimiento
de acreditación.
Hasta 4 puntos adicionales
por materias de PCE de la
UNED.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
13
otros Estados con los que se hayan suscrito
acuerdos internacionales aplicables a este respecto,
en régimen de reciprocidad, cuando dichos
estudiantes cumplan los requisitos académicos
exigidos en dicho Estado para acceder a sus
Universidades.
Título universitario oficial de Grado, Máster o
título equivalente, o de un título universitario
oficial de Diplomado, Arquitecto Técnico,
Ingeniero Técnico, Licenciado, Arquitecto,
Ingeniero, correspondientes a la anterior
ordenación de las enseñanzas universitarias o título
equivalente.
Títulos extranjeros homologados o declarados
equivalentes a estos.
Nota media de los estudios
cursados
No hay puntos adicionales.
Prueba de acceso para mayores de 25 años.
Procedimiento de acceso mediante acreditación de
experiencia laboral o profesional para personas
mayores de 40 años.
Prueba de acceso para mayores de 45 años.
Calificación obtenida en la
correspondiente prueba o
procedimiento.
No hay puntos adicionales
Orden de prelación
Cada curso académico contará con al menos un periodo de admisión ordinario y otro extraordinario. En cada uno de
ellos las plazas ofertadas para cada cupo se adjudicarán en función de la nota de admisión acreditada por el estudiante,
atendiendo al orden de prelación establecido en la normativa de admisión de la UPNA.
Además, dicha normativa también regula:
- Admisión de estudiantes con estudios universitarios oficiales españoles parciales.
- Admisión por cambio de estudios universitarios extranjeros.
- Admisión de estudiantes que han obtenido un título oficial de Grado Universitario en la UPNA y desean realizar
una nueva mención al título.
Cada curso académico, y a propuesta de los centros de la Universidad Pública de Navarra, el Consejo de Gobierno,
antes de comenzar el plazo para la presentación de solicitudes, determinará para cada titulación los siguientes cupos de
plazas:
- Nuevo ingreso.
- Mayores de 25 años.
- Mayores de 45 años.
- Mayores de 40 años que acrediten experiencia laboral o profesional.
- Estudiantes que tengan reconocido un grado de discapacidad igual o superior al 33 por 100, así como para
aquellos estudiantes con necesidades educativas especiales permanentes asociadas a circunstancias personales de
discapacidad, que durante su escolarización anterior hayan precisado de recursos y apoyos para su plena
normalización educativa.
- Deportistas de alto nivel y de alto rendimiento.
- Estudiantes con titulación universitaria o equivalente.
4.2.3 Estudiantes con necesidades educativas especiales
La Universidad cuenta con la Unidad de Acción Social que se encarga de todo lo relativo a las exigencias que prevé la
legislación sobre integración de alumnado discapacitado en la universidad (Ley 13/1982, de 7 de abril, de integración
social de minusválidos, Ley 51/2003, de 2 de diciembre, de igualdad de oportunidades, no discriminación y
accesibilidad universal de las personas con discapacidad, Real Decreto 1393/2007, art. 3. 5 y 14. 2).
El Programa de Atención a la Discapacidad que desarrolla la Unidad de Acción Social tiene por finalidad garantizar el
acceso e integración en los estudios universitarios en condiciones de igualdad y se articula en torno al plan
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Grado en Ciencia de Datos
14
personalizado de atención. Desde el mismo se pretende estar presente en los momentos clave del recorrido académico
y, para ello, se desarrollan diversas acciones:
Acciones previas a la incorporación a la Universidad (durante la enseñanza secundaria y en las pruebas de acceso):
- Se mantienen relaciones de coordinación con servicios de orientación de la Enseñanza Secundaria y con el Centro
de Recursos de Educación Especial de Navarra (CREENA) para conocer el alumnado con discapacidad que se
incorporará a la Universidad y planificar los apoyos necesarios con suficiente antelación.
- Adaptación de las pruebas de acceso, proporcionando los apoyos, recursos y adaptaciones que resulten pertinentes
para asegurar la igualdad real y efectiva de oportunidades de todo el alumnado.
Programa de Atención a la Discapacidad: Acciones que se desarrollan desde que el estudiante se matricula en la
Universidad y durante su estancia en la misma:
- Acogida e información al alumnado con necesidades educativas especiales.
- Estudio de la situación y valoración de necesidades.
- Definición de los apoyos y las intervenciones que se deben realizar en función de lo recogido en las entrevistas
individuales y el informe del CREENA.
- Acompañamiento y/o seguimiento a lo largo de su estancia en la Universidad.
- Facilitar información sobre los servicios de orientación y fomento del empleo de la Universidad y trabajo
coordinado con los mismos.
La Unidad de Acción Social es la coordinadora entre el alumnado con discapacidad, los centros y el profesorado que
atenderá al estudiante.
4.3 APOYO A ESTUDIANTES
4.3.1 Sesión de acogida y sesiones informativas
Cada uno de los centros de la Universidad realiza en el primer día del curso una sesión de acogida y orientación al
nuevo alumnado para facilitar su incorporación a la Universidad. En ella participan los miembros del equipo directivo
responsables de cada titulación, responsables del Servicio de Comunicación y de la Unidad de Atención Universitaria.
La finalidad de la misma es la de:
- Dar la bienvenida a los estudiantes de nuevo ingreso.
- Entregarles la agenda universitaria, el libro con la normativa básica (académica y de permanencia) y otros
materiales.
- Facilitarles información concreta sobre el conjunto de la titulación; sobre la organización y desarrollo del primer
curso; sobre el uso y buen aprovechamiento de los diferentes servicios (Biblioteca, Servicio de Deportes, Centro
Superior de Idiomas, Centro Atención Médica, Unidad de Acción Social,…); sobre los programas de movilidad
y las condiciones de opción.
- Proporcionarles información sobre el Plan de Tutoría de apoyo y seguimiento.
- Mostrarles la organización del Centro, así como la representación estudiantil en el Centro y en la Universidad.
- Explicarles la existencia y principales usos del Aulario Virtual “MiAulario”, así como el acceso a la información
a través de la página web de la Universidad. El estudiante dispone principalmente de dos tipos de sitios en
“MiAulario” llamados Cursos de Coordinación (CC):
Un sitio CC-Código de Título, en el que los miembros son todo el profesorado que imparte docencia
en ese Título y todos los estudiantes matriculados en el mismo. El principal uso de este sitio es la
difusión de información, avisos, uso de normativas, etc. de carácter general a todos los estudiantes
dentro de la titulación.
Tantos sitios CC-Código de Asignatura como asignaturas haya matriculado el estudiante. Estos sitios
representan la principal herramienta de apoyo a la docencia, ya que en ellos se deposita material
docente, se establece la comunicación entre el profesorado de la asignatura y los estudiantes, permite
realizar pruebas de evaluación, etc.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
15
Ambos tipos de sitios están permanentemente sincronizados con la herramienta de apoyo a la gestión universitaria, por
lo que diariamente se actualizan los posibles cambios en los mismos en forma de altas o bajas de los estudiantes o
profesores y materializan de forma exacta la planificación docente de los planes de estudio.
Hacia el mes de noviembre se realiza un encuentro con los padres y madres de estudiantes de nuevo ingreso que tiene
un esquema similar a las jornadas de puertas abiertas que se llevan a cabo en primavera. El objetivo principal de este
encuentro es dar a conocer la Universidad, el Centro y la Titulación que sus hijos han comenzado, así como resolver
sus dudas e inquietudes.
A lo largo del curso se realizan también sesiones informativas con objetivos concretos, no sólo propuestas por la
Universidad en general y el Centro en particular, sino también por los estudiantes: elecciones a delegados, programas
de movilidad, prácticas, salidas profesionales, uso de la biblioteca, etc. También se realiza una sesión de presentación
de las menciones y asignaturas optativas del título, con el objetivo de que los estudiantes conozcan la oferta y planteen
sus posibles dudas. Atendiendo a las cuestiones planteadas por los estudiantes se realizan puntualmente otro tipo de
sesiones.
La orientación y el seguimiento de los estudiantes se canalizan a través del Responsable de Calidad del Título (RCT),
que es un subdirector/vicedecano del centro que le asesora sobre temas académicos y de gestión de los distintos trámites
administrativos a los estudiantes. El RCT se apoya en la red de profesores tutores y en los estudiantes mentores.
4.3.2 Plan de Tutoría
Con vistas a orientar y motivar a los estudiantes para su mejor rendimiento académico y su implicación en la
Universidad, la UPNA ha elaborado el documento marco sobre “La Tutoría en la Universidad Pública de Navarra”.
El plan de tutoría personal de apoyo y seguimiento del estudiante prevé que cada estudiante tenga un tutor asignado
que se ocupa de su desarrollo académico y orientación profesional a lo largo de su estancia en la Universidad. En el
primer curso, la tutoría es más intensa, con el fin de facilitar la transición e integración del estudiante de nuevo ingreso,
y se realizan, al menos, una sesión de grupo (los tutorados por el mismo tutor) al comenzar el semestre y sesiones
individuales al finalizar el semestre, además de cuantas sesiones sean necesarias a iniciativa de cualquiera de ambos.
En los cursos siguientes, el tutor atenderá las demandas de sus tutorados. En último curso, la misión principal del tutor
será orientar al estudiante para el Proyecto Fin de Grado/Master, así como para la inserción laboral o continuación de
estudios.
4.3.3 Plan de Mentoría
Se está implantando el Plan de Mentoría, en el que alumnos de los últimos cursos asesoran y ayudan a resolver las
dudas sobre gestiones o temas en general de la universidad a alumnos del primer curso.
El mentor/a es un/a estudiante que informa y orienta en cuestiones académicas y administrativas a un grupo de un
máximo de 7 estudiantes de primer curso de su misma titulación. Para ello cuenta con el apoyo y formación del
Vicerrector competente en materia de Estudiantes, de la Oficina de Información al Estudiante, y del Consejo de
Estudiantes. Todos ellos colaboran en la puesta en marcha de este programa.
4.3.4 Oficina de Información al Estudiante
Punto informativo de referencia para nuestros estudiantes, dependiente del Servicio de Organización, Calidad y
Procesos, se encarga de gestionar un amplio abanico informativo en torno a los siguientes temas:
Información universitaria (normativa universitaria, Oficina de Alojamiento, becas, tramitaciones administrativas,
cursos de verano, prácticas, servicios y actividades universitarias, etc.).
Información de interés para los jóvenes (cursos, becas, certámenes, viajes, albergues, idiomas, turismo, voluntariado,
campos de trabajo, ofertas de empleo público, etc.).
4.3.5 La Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos
La Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos complementa a la Oficina de Información al Estudiante a la
hora de informar sobre aspectos académicos ligados directamente a las distintas titulaciones que imparte. En concreto,
se encargan de esta labor los responsables de la titulación. El Personal de Administración y Servicios adscrito a la
Secretaría del Centro, que informa puntualmente acerca de todos los trámites administrativos.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
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4.4 SISTEMA DE TRANSFERENCIA Y RECONOCIMIENTO DE CRÉDITOS Reconocimiento de Créditos Cursados en Enseñanzas Superiores Oficiales no Universitarias
MÍNIMO MÁXIMO
0 18
Reconocimiento de Créditos Cursados en Títulos Propios
MÍNIMO MÁXIMO
0 36
Adjuntar Título Propio
Reconocimiento de Créditos Cursados por Acreditación de Experiencia Laboral y Profesional
MÍNIMO MÁXIMO
0 36
El sistema de Reconocimiento y Transferencia de Créditos se regula en la Universidad Pública de Navarra (UPNA)
básicamente por lo dispuesto en los siguientes cuatro acuerdos del Consejo de Gobierno de la UPNA:
1. El primero de fecha 24 de octubre de 2008 y publicado mediante resolución del Rector de la UPNA nº 1854/2008,
de 29 de octubre, en el Boletín Oficial de Navarra nº 139, de 14 de noviembre de 2008. En este Acuerdo del Consejo
de Gobierno de la UPNA se regula la “Normativa de Reconocimiento y Transferencia de créditos de la Universidad
Pública de Navarra”. Este Acuerdo, conforme a lo previsto en el artículo 6 del Real Decreto 1393/2007, de 29 de
octubre, establece el sistema a seguir por la UPNA para la transferencia y reconocimiento de créditos en sus titulaciones
de Grado y Máster incluidas en la oferta educativa dentro del EEES.
2. El segundo de fecha 11 de noviembre de 2010 y publicado mediante resolución del Rector de la UPNA nº 1644/2010,
de 11 de noviembre, en el Boletín Oficial de Navarra nº 148, de 6 de diciembre de 2010. La publicación en el Boletín
Oficial del Estado del 3 de julio de 2010 del Real Decreto 861/2010 por el que se modifica el Real Decreto 1393/2007,
anteriormente mencionado, hizo necesaria a su vez la modificación de la normativa aprobada en 2008. En este Acuerdo
se regulan básicamente los reconocimientos por enseñanzas superiores no universitarias, por enseñanzas universitarias
no oficiales y por experiencia laboral y profesional.
3. El tercero de fecha 12 de marzo de 2013 y publicado mediante resolución del Rector de la UPNA nº 465/2013, de
18 de marzo, en el Boletín Oficial de Navarra nº 107, de 6 de junio de 2013. El Real Decreto 1618/2011, de 14 de
noviembre, sobre reconocimiento de estudios en el ámbito de la Educación Superior y particularmente en lo referido al
reconocimiento de los estudios de Formación Profesional, artes plásticas y diseño y deportivas, motivó la necesidad de
adoptar un Acuerdo de Consejo de Gobierno para la aprobación de las tablas de reconocimiento de los Ciclos
Formativos de Formación Profesional que se imparten en Navarra.
4. El cuarto de fecha de 14 de mayo de 2010 y publicado mediante resolución del Rector de la UPNA nº 727/2010, de
14 de mayo, en el Boletín Oficial de Navarra nº 66, de 31 de mayo de 2010. En este Acuerdo se aprueba la Normativa
reguladora del Reconocimiento Académico en créditos por la participación en actividades de extensión universitaria.
El sistema de Reconocimiento y Transferencia de créditos surge con el fin de fomentar la movilidad de los estudiantes
dentro o fuera de Europa, entre distintas universidades españolas o dentro de la propia Universidad. En esta normativa
se definen las competencias y plazos del procedimiento así como la metodología concreta a aplicar en las siguientes
situaciones:
- Reconocimiento de créditos de formación básica en enseñanzas de Grado.
- Reconocimiento de créditos en materias obligatorias, optativas y de prácticas externas.
- Transferencia de créditos.
- Situaciones de movilidad de los estudiantes.
El sistema aprobado se basa en la aceptación por parte de la Universidad de los créditos que, habiendo sido obtenidos
en unas enseñanzas oficiales en la misma u otra universidad son computados en otras enseñanzas distintas cursadas en
nuestra Universidad a efectos de la obtención de un título oficial. Asimismo, podrán ser objeto de reconocimiento los
créditos cursados en otras enseñanzas superiores oficiales o en enseñanzas universitarias conducentes a la obtención de
otros títulos, a los que se refiere el artículo 34.1 de la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades. La
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Grado en Ciencia de Datos
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experiencia profesional o laboral acreditada podrá ser también reconocida en forma de créditos que computarán a
efectos de la obtención de un título oficial, siempre que dicha experiencia esté relacionada con las competencias
inherentes a dicho título. A partir de ese reconocimiento, el número de créditos que resten por superar en la titulación
de destino deberá disminuir en la misma cantidad que el número de créditos reconocidos.
Su otro eje es la transferencia de créditos, que significa que en los documentos oficiales acreditativos de las enseñanzas
seguidas por cada estudiante (explícitamente en el expediente del estudiante) se consignarán la totalidad de los créditos
obtenidos en enseñanzas oficiales cursadas con anterioridad, en la UPNA o en otras universidades del EEES, que no
hayan conducido a la obtención de un título oficial.
En la citada Normativa de reconocimiento y transferencia de créditos se puntualiza que todos los créditos obtenidos
por cada estudiante en enseñanzas oficiales cursadas en cualquier Universidad, los transferidos, los reconocidos y los
superados para la obtención del correspondiente título, serán incluidos en su expediente académico y reflejados en el
Suplemento Europeo al Título, regulado en el Real Decreto 1044/2003, de 1 de agosto. En consecuencia, en la
certificación del título oficial que se expida a cada estudiante habrá de consignarse tales datos, así como otros exigidos
por la normativa como, por ejemplo, la traducción al inglés. Por tanto, la Universidad Pública de Navarra ha optado
por un sistema que se ha venido en llamar de literalidad pura. Es decir, en el expediente del estudiante se hará constar
de manera literal el nombre de la asignatura, curso, número de créditos ECTS, tipo de asignatura (básica, obligatoria,
optativa) y calificación, que realmente haya cursado con indicación de la Universidad de procedencia.
La Comisión Docente del Centro del que dependa la titulación para la que se solicita el reconocimiento o la transferencia
de los créditos será la encargada de elaborar la propuesta de reconocimiento y transferencia de créditos. Así mismo, se
constituirá la Comisión de Reconocimiento y Transferencia de la Universidad Pública de Navarra, a tenor de las
propuestas de reconocimiento y transferencia de créditos de las comisiones docentes de los centros y facultades, que
será la encargada de informar favorable o desfavorablemente sobre las mismas. Será competencia de la Dirección del
Centro elaborar y acordar las Resoluciones de Reconocimiento y Transferencia de créditos a partir de las propuestas
elaboradas por la Comisión Docente del Centro e informadas favorablemente por la Comisión de Reconocimiento y
Transferencia de la Universidad.
Con relación al reconocimiento de créditos, los criterios adoptados son, en resumen, los siguientes:
- Siempre que el título de destino pertenezca a la misma rama de conocimiento, serán objeto de reconocimiento al
menos 36 créditos correspondientes a materias de formación básica de dicha rama. En el caso de las que no
correspondan a la rama, será la Comisión Docente del Centro la encargada de evaluar las competencias adquiridas
en cada caso.
- Los créditos de materias obligatorias, optativas y de prácticas externas se reconocen en función de las
competencias adquiridas con los créditos aportados y su posible correspondencia con materias del título aquí
propuesto, sin que se puedan realizar reconocimientos parciales de asignaturas, e indicando en la Resolución de
Reconocimiento los créditos reconocidos y los que, en su caso, debe cursar cuando no sean suficientes para
superar los previstos en el plan de estudios.
- En cumplimiento del artículo 46.2.i) de la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades, se
reconocerá con un máximo de 6 créditos ECTS la participación en actividades universitarias culturales,
deportivas, de representación estudiantil, solidarias y de cooperación.
- En cumplimiento del artículo del Real Decreto 1393/2007, de 29 de octubre, en ningún caso podrán ser objeto de
reconocimiento los créditos correspondientes a los trabajos de fin de grado y máster.
En el caso de enseñanzas superiores no adaptadas al EEES y de experiencia profesional o laboral acreditada, el
reconocimiento de créditos se llevará a cabo de la siguiente forma:
- En el caso de los créditos obtenidos en enseñanzas universitarias oficiales no adaptadas al EEES (diplomaturas,
licenciaturas, ingenierías técnicas, ingenierías, arquitectura técnica o arquitectura), serán las comisiones docentes
de los centros las que evalúen las competencias adquiridas con los créditos aportados y su posible correspondencia
con materias de la titulación de destino. En este caso se podrá realizar una conversión de los créditos aportados a
créditos ECTS sin que tenga que coincidir la cantidad de créditos ECTS reconocidos con los créditos aportados.
- Enseñanzas superiores oficiales no universitarias: Podrán ser objeto de reconocimiento créditos cursados en otras
enseñanzas superiores oficiales no universitarias. Las comisiones docentes de los centros evaluarán las
competencias adquiridas con los créditos aportados y su posible correspondencia con materias de la titulación de
destino. En este caso se podrá realizar una conversión de los créditos aportados a créditos ECTS sin que tengan
por qué coincidir la cantidad de créditos ECTS reconocidos con los créditos aportados. La UPNA aprobó en
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
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Acuerdo de Consejo de Gobierno de fecha 12 de marzo de 2013 elaborar un reglamento para regular el proceso
de reconocimiento de créditos en enseñanzas superiores oficiales no universitarias.
- Enseñanzas universitarias no oficiales: Podrán ser objeto de reconocimiento los créditos cursados en enseñanzas
universitarias no oficiales conducentes a la obtención de otros títulos, a los que se refiere el artículo 34.1 de la
Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades. Las comisiones docentes de los centros evaluarán
las competencias adquiridas con los créditos aportados en dichas enseñanzas universitarias no oficiales y su
posible correspondencia con materias de la titulación de destino. En este caso se podrá realizará una conversión
de los créditos aportados a créditos ECTS no teniendo que coincidir la cantidad de créditos ECTS reconocidos
con los créditos aportados.
- Experiencia profesional o laboral: La experiencia profesional o laboral acreditada podrá ser reconocida en forma
de créditos que computarán a efectos de la obtención de un título oficial, siempre que dicha experiencia esté
relacionada con las competencias inherentes a dicho título. Las comisiones docentes de los centros evaluarán las
competencias adquiridas con la experiencia profesional o laboral acreditada y estimarán el número de créditos
ECTS que pueden ser reconocidos con la experiencia aportada.
Estudiadas las competencias adquiridas con los créditos reconocidos, la Comisión Docente del Centro responsable de
la titulación de destino propondrá a la Dirección del Centro el conjunto de asignaturas de formación básica, obligatoria
u optativa que, en su caso, deberán ser cursadas, o no, por el estudiante. Cuando, como consecuencia del reconocimiento
de créditos de formación básica u obligatoria, los créditos que el estudiante pueda cursar no sean suficientes para superar
los previstos en el plan de estudios, se le indicarán las asignaturas o actividades docentes que deberá cursar.
El número de créditos que sean objeto de reconocimiento a partir de otras enseñanzas superiores oficiales no
universitarias, experiencia profesional o laboral y de enseñanzas universitarias no oficiales no podrá ser superior, en su
conjunto, al 15 por ciento del total de créditos que constituyen el plan de estudios. El reconocimiento de los créditos en
enseñanzas superiores oficiales no universitarias, en enseñanzas universitarias no oficiales o por experiencia profesional
o laboral no incorporará calificación de los mismos, por lo que no computarán a efectos de baremación del expediente.
En la siguiente Tabla se muestra la convalidación de créditos ECTS para los Grados Superiores que se imparten en la
Comunidad Foral de Navarra.
Estudios aportados Reconocimiento
Asignatura o módulo Horas ECTS Tipo Materia
Grado en Ciencia de Datos
Técnico Superior en Administración de Sistemas Informáticos en Red
DECRETO FORAL 50/2010, de 30 de agosto
BOLETÍN Nº 128 - 22 de octubre de 2010
Implantación de sistemas operativos
Fundamentos de hardware
Administración de sistemas operativos
200
120
150
6 Básico Programación I
Gestión de bases de datos
Administración de sistemas gestores de
bases de datos
Lenguajes de marcas y sistemas de gestión
de información
200
70
120
6 Obligatorio Bases de Datos
Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma
DECRETO FORAL 203/2011 de 14 de septiembre
BOLETIN Nº 216 – 31 de octubre de 2011
Sistemas Informáticos
Programación
Entornos de desarrollo
200
260
100
12 Básico Programación I
Bases de Datos
Acceso a datos
Sistemas de gestión empresarial
160
90
110
6
Obligatorio
Bases de Datos
Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Web
DECRETO FORAL 207/2011 de 14 de septiembre
BOLETIN Nº 226 – 15 de noviembre de 2011
Sistemas Informáticos
Programación
Entornos de desarollo
200
260
100
6 Básico Programación I
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
19
En cuanto a la transferencia de créditos, se establece que deberán constar en el expediente académico todos los créditos
superados por el estudiante en enseñanzas universitarias, tanto las que hayan conducido a la obtención de un título
oficial como aquellos otros créditos superados por el estudiante que no tienen repercusión en la obtención del mismo.
Además estos créditos deberán ser reflejados en el Suplemento Europeo al Título. En definitiva, en la certificación del
título oficial que se expida a los estudiantes del título propuesto habrán de consignarse tales datos, además de los
restantes exigidos por la normativa.
4.5 CURSO DE ADAPTACIÓN PARA TITULADOS
No aplica.
4.6 COMPLEMENTOS FORMATIVOS
No aplica.
5. PLANIFICACIÓN DE LAS ENSEÑANZAS
5.1 DESCRIPCIÓN DEL PLAN DE ESTUDIOS
A) DESCRIPCIÓN GENERAL DEL PLAN DE ESTUDIOS
La enseñanza será de carácter presencial. El plan de estudios del Grado en Ciencia de Datos consta de 240 créditos,
que contienen toda formación teórica y práctica que el estudiante debe adquirir: aspectos básicos de la rama de
conocimiento, materias obligatorias y optativas, prácticas externas, trabajos dirigidos, Trabajo Fin de Grado y otras
actividades formativas. Un crédito ECTS computará 25 horas de trabajo del estudiante.
Estructura general del Plan de Estudios.
La estructura de las enseñanzas del Grado será semestral, según Acuerdo del Consejo de Gobierno de la Universidad
de 23 de junio de 2008, sobre Directrices generales para el diseño, elaboración e implantación de las Enseñanzas de
Grado de la UPNA en el Espacio Europeo de Educación Superior. La distribución de créditos dentro del grado será la
indicada en la Tabla 5.1.1.
Tabla 5.1.1 Distribución de créditos (*incluyen la posibilidad de prácticas en Empresa)
DISTRIBUCIÓN DE CRÉDITOS CRÉDITOS
Créditos de formación básica 60
Créditos obligatorios 156
Créditos optativos* 18
Trabajo Fin de Grado 6
CRÉDITOS TOTALES 240
El plan de estudios se estructura en módulos, considerándose éstos como el nivel de agrupación básico desde el punto
de vista académico, siguiendo las indicaciones de la Orden Ministerial. Por módulo se entiende la unidad académica
que incluye varias materias que se integran para conseguir que el estudiante adquiera unas competencias determinadas.
Por materia se entiende la unidad académica que incluye una o varias asignaturas que pueden concebirse de manera
integrada.
Específicamente, la estructura del Plan de Estudios de Ciencia de Datos por módulos y materias es la señalada en la
Tabla 5.1.2.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
20
Tabla 5.1.2: Módulos y materias
MODULO MATERIAS CREDITOS ECTS Formación Básica Matemáticas Básicas 12 ECTS
Estadística 12 ECTS Programación I 12 ECTS Fundamentos de Física 6 ECTS Biología 12 ECTS Fundamentos de Ciencia de Datos 6 ECTS
Matemáticas Matemáticas Avanzadas 24 ECTS Técnicas Matemáticas de
Tratamiento de Datos
12 ECTS
Programación II
Algorítmica 6 ECTS Programación orientada a objetos,
concurrente y distribuida
6 ECTS
Empresa Empresa I 6 ECTS Empresa II 6 ECTS
Bases de Datos Bases de Datos 12 ECTS Optimización Optimización 18 ECTS Aprendizaje Aprendizaje 18 ECTS Minería de datos Minería de datos 24 ECTS Ciencia y Sociedad Ciencia y Sociedad 6 ECTS
Simulación Simulación 6 ECTS TFG 6 ECTS Optatividad 18 ECTS
Esta estructura modular se distribuye temporalmente tal y como se señala en la Tabla 5.1.3, en la que se muestran los
diversos módulos siguiendo el mismo código de colores de la Tabla 5.1.2 y su distribución entre los diferentes curso.
Obsérvese que los módulos básico y de empresa presentan discontinuidades temporales para poder ajustar sus
contenidos al grado de preparación de los estudiantes.
Tabla 5.1.3. Distribución temporal de los módulos.
1º
FORMACION BASICA (60 ECTS)
MATEMATICAS
36 ECTS
2º
PROGRAMACION II
18 ECTS
EMPRESA.
6 ECTS
BASES DE
DATOS
12 ECTS
3º
MINERIA DE
DATOS
24 ECTS
OPTIMIZACIÓN
18 ECTS
APRENDIZAJE
18 ECTS
C. Y SOC.
6 ECTS
EMPRESA
12 ECTS
4º
SIMULACION
6 ECTS
TFG
6 ECTS
OPTATIVAS.
18 ECTS
Finalmente, la distribución temporal por materias sería la reflejada en la Tabla 5.1.4, donde se observa como el grado
se distribuye empezando con materias de mayor generalidad para ir centrándose, una vez que se dispone de los
conocimientos necesarios para ello, en las materias de mayor complejidad específica del Grado en Ciencia de Datos
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
21
Tabla 5.1.4. Distribución temporal de las materias.
1º
Matemáticas básicas.
12 ECTS
Fund. Ciencia
Datos. 6 ECTS
Programación I
12 ECTS
Biología.
6 ECTS
Estadística
12 ECTS
Matemáticas
avanzadas
24 ECTS
T. Mat. Trat.
Datos. 6 ECTS
Fund.Física. 6
ECTS
2º
Algoritmia
6 ECTS
Prog. Or.Objetos
Concurr. y Dist.
12 ECTS
Biología
6 ECTS
Empresa I
6 ECTS
Bases de Datos
12 ECTS
3º
T. Mat.Trat.
Datos. 6 ECTS
Minería de Datos
24 ECTS
Optimización
18 ECTS
Aprendizaje
18 ECTS
C. y Soc.
6 ECTS
Empresa II
12 ECTS
4º
Simulación
6 ECTS
TFG
6 ECTS
Optativas. 18 ECTS
Justificación de los diferentes módulos y materias.
En cuanto a la estructura en módulos y materias diseñada, ya se ha indicado que se parte de una formación general que
posteriormente permita al futuro científico de datos abordar los conocimientos propios de su campo. En particular, el
científico de datos requiere una sólida formación en Matemáticas, Estadística y Computación. En este sentido, se han
considerado los siguientes módulos:
1. Módulo de Formación Básica (Cursos 1 y 2):
En este módulo se han incluido materias que incluyen los conocimientos fundamentales necesarios en los campos de
aplicación y actividad profesional. Así, las Matemáticas Básicas y la Estadística proporcionan las bases de Cálculo,
Álgebra, Estadística y Probabilidad que se requieren para los desarrollos posteriores de las técnicas de Ciencia de Datos.
La Programación I (12 ECTS) proporciona los conocimientos necesarios para el tratamiento de datos y la
implementación de programas y estructuras de hardware para el manejo de datos. La Física (6 ECTS) proporciona
nociones fundamentales necesarias para el posterior desarrollo de algunas de las técnicas de optimización, mientras que
la Biología (12 ECTS), que incluye la Genética, permite al estudiante adquirir algunos conocimientos básicos
necesarios para trabajar en el campo biosanitario y de la Medicina Personalizada, que es una de los terrenos de
investigación más relevantes en la Ciencia de Datos en la actualidad y en los próximos años. Fundamentos de Ciencia
de Datos (6 ECTS) pone en contacto al estudiante con la Ciencia de Datos desde el primer curso del grado. En particular,
partiendo de los conocimientos adquiridos en la formación preuniversitaria, se introducen los problemas más
importantes de la Ciencia de Datos, como son la fusión de información y el tratamiento de la incertidumbre, utilizando
técnicas básicas.
2. Módulo de Matemáticas (Cursos 1, 2 y 3):
Este módulo incluye la materia de Matemáticas Avanzadas (24 ECTS), que incluye la adquisición de conocimientos
sobre análisis de varias variables, ecuaciones diferenciales o análisis de variable compleja, que resultan necesarios para
el tratamiento apropiado de tipos específicos de datos (señales o imagen). Además, para garantizar la completitud del
módulo, se ha incluido una materia Técnicas matemáticas de Tratamiento de Datos (12 ECTS) orientada
específicamente a las técnicas matemáticas necesarias para el tratamiento de datos, incluyendo la matemática discreta
(que permite el análisis de datos y estructuras por medio de grafos) y la criptografía, de obvia relevancia para la Ciencia
de Datos. De esta forma, el módulo ofrece una visión completa de las herramientas y técnicas matemáticas necesarias
para la formación de un científico de datos.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
22
3. Programación II (Curso 2):
Este módulo proporciona, a partir de la preparación obtenida en Programación I, los conocimientos necesarios para el
tratamiento de datos y la implementación de programas y estructuras de hardware para el manejo de datos. En particular,
el estudiante adquiere los conocimientos que posteriormente le permiten desarrollar arquitecturas adaptadas a las
características específicas de cada problema, en particular cuando ha de trabajarse con Big Data, así como desarrollar
estrategias para afrontar los diferentes problemas. Consta de dos materias: Algorítimica (6 ECTS), para el desarrollo
de estrategias de resolución de problemas; y Programación Orientada a Objetos, Concurrente y Distribuida (12 ECTS),
encaminada al diseño de arquitecturas y distribuciones apropiadas para el manejo de volúmenes de datos.
4. Empresa (Cursos 2, 3 y 4):
La inteligencia de negocio es uno de los principales campos de aplicación de la Ciencia de Datos, por lo que es
importante que el estudiante formado en Ciencia de Datos disponga de una preparación que le permita incorporarse al
mundo empresarial para hacer uso de sus conocimientos y, especialmente, comunicarse en un lenguaje común con
aquellos que le han de contratar. Por ello, este módulo concentra la formación que se considera necesaria para aquellos
estudiantes que vayan a trabajar en Inteligencia de Negocio, en dos materias, Empresa I y Empresa II, de 6 ECTS y 12
ECTS, respectivamente.
5. Bases de Datos (Cursos 2 y 3):
Aunque en principio pudiera parecer lógico incluirlas dentro del módulo de Programación, los conocimientos en Bases
de Datos que requiere un científico de datos son diferentes de los que precisa un ingeniero informático. Precisamente
por ello, este módulo se cursa cuando el estudiante ya tiene conocimientos de Matemática Discreta, de forma que es
posible hacer énfasis en los aspectos teóricos necesarios para el desarrollo de una base de datos adaptada a los problemas
de tratamiento de datos específicos que el estudiante vaya a encontrar. El módulo consta de una única materia de 12
ECTS. Además, este módulo también satisface algunas de los peticiones de los miembros externos de la Comisión, que
deseaban que los egresados tuvieran un conocimiento efectivo del mundo empresarial y de la forma de aplicar sus
conocimientos en el mismo, de modo que la inserción laboral resulte más sencilla.
6. Optimización (Cursos 3 y 4):
La optimización es un proceso fundamental en la resolución de problemas de Ciencia de Datos y, por tanto, se ha
programado un módulo propio. La correcta comprensión de los problemas de optimización requiere de una importante
base matemática, estadística y computacional, lo que explica que este módulo empiece a estudiarse a partir del tercer
curso. El módulo consta de una única materia de 18 ECTS.
7. Aprendizaje (Cursos 3 y 4):
Al igual que optimización y minería de datos, el científico de datos debe tener un conocimiento profundo de las técnicas
de aprendizaje tanto estadísticas como automáticas. El tratamiento de datos actual hace un uso cada vez más intensivo
del aprendizaje profundo, pero la comprensión de este requiere de profundos conocimientos, por lo que su estudio se
produce cuando el estudiante ya ha adquirido el bagaje de conocimientos suficiente en los últimos cursos del grado. El
módulo consta de una única materia de 18 ECTS.
8. Minería de datos (Cursos 3 y 4):
La base de la Ciencia de Datos se halla en la capacidad de extraer conocimiento a partir de la información acumulada.
Por ello, un módulo específicamente dedicado a estudiar, analizar y comparar las técnicas que permiten dicha extracción
resulta necesario para la adecuada formación del científico de datos. La comprensión de los contenidos de este módulo
requiere de una elevada madurez y formación previa del estudiante, obtenida a lo largo de los cursos previos. El módulo
consta de una única materia de 24 ECTS.
9. Ciencia y Sociedad (Curso 3):
Este módulo contiene una materia común a varios grados (Ciencia y Sociedad) que pretende proporcionar al estudiante
una visión de los problemas actuales dentro de su campo de formación, no solo desde el punto de vista científico y
académico, sino también ético y social, proporcionándole una visión de la repercusión social, psicológica y económica
que su actividad puede tener. De esta forma, siguiendo las sugerencias de los expertos externos que han participado en
el diseño del plan de estudios, se ofrece un contrapunto al riesgo de excesivo racionalismo en la formación para el
tratamiento de datos.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
23
10. Simulación (Curso 4):
Desde el sector empresarial y biosanitario se manifestó claramente la necesidad de que los graduados en Ciencia de
Datos tuvieran un conocimiento de las principales técnicas de simulación tanto de procesos industriales como
biológicos y epidemiológicos. En el último año del grado el estudiante ya ha adquirido los conocimientos teóricos y
aplicados suficientes para abordar este tipo de problemas, y además, es el momento óptimo para una posible aplicación
tanto en un Trabajo de Fin de Grado como en unas Prácticas en Empresa, si así lo considera oportuno.
11. Optatividad (Curso 4)
El módulo de optatividad incluye diversas asignaturas que permitan al alumno interesado profundizar en aquellos
campos de la Ciencia de Datos que más le atraigan. Incluirá tanto asignaturas sobre simulación como sobre tratamiento
de datos a partir de imagen. Además, el módulo oferta la posibilidad de cursar asignaturas que son obligatorias en el
Grado en Biotecnología o en el Grado en Ciencias. Este módulo también incluye la posibilidad de llevar a cabo prácticas
en empresa por 18 ECTS.
12. Trabajo Fin de Grado.
Dado el carácter del Grado en Ciencia de Datos, fuertemente científico, se ha considerado suficiente considerar un
Trabajo de Fin de Grado de 6 ECTS.
Como puede observarse, el grado ha sido diseñado partiendo de una formación más teórica en los cursos iniciales hasta
una formación más especializada en los cursos más avanzados, pero tratando de que en todo momento existan
asignaturas específicas que permitan al estudiante conectar aquellos conocimientos que le están siendo presentados con
la realidad del trabajo en Ciencia de Datos. En este sentido, en todos los cursos se incluyen asignaturas con un
componente aplicado, de modo que el estudiante pueda ir más allá de la mera formación teórica.
La modalidad de enseñanza del grado será presencial, si bien se contempla la posibilidad de poder cursar determinadas
asignaturas optativas “a distancia” dentro de la oferta “on line” de la Universidad Pública de Navarra o bien dentro de
los programas de movilidad virtual con universidades europeas.
Adquisición de competencias
En las siguientes tablas se refleja la adquisición de competencias en las diferentes materias que conforman el Plan de
Estudios. En primer lugar, se consideran las competencias básicas:
Tabla 5.1.5 Tabla de adquisición de competencias básicas
MATERIA CB1 CB2 CB3 CB4 CB5
Matemáticas Básicas
Estadística
Programación I
Fundamentos de Física
Biología
Empresa I
Matemáticas Avanzadas
Fundamentos Ciencia Datos
Bases de Datos
Algorítmia
Prog. Orienta Objeto y Distrib.
Tecn. Matemáticas de Trat. Datos
Optimizacion
Aprendizaje
Empresa II
Minería de Datos
Ciencia y Sociedad
Simulación
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
24
Trabajo Fin de Grado
Como se observa, la adquisición de estas competencias básicas se distribuye a lo largo de los cuatro cursos del grado,
atendiendo a las características específicas de las materias consideradas en cada uno de los cursos.
A continuación se incluye la Tabla 5.1.6 que muestra cómo se va adquiriendo las diferentes competencias generales a
lo largo del grado. Al igual que en el caso de las competencias básicas, estas competencias específicas se van
adquiriendo gradual y uniformemente a lo largo de los cuatro curso.
Tabla 5.1.6 Tabla de adquisición de las competencias generales.
MATERIA CG1 CG2 CG3 CG4 CG5 CG6
Matemáticas Básicas
Estadística
Programación I
Fundamentos de Física
Biología
Empresa I
Matemáticas Avanzadas
Fundamentos Ciencia Datos
Bases de Datos
Algorítmia
Prog. Orienta Objeto y Distrib.
Tecn. Matemáticas de Trat. Datos
Optimizacion
Aprendizaje
Empresa II
Minería de Datos
Ciencia y Sociedad
Simulación
Finalmente, se incluye la Tabla 5.1.7 con la información sobre la adquisición de las competencias transversales a lo
largo del plan de estudios.
Tabla 5.1.7 Tabla de adquisición de competencias transversales.
MATERIA CT1 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6
Matemáticas Básicas
Estadística
Programación I
Fundamentos de Física
Biología
Empresa I
Matemáticas Avanzadas
Fundamentos Ciencia Datos
Bases de Datos
Algorítmia
Prog. Orienta Objeto y Distrib.
Tecn. Matemáticas de Trat. Datos
Optimizacion
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
25
Aprendizaje
Empresa II
Minería de Datos
Ciencia y Sociedad
Simulación
TFG
En cuanto a las competencias específicas, en el apartado 5.5 de la memoria se especifican las competencias específicas
adquiridas en los diferentes módulos y materias. De todos modos, es importante indicar que se ha tratado de lograr que
cada una de las materias de lugar a la adquisición de una o a lo sumo dos competencias específicas, atendiendo a la
naturaleza propia de la misma.
B) PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE LA MOVILIDAD DE ESTUDIANTES PROPIOS Y DE
ACOGIDA
En lo que respecta a la movilidad de los estudiantes, pueden participar en los programas establecidos aquellos
estudiantes que cumplan los requisitos específicos enunciados en la norma reguladora de los programas internacionales
de movilidad de estudiantes. La participación en los programas de movilidad tiene una duración de un curso académico
completo, un semestre, o en casos excepcionales el tiempo que se considere necesario.
Tienen la consideración de estudiantes de movilidad propios los siguientes:
- Estudiantes de movilidad con fines de estudio. Son aquellos estudiantes propios adjudicatarios de una plaza de
movilidad en una institución de educación superior nacional o extranjera en el marco de la correspondiente
convocatoria de la UPNA y conforme a lo establecido en un programa o convenio de movilidad de la UPNA.
- Estudiantes en movilidad para la realización de prácticas internacionales en empresas y otras entidades: Son
aquellos estudiantes propios adjudicatarios de una plaza de movilidad para la realización de una estancia de
prácticas internacionales en empresas, centros de formación, investigación y otras organizaciones, incluidas las
ONG, en el marco de la correspondiente convocatoria de la UPNA, y conforme a lo establecido en un programa
o convenio de movilidad de la UPNA.
- Se consideran estudiantes de acogida procedentes de otras instituciones de educación superior que realizan
movilidad en la UPNA los siguientes:
- Estudiantes recibidos en la UPNA para la realización de estudios oficiales. Son estudiantes de intercambio
nacional o internacional seleccionados por su institución de origen y aceptados por la UPNA para efectuar una
estancia académica temporal en la UPNA en el marco de un programa o convenio de movilidad.
- Estudiantes visitantes. Son los estudiantes que desean realizar una estancia académica temporal siguiendo cursos
de enseñanza oficial en la UPNA, fuera de un programa o convenio de movilidad. Su estancia no podrá ser
superior a dos semestres y no tendrán derecho a la obtención de títulos oficiales.
Como estudiante de acogida, se puede cursar cualquier asignatura de Grado que se oferte en la UPNA, ya sea de una
misma titulación o de varias. Está disponible el plan de estudios de cada titulación en el apartado correspondiente de la
página web de la UPNA. La sección de internalización y cooperación y el coordinador de movilidad ofrecen
asesoramiento académico a aquellos alumnos de intercambio que lo necesiten.
Además de los estudios oficiales, tienen la posibilidad de matricularse en otros cursos y actividades y obtener créditos
por ello: idiomas, actividades culturales y deportivas.
El proceso también contempla la acogida de los estudiantes de centros internacionales con los que tenga convenio de
movilidad la UPNA, que participen en proyectos internacionales o que tengan la condición de estudiantes visitantes.
La Universidad Pública de Navarra mantiene Convenios de Colaboración con más de 300 universidades de 50 países a
cuyo amparo se llevan a cabo intercambios de movilidad de estudiantes, personal docente e investigador y personal de
administración y servicios, tanto convenios Erasmus+ como convenios en el ámbito extracomunitario.
En concreto, para el Grado en Ciencia de Datos, se han establecido los siguientes Convenios de Movilidad con
universidades que imparten estudios afines al grado de Ciencia de Datos:
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
26
- Universidad de Tras-Os- Montes e Alto Douro, Portugal.
- Universidad Mayor, Chile.
- Universidad Popular Autónoma de Puebla, México
- Technische Universität Darmstadt, Alemania
- Université d’Angers, Francia.
- Ecole Superieure d'Ingenieurs en Electrotechnique et Electro, Francia
- Universitá degli Studi di Genova, Italia.
Además, por la estrecha relación existente entre el grado en Ciencia de Datos y la doble titulación Matemáticas e
Informática, también se consideran los siguientes convenios existentes:
- Université Libre de Bruxelles, Bélgica.
- University of Maribor, Eslovenia.
- Universitá degli Studi di Udine, Italia.
- Universitá degli Studi di Perugia, Italia.
- Universidad de Tras-os-Montes e Alto Douro, Portugal.
Además, se está en proceso de concluir Convenios de Movilidad con las siguientes universidades:
- University of Redszow, Polonia.
- Slovak University of Technology, Eslovaquia.
- Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Brasil.
- Universidade Federal do Rio Grande do Sur, Brasil.
- Universidad de Campinhas, Brasil.
- University of Essex.
- University of Nottingham
Con la mayor parte de estas Universidades existen ya intensas colaboraciones entre el profesorado implicado en el
diseño del Grado en Ciencia de Datos y grupos de investigación de las mismas, en temas relacionados con la Ciencia
de Datos.
Las figuras responsables de garantizar la calidad de los programas de movilidad son:
- Sección de Internacionalización y cooperación: desarrolla el trabajo técnico y administrativo de la movilidad de
estudiantes, informándoles y asesorándoles sobre los programas.
- Vicedecano de relaciones internacionales del Centro: es el encargado de estudiar y planificar la estrategia de
internacionalización de cada Centro y de coordinar las acciones de los Coordinadores de Relaciones
Internacionales de cada Centro.
- Coordinador de Relaciones Internacionales (CRI) de la Titulación: es el encargado de estudiar y planificar la
estrategia de internacionalización de cada titulación y de coordinar las acciones de los Responsables de
Movilidad.
- Responsable de Movilidad en la UPNA de la universidad destino: realiza el asesoramiento de los estudiantes de
la UPNA en la realización del compromiso de estudios y el seguimiento constante del mismo para su consecución
en la universidad de destino. También se responsabiliza del asesoramiento docente del estudiante extranjero en
la UPNA, recabando el compromiso de estudios realizado en su propia universidad, actuando como Profesor
Tutor vinculado al Plan de Tutoría.
- Comisión de Valoración: tiene por objetivo velar por la objetividad y cumplimento de los criterios de selección
de candidatos para el programa de movilidad.
- Comisión de Internacionalización: es el órgano de consulta, propuesta y asesoramiento de la Universidad en
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
27
materia de internacionalización.
La Comisión de Garantía de Calidad del Centro (CGCC), analiza los informes de seguimiento sobre las encuestas de
satisfacción de los estudiantes de movilidad, el volumen de estudiantes recibidos y enviados y los informes de actividad
que realizan los CRIs para evaluar los resultados de la movilidad en cada Título.
C) PROCEDIMIENTOS DE COORDINACIÓN DOCENTE HORIZONTAL Y VERTICAL DEL PLAN
DE ESTUDIOS
La Universidad Pública de Navarra tiene establecido, dentro del Sistema de Garantía Interna de Calidad de los Títulos,
un proceso de coordinación de la docencia. El objeto de este proceso es trazar una vía de coordinación entre las
diferentes asignaturas del Título (Grado y Máster) para que tratadas desde un punto de vista conjunto se eviten la
existencia de vacíos y duplicidades y se facilite, con una carga de trabajo adecuada para el estudiante, la adquisición
de resultados de aprendizaje por parte del mismo.
Así mismo, se busca la coordinación dentro de aquellas asignaturas impartidas por varios profesores en el mismo, o
diferente, grupo docente para asegurar la homogeneidad en los métodos docentes y de evaluación. A esta coordinación
se la denomina Coordinación Intra-asignatura y para el correcto desarrollo de la misma los Departamentos nombran
Responsables Coordinadores de Asignatura (RCA).
Además, se establecen los siguientes niveles de coordinación:
- Coordinación Vertical
Mecanismo que permite coordinar el despliegue de los contenidos y competencias tanto dentro de una materia como
entre las distintas materias del plan de estudios, evitando la existencia de vacíos y duplicidades.
El Centro nombra para ello Responsables Coordinadores de Materia/Módulo/Mención (RCM). Cada RCM realiza,
junto a los RCA de las asignaturas que conforman la materia con quienes se recomienda celebrar al menos en una
reunión al final del curso, un análisis orientado a la coordinación entre las asignaturas de la materia y la presencia
de vacíos y/o duplicidades entre ellas o con otras del título.
- Coordinación Horizontal
Mecanismo que permite coordinar la asignación de carga de trabajo semestral/anual del estudiante.
El Responsable de Calidad del Título (RCT) velará para que la carga de trabajo del estudiante en las distintas
asignaturas de un mismo semestre sea adecuada para la correcta consecución de los resultados de aprendizaje definidos
en cada asignatura. Para tratar estos temas, se recomienda realizar reuniones semestrales con los RCA de las asignaturas
que se imparten en cada semestre. En ese mismo sentido, también se recomienda que el RCT mantenga reuniones
semestrales con los delegados de clase/curso para revisar el desarrollo de la docencia a lo largo del semestre.
Con el análisis de los resultados de todos los niveles de coordinación, el RCT propone en el marco de la Comisión de
Garantía de Calidad de Centro (CGCC) la introducción en el Título de las mejoras que correspondan.
5.2 ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA PRESENCIALIDAD (%)
A1. Clases expositivas/ participativas: clases en aula cuyos objetivos principales son
la transmisión, comprensión y síntesis de conocimientos con la participación activa
del profesorado y los estudiantes. Se incluyen clases magistrales y de resolución de
problemas y discusión de cuestiones.
100
A2. Prácticas: sesiones en los laboratorios de prácticas o aulas de informática para la
realización de trabajos o simulaciones informáticas, de forma individual o en grupos
reducidos. Incluye la elaboración, interpretación y presentación de resultados.
100
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo: el objetivo fundamental es cohesionar el
aula, o grupos amplios de estudiantes realizando actividades que potencien el
establecimiento de relaciones de cooperación a través de, por ejemplo, grupos de
debate, discusión de temas de actualidad, artículos de divulgación, etc.
100
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
28
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo: buscar y procesar información sobre
un tema propuesto por el profesor o los estudiantes en grupos reducidos de manera que
se genere un informe o memoria conforme a un formato adecuado en el ámbito
científico-técnico cuyos resultados también se presentan mediante una exposición oral
por los estudiantes. Diseñar, planificar y ejecutar un proyecto.
0-100
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante: trabajo autónomo en el que el
estudiante reflexiona sobre los contenidos de la materia y los asimila de forma racional
para ser capaz de comunicarlos y aplicarlos en el ámbito propio de la materia.
0
A6. Tutorías: reunión de forma individual o grupal de los estudiantes con el profesor
para aclarar y resolver dudas sobre cualquiera de las diferentes actividades formativas.
0
A7. Pruebas de evaluación: participación en las pruebas de evaluación: exámenes
escritos, presentaciones orales, examen de prácticas de laboratorio, etc.
100
5.3 METODOLOGÍAS DOCENTES
M1. Método expositivo
M2. Resolución de ejercicios y problemas
M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos
M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
5.4 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
E1. Pruebas escritas: prueba escrita de carácter individual mediante la que el estudiante demuestra que ha
comprendido y asimilado los conocimientos propios de la materia, y que es capaz de aplicarlos a la resolución de
ejercicios y problemas.
E2. Pruebas tipo test: como en el caso anterior pero mediante una prueba que consiste en respuestas de opción
múltiple de entre las que el estudiante elije una o más de una en función de las instrucciones recibidas.
E3. Presentaciones orales: exposición ante un público formado por el profesor o profesores y resto de estudiantes
de un resumen de los logros alcanzados a lo largo del desarrollo de un trabajo o proyecto. La exposición contará con
la estructura y apartados necesarios, así como con el apoyo de medios audiovisuales, para lograr trasmitir de forma
eficaz los resultados y su interpretación.
E4. Trabajos e informes: memoria escrita en la que el estudiante recoge de forma ordenada las distintas fases del
desarrollo de un trabajo o proyecto realizado de forma individual o en pequeños grupos.
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental: prueba práctica y/o memoria escrita en la que el estudiante recoge
de forma ordenada las distintas fases del desarrollo de una práctica de laboratorio o de un trabajo experimental
realizado de forma individual o en pequeños grupos.
E6. Participación activa: registro por parte del profesor de la asistencia a las diferentes actividades formativas y de
la participación activa del estudiante en las mismas.
E7. Elaboración de trabajo individual: Trabajo individual que aplique, analice, desarrolle o recoja una parte de la
materia. Exposición oral del trabajo en el aula.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
29
5.5 MÓDULOS, MATERIAS, ASIGNATURAS
NIVEL 1: MÓDULO FORMACION BASICA
NIVEL 2: MATERIA MATEMÁTICAS BASICAS
Créditos
ECTS 12 Carácter* Básico (Ciencias)
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual
ECTS año
1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
12
NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
Algebra lineal 6 1
Cálculo I 6 1
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia
Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Comprender y saber utilizar los conceptos fundamentales de espacios vectoriales y matrices con aplicaciones en
otras disciplinas científicas.
- Conocer y dominar el concepto de aplicación lineal y la diagonalización de matrices.
- Conocer métodos de resolución de sistemas incompatibles.
- Entender los conceptos de sucesiones y series numéricas y criterios básicos de convergencia.
- Representar e interpretar las gráficas de funciones reales de variable real.
- Saber utilizar los conceptos fundamentales de cálculo diferencial para hallar valores extremos de funciones reales
unidimensionales de una variable.
- Entender el concepto de aproximación de Taylor, polinomio de Taylor y serie de Taylor.
- Dominar la aplicación del cálculo integral.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Espacios vectoriales. Matrices y sistemas de ecuaciones. Aplicaciones lineales. Diagonalización de matrices.
Soluciones aproximadas. Números complejos. Sucesiones y series numéricas. Funciones, límites, continuidad, derivabilidad e integración. Teorema de Taylor y series de potencias.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia
Básicas y Generales
CB1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de
la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de
texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
CG2. Expresar, argumentar y razonar adecuadamente sobre los aspectos que son propios del grado, siendo capaces
de plantear nuevas preguntas, integrarlas en el contexto adecuado y generar un avance en el conocimiento científico y profesional.
Transversales
CT1. Capacidad para desarrollar actividades en el ámbito de las Ciencias asumiendo un compromiso social, ético y
sostenible.
CT2. Capacidad para la comunicación eficaz oral y escrita.
Específicas
CE1. Analizar e interpretar modelos matemáticos de situaciones científicas reales, utilizando las herramientas
propias del álgebra lineal y el cálculo diferencial e integral más adecuadas para resolverlos.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
30
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia
Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 84 100
A2. Prácticas 28 100
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 0
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 176 0
A6. Tutorías 4 0
A7. Pruebas de evaluación 8 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia
M1. Método expositivo
M2. Resolución de ejercicios y problemas
M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos
M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación máxima
E1. Pruebas escritas de duración corta evaluación
continua/duración larga
100 100
E2. Pruebas tipo test
E3. Presentaciones orales
E4. Trabajos e informes
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental
E6. Participación activa
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
31
NIVEL 1: MÓDULO FORMACIÓN BÁSICA
NIVEL 2: MATERIA ESTADÍSTICA
Créditos ECTS 12 Carácter* Básico (Ciencias)
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
6 6
NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
Estadística I 6 1
Estadística II 6 2
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia
Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Calcular probabilidades.
- Identificar distribuciones de probabilidad.
- Aplicar técnicas de inferencia estadística.
- Estimar y validar modelos de regresión lineal.
- Utilizar modelos de regresión lineal para la toma de decisiones.
- Entender y aplicar las técnicas de análisis de la varianza en los diseños de experimentos.
- Utilizar los fundamentos de las matemáticas, estadística, física y química necesarios para comprender, desarrollar
y evaluar un proceso biotecnológico.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Cálculo de probabilidades. Variables y vectores aleatorios. Distribuciones de probabilidad univariantes y
multivariantes. Teoría de la probabilidad (convergencias y leyes límite). Inferencia básica: intervalos de confianza
y contraste de hipótesis. Estimación por máxima verosimilitud. Inferencia no paramétrica. Modelo de regresión
lineal. Introducción al diseño de experimentos y técnicas de análisis de la varianza.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia
Básicas y Generales
CB1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de
la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de
texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
Transversales
CT3. Capacidad para la búsqueda y utilización de la información, normativa y reglamentación relativa a su ámbito
de actuación.
CT4. Capacidad para el trabajo en equipos multidisciplinares y multiculturales.
Específicas
CE5. Aplicar los modelos adecuados de probabilidad y de estadística a los análisis de datos procedentes de estudios
científicos.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
32
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia
Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 70 100
A2. Prácticas 42 100
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 0
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 10 0
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 166 0
A6. Tutorías 4 0
A7. Pruebas de evaluación 8 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia
M1. Método expositivo
M2. Resolución de ejercicios y problemas
M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos
M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima
E1. Pruebas escritas 40 80
E2. Pruebas tipo test
0 20
E3. Presentaciones orales
0 10
E4. Trabajos e informes 10 50
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental
E6. Participación activa 0 10
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
33
NIVEL 1: MÓDULO FORMACIÓN BÁSICA
NIVEL 2: MATERIA PROGRAMACIÓN I
Créditos ECTS 12 Carácter* Básico
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual
ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
12
NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
Programación 6 1
Estructuras de datos 6 1
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia
Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Entender el concepto de variable informática.
- Distinguir los diferentes tipos de datos que pueden aparecer a la hora de desarrollar un programa.
- Diseñar programas capaces de resolver problemas sencillos en el ordenador.
- Describir las principales estructuras de control en programación
- Distinguir entre el concepto de función y el de procedimiento a la hora de diseñar un programa.
- Escribir procedimientos capaces de resolver problemas específicos dentro un programa general.
- Evaluar la utilidad de la programación modular a la hora de plantear un problema de programación.
- Identificar los problemas en los que es natural el uso de la recursividad.
- Describir los conceptos de pila y cola en el marco de la programación.
- Explicar el uso de árboles y grafos en el marco de la programación.
- Diseñar programas modulares para resolver problemas complejos.
- Utilizar ficheros de forma eficiente para el manejo de datos.
- Identificar la relación entre ficheros y bases de datos.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Introducción a la informática. Representación de datos. Lectura, escritura y estructuras de control básicas. Funciones
y procedimientos.
Pilas y colas. Programación de árboles. Grafos. Recursividad. Modularidad. Introducción a ficheros.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia
Básicas y Generales
CB1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de
la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de
texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
CG1. Aplicar la capacidad analítica y de abstracción, la intuición y el pensamiento lógico adquiridos para identificar
y analizar problemas complejos y buscar y formular soluciones en un entorno multidisciplinar.
Transversales
CT2. Capacidad para la comunicación eficaz oral y escrita.
CT5. Capacidad para trabajar por proyectos.
Específicas
CE6.-Conocer los fundamentos de la programación de los ordenadores, la eficiencia de los programas, así como
conocer la aplicación y las limitaciones de las estructuras de datos básicas que pueden utilizarse en la concepción de programas.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
34
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia
Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 60 100
A2. Prácticas 52 100
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 0
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 172 0
A6. Tutorías 8 0
A7. Pruebas de evaluación 8 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia
M1. Método expositivo
M2. Resolución de ejercicios y problemas
M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos
M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima
E1. Pruebas escritas 50 70
E2. Pruebas tipo test
0 0
E3. Presentaciones orales
0 0
E4. Trabajos e informes 30 50
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 0
E6. Participación activa 0 10
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
35
NIVEL 1: MÓDULO FORMACIÓN BÁSICA
NIVEL 2: MATERIA FUNDAMENTOS DE FISICA
Créditos ECTS 6 Carácter* Básico (Ciencias)
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual
ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
6
NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
Fundamentos de Física 6 1
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia
Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Conocer y utilizar los conceptos básicos de física: partícula, campo, sistema de referencia, energía, etc.
- Conocer y comprender los fenómenos y principios básicos de la física y utilizarlos para resolver problemas
sencillos relacionados con la mecánica, la termodinámica y el electromagnetismo.
- Manejar adecuadamente las dimensiones y unidades de las magnitudes físicas.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Mecánica newtoniana. Elasticidad. Fluidos. Principios de termodinámica. Campo eléctrico y magnético en el vacío.
Corriente eléctrica.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia
Básicas y Generales
CB1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de
la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de
texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
Transversales
CT2. Capacidad para la comunicación eficaz oral y escrita.
Específicas
CE22. Demostrar un conocimiento amplio de los principales fenómenos y teorías físicas y saber utilizarlos en el
estudio y resolución de problemas del ámbito científico
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia
Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 54 100
A2. Prácticas 6 100
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 6
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 78 0
A6. Tutorías 2 0
A7. Pruebas de evaluación 4 100
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
36
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia
M1. Método expositivo
M2. Resolución de ejercicios y problemas
M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima
E1. Pruebas escritas 50 100
E2. Pruebas tipo test
E3. Presentaciones orales
E4. Trabajos e informes 0 30
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 10 20
E6. Participación activa 0 10
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
37
NIVEL 1: MÓDULO FORMACIÓN BÁSICA
NIVEL 2: MATERIA BIOLOGÍA
Créditos ECTS 12 Carácter* Básico (Ciencias)
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual
ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
6 6
NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
Biología General 6 1
Fundamentos de Genética 6 2
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia
Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Describir las bases moleculares, celulares y fisiológicas de la organización, funcionamiento e integración de los
organismos vivos en el marco de su aplicación en los procesos biotecnológicos.
- Realizar experimentos y/o diseñar aplicaciones de forma independiente y describir, cuantificar, analizar y evaluar
críticamente los resultados obtenidos. Familiarizarse con el trabajo en el laboratorio, la instrumentación y los
métodos experimentales.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Biología celular. Tejidos y órganos. Diversidad biológica. Retos comunes de los organismos vivos. Base molecular
de la herencia. Mendelismo. Herencia génica. Interacción con el ambiente. Genética de poblaciones.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia
Básicas y Generales
CB1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte
de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en
libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de
la vanguardia de su campo de estudio.
CG1. Aplicar la capacidad analítica y de abstracción, la intuición y el pensamiento lógico adquiridos para identificar
y analizar problemas complejos y buscar y formular soluciones en un entorno multidisciplinar
CG3. Tener las habilidades experimentales y analíticas para trabajar con autonomía en un laboratorio siendo capaz
de plantear experimentos y de describir, analizar, evaluar e interpretar la información resultante para
proponer soluciones alternativas y novedosas frente a problemas conocidos y/o emergentes.
Transversales
CT2. Capacidad para la comunicación eficaz oral y escrita.
CT3. Capacidad para la búsqueda y utilización de la información, normativa y reglamentación relativa a su ámbito
de actuación Específicas
CE23. Dominar las bases moleculares, celulares, fisiológicas, genéticas y de herencia génica que determinan la
organización, funcionamiento e integración de los seres vivos y su interacción con el medio natural.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
38
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia
Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 52 100
A2. Prácticas 60 100
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 0
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 50 0
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 126 0
A6. Tutorías 4 0
A7. Pruebas de evaluación 8 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia
M1. Método expositivo
M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima
E1. Pruebas escritas 20 80
E2. Pruebas tipo test
E3. Presentaciones orales
0 50
E4. Trabajos e informes 0 80
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 20 80
E6. Participación activa 5 30
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
39
NIVEL 1: MÓDULO FORMACIÓN BÁSICA
NIVEL 2: MATERIA FUNDAMENTOS DE CIENCIA DE DATOS
Créditos ECTS 6 Carácter* Básico (Ciencias)
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
6
NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
Introducción a Ciencia de Datos 6 1
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia
Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Explicar los conceptos fundamentales de la Teoría de la Información.
- Utilizar funciones de agregación para resolver problemas específicos de fusión de información.
- Enumerar los principales tipos de funciones de agregaciones con sus características más relevantes.
- Construir funciones de agregación apropiadas para problemas específicos de fusión de datos.
- Resolver problemas de fusión de datos por medio de medidas no aditivas.
- Escoger las funciones de agregación más apropiadas para tratar problemas con incertidumbre.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Conceptos básicos de la teoría de la información. Métodos de fusión de datos. Fusión de datos en ambientes de
incertidumbre.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia
Básicas y Generales
CB1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de
la base de la Educación Secundaria general y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de
texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia
de su campo de estudio.
CG4. Saber utilizar los procesos teóricos y aplicados que permiten extraer información a partir de conjuntos de datos
de naturaleza homogénea u heterogénea, en particular cuando se trata de grandes volúmenes de datos.
Transversales
CT2. Capacidad para la comunicación eficaz oral y escrita.
Específicas
CE2. Manejar las técnicas que permiten representar y fusionar datos e información.
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia
Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 44 100
A2. Prácticas 14 100
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 0
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 0 0
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 84 0
A6. Tutorías 4 0
A7. Pruebas de evaluación 4 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia
M1. Método expositivo
M2. Resolución de ejercicios y problemas
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
40
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima E1. Pruebas escritas 50 80
E2. Pruebas tipo test 0 0
E3. Presentaciones orales 0 20
E4. Trabajos e informes 20 50
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 0
E6. Participación activa 0 10
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
41
NIVEL 1: MÓDULO PROGRAMACIÓN II
NIVEL 2: MATERIA ALGORITMIA
Créditos ECTS 6 Carácter* Obligatorio
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
6
NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
Algorítmica 6 2
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia
Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Describir técnicas algorítmicas comunes de resolución de problemas.
- Diseñar de forma eficiente nuevos algoritmos haciendo uso de estructuras de datos.
- Valorar la complejidad computacional de un determinado algoritmo.
- Discernir cuál es la solución computacionalmente más eficiente de entre varias para un problema dado.
- Justificar los elementos que incrementan o reducen la complejidad computacional de un algoritmo.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Algoritmica.Complejidad computacional. Completitud de problemas.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia
Básicas y Generales
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean
las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la
resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CG1. Aplicar la capacidad analítica y de abstracción, la intuición y el pensamiento lógico adquiridos para identificar
y analizar problemas complejos y buscar y formular soluciones en un entorno multidisciplinar.
Transversales
CT6. Capacidad para emprender e innovar en el ámbito de las Ciencias.
Específicas
CE19. Poder evaluar la complejidad computacional de un problema e identificar estrategias algorítmicas que puedan
conducir
a su resolución
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia
Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 28 100
A2. Prácticas 28 100
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 0
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 0 0
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 86 0
A6. Tutorías 4 0
A7. Pruebas de evaluación 4 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia
M1. Método expositivo
M2. Resolución de ejercicios y problemas
M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
42
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima E1. Pruebas escritas 50 70
E2. Pruebas tipo test 0 0
E3. Presentaciones orales 0 0
E4. Trabajos e informes 30 50
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 0
E6. Participación activa 0 10
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
43
NIVEL 1: MÓDULO PROGRAMACION II
NIVEL 2: MATERIA PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS,
CONCURRENTE Y DISTRIBUIDA
Créditos ECTS 12 Carácter* Obligatorio
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual
ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
12
NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
Programación orientada a objetos 6 2
Programación concurrente y distribuida 6 2
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia
Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Construir arquitecturas que permitan el tratamiento de datos de altas prestaciones.
- Diseñar sistemas distribuidos eficientes para la computación y el almacenamiento de grandes cantidades de datos.
- Determinar las características necesarias para un sistema de computación en paralelo.
- Identificar los problemas en los que es necesario recurrir a programación concurrente y distribuida.
- Juzgar las capacidades de las arquitecturas para tratamientos de altas prestaciones para tratar datos en problemas
específicos.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Lenguajes para la programación orientada a objetos. Arquitecturas de sistemas de altas prestaciones.
Programación concurrente. Programación distribuida.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia
Básicas y Generales
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean
las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la
resolución de problemas dentro de su área de estudio.
Transversales
CT5. Capacidad para trabajar por proyectos.
Específicas
CE10.Conocer las arquitecturas físicas y lógicas de sistemas informáticos que permitan el tratamiento de altas
prestaciones y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, así como identificar y evaluar las
prestaciones y la escalabilidad que puedan ofrecer dichas arquitecturas en la concepción de servicios
orientados a la Ciencia de Datos.
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia
Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 42 100
A2. Prácticas 45 100
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 0
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 96 25
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 102 0
A6. Tutorías 6 0
A7. Pruebas de evaluación 9 100
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
44
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia
M1. Método expositivo
M2. Resolución de ejercicios y problemas
M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos
M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima
E1. Pruebas escritas 50 70
E2. Pruebas tipo test 0 0
E3. Presentaciones orales 0 0
E4. Trabajos e informes 30 50
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 0
E6. Participación activa 0 10
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
45
NIVEL 1: MÓDULO EMPRESA
NIVEL 2: MATERIA EMPRESA I
Créditos ECTS 6 Carácter* Obligatorio
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
6
NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso Empresa 6 2
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia
Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Comprender la naturaleza de la empresa como organización y lugar de interacción de agentes con distintos
intereses.
- Comprender los fundamentos de las decisiones en el ámbito de la economía y la empresa.
- Comprender la naturaleza de las distintas áreas funcionales de una empresa.
- Reconocer prácticas encaminadas a la mejora en la eficacia y eficiencia de la gestión empresarial y a la asignación
de recursos, tanto en el ámbito privado como en el público.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Empresa y mercados. Fundamentos de economía de empresa. Áreas funcionales de la empresa.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia
Básicas y Generales
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean
las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la
resolución de problemas dentro de su área de estudio
CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su
área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social,
científica o ética.
Transversales CT3. Capacidad para la búsqueda y utilización de la información, normativa y reglamentación relativa a su ámbito
de actuación. Específicas
CE24. Comprender la naturaleza de la empresa como organización y lugar de interacción de agentes con distintos
intereses, así como identificar la empresa como sistema y reconocer las interdependencias entre las distintas áreas
funcionales ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 42 100 A2. Prácticas 15 100 A3. Actividades de aprendizaje cooperativo
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 90 0 A6. Tutorías 0 A7. Pruebas de evaluación 3 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia M1. Método expositivo M2. Resolución de ejercicios y problemas M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
46
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima E1. Pruebas escritas 60 80 E2. Pruebas tipo test 0 20 E3. Presentaciones orales 0 20 E4. Trabajos e informes 10 40 E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 0 E6. Participación activa 0 0
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
47
NIVEL 1: MÓDULO EMPRESA
NIVEL 2: MATERIA EMPRESA II
Créditos ECTS 12 Carácter* Obligatorio
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
6 6 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso Finanzas 6 3
Investigación de mercados 6 4
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del análisis financiero.
- Aplicar al análisis de los problemas de gestión empresarial criterios profesionales basados en el manejo de
instrumentos analíticos.
- Comprender los fundamentos del análisis de los mercados.
- Derivar de datos microeconómicos y macroeconómicos información relevante imposible de reconocer por no
profesionales.
- Interpretar los resultados obtenidos y extraer conclusiones de los modelos matemáticos, estadísticos y
econométricos.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción) Operaciones, decisiones y productos financieros. Valoración del riesgo. Análisis de mercados. La demanda y el
comportamiento del consumidor. OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia Básicas y Generales
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean
las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la
resolución de problemas dentro de su área de estudio CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área
de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica
o ética CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios
posteriores con un alto grado de autonomía CG6. Crear modelos y tomar decisiones basadas en los datos disponibles combinando los conocimientos adquiridos
y siendo capaz de aplicar otros nuevos para la resolución de problemas. Transversales
CT3. Capacidad para la búsqueda y utilización de la información, normativa y reglamentación relativa a su ámbito
de actuación. CT5. Capacidad para trabajar por proyectos.
Específicas CE9. Comprender situaciones de toma de decisiones en industria, empresa y servicios reflejándolas en modelos de
simulación que incorporan sus incertidumbres y complejidades. ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 84 100 A2. Prácticas 30 100 A3. Actividades de aprendizaje cooperativo
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 24
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 150 0 A6. Tutorías 0 A7. Pruebas de evaluación 6 100
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
48
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia M1. Método expositivo M2. Resolución de ejercicios y problemas M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima E1. Pruebas escritas 50 80 E2. Pruebas tipo test 0 20 E3. Presentaciones orales 0 20 E4. Trabajos e informes 10 40 E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 0 E6. Participación activa 0 0
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
49
NIVEL 1: MÓDULO MATEMATICAS
NIVEL 2: MATERIA MATEMÁTICAS AVANZADAS
Créditos ECTS 24 Carácter* Obligatorio
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual
ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
6 18
NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
Cálculo II 6 1
Variable Compleja y Análisis de Fourier 6 2
Métodos numéricos 6 2
Ecuaciones diferenciales ordinarias 6 2
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia
Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Dominar la topología y geometría elemental del espacio euclídeo.
-Saber utilizar los conceptos fundamentales de cálculo diferencial para hallar valores extremos de funciones reales
de varias variables reales, aplicándolo al problema de optimización libre y condicionada.
- Entender el concepto de aproximación de Taylor en varias variables.
- Dominar la aplicación del cálculo integral al cálculo de longitudes de curvas, áreas superficies en el espacio y
volúmenes.
- Comprender y aplicar los teoremas fundamentales del cálculo vectorial.
- Entender el concepto de función de variable compleja, función analítica y las funciones elementales más
utilizadas.
- Conocer los conceptos de ceros y singularidades, series de potencias y series de Laurent.
- Comprender el concepto de integración compleja, el Teorema de los residuos y su aplicación en integración.
- Conocer los conceptos fundamentales de espacios de Hilbert.
- Dominar el concepto de series de Fourier, su cálculo y sus aplicaciones.
- Conocer el concepto de transformada de Fourier, sus propiedades y sus aplicaciones.
- Comprender el concepto de aproximación numérica, su importancia y sus limitaciones.
- Dominar las técnicas más básicas para la aproximación de soluciones de sistemas y de ecuaciones no lineales.
- Dominar las técnicas de interpolación más habituales.
- Conocer las técnicas de integración numérica más utilizadas con estimaciones para el error.
- Adquirir unas nociones básicas sobre aproximación numérica de soluciones de ecuaciones diferenciales.
- Dominar el concepto de ecuación diferencial y sistema de ecuaciones diferenciales, existencia y unicidad de
solución.
- Conocer las técnicas básicas de resolución de ecuaciones de primer orden.
-Comprender la estructura del espacio de soluciones de ecuaciones y sistemas lineales. Dominar las técnicas
básicas de resolución de ecuaciones y sistemas lineales con coeficientes constantes.
- Conocer la técnica de resolución de ecuaciones lineales mediante series de potencias y su utilidad en las
ecuaciones diferenciales de la física matemática.
- Conocer el concepto de sistema dinámico y adquirir los conceptos fundamentales asociados.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción) Topología y geometría en el espacio euclídeo. Funciones de varias variables reales. Límites, continuidad,
diferenciabilidad. Teorema de Taylor y optimización. Integración múltiple. Integración sobre curvas y superficies.
Teoremas del cálculo vectorial. Funciones de variable compleja. Funciones elementales. Funciones analíticas. Ceros
y singularidades. Series de Laurent. Integración compleja. Teorema de los residuos.
Espacios de Hilbert: producto escalar y bases. Series de Fourier. Transformada de Fourier. Introducción a las
técnicas numéricas. Métodos directos e iterativos para sistemas lineales. Métodos para ecuaciones y sistemas no
lineales. Interpolación. Integración numérica.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
50
Ecuaciones diferenciales de primer orden. Ecuaciones lineales y soluciones en series de potencias. Sistemas
lineales. Sistemas dinámicos. Ecuaciones diferenciales de la física. Ecuaciones de primer y segundo orden.
Problemas de Sturm-Liouville y separación de variables. Tratamiento numérico de ecuaciones diferenciales.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia
Básicas y Generales
CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su
área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social,
científica o ética.
CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios
posteriores con un alto grado de autonomía.
CG1. Aplicar la capacidad analítica y de abstracción, la intuición y el pensamiento lógico adquiridos para
identificar y analizar problemas complejos y buscar y formular soluciones en un entorno
multidisciplinar.
Transversales
CT1. Capacidad para desarrollar actividades en el ámbito de las Ciencias asumiendo un compromiso social, ético y
sostenible.
CT2. Capacidad para la comunicación eficaz oral y escrita.
CT3. Capacidad para la búsqueda y utilización de la información, normativa y reglamentación relativa a su ámbito
de actuación
Específicas
CE7. Analizar, validar e interpretar modelos matemáticos de situaciones reales, utilizando las herramientas del
cálculo diferencial e integral en varias variables, variable compleja, transformadas integrales y métodos numéricos para resolverlos.
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia
Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 168 100
A2. Prácticas 56 100
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 352 0
A6. Tutorías 8 0
A7. Pruebas de evaluación 16 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia
M1. Método expositivo
M2. Resolución de ejercicios y problemas
M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos
M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima
E1. Pruebas escritas de duración corta/evaluación continua 100 100
E2. Pruebas tipo test
E3. Presentaciones orales
E4. Trabajos e informes
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental
E6. Participación activa
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
51
NIVEL 1: MÓDULO MATEMATICAS
NIVEL 2: MATERIA TÉCNICAS MATEMÁTICAS DE TRATAMIENTO DE
DATOS
Créditos ECTS 12 Carácter* Obligatorio
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
6 6
NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
Matemática Discreta 6 1
Criptografía 6 3
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia
Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Resolver ejercicios y problemas de combinatoria en los que se empleen los conceptos de permutaciones,
variaciones y combinaciones; los principios básicos del recuento, como el de la suma, el producto o el recuento
de pares; o el principio del palomar.
- Aplicar el principio de Inclusión-Exclusión al cálculo del número de elementos o de desarreglos de algunos
conjuntos.
- Identificar las características de los principales tipos de grafos.
- Analizar la estructura de un problema en términos de grafos.
- Identificar la relevancia del uso de grafos en problemas propios de la Ciencia de Datos
- Identificar los principales conceptos propios de la criptografía.
- Comprender la importancia y el uso del concepto de código corrector de errores.
- Analizar las características de un método criptográfico dado.
- Utilizar los métodos criptográficos basados en problemas NP.
- Comparar las ventajas y desventajas de los principales métodos criptográficos.
- Entender las implicaciones de la computación cuántica en criptografía.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Álgebra de Boole. Combinatoria. Recurrencia. Aritmética modular. Grafos y relaciones. Códigos correctores de
errores. Métodos criptográficos basados en problemas NP. Protocolos criptográficos. Criptografía cuántica.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia
Básicas y Generales
CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios
posteriores con un alto grado de autonomía.
CG1. Aplicar la capacidad analítica y de abstracción, la intuición y el pensamiento lógico adquiridos para identificar
y analizar problemas complejos y buscar y formular soluciones en un entorno multidisciplinar.
CG2 Expresar, argumentar y razonar adecuadamente sobre los aspectos que son propios del grado, siendo capaces
de plantear nuevas preguntas, integrarlas en el contexto adecuado y generar un avance en el conocimiento
científico y profesional.
Transversales
Específicas
CE3. Conocer los conceptos básicos de matemática discreta y criptografía y su aplicación para la resolución de
problemas.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
52
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia
Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 82 100
A2. Prácticas 30 100
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 0
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 0 0
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 168 0
A6. Tutorías 12 0
A7. Pruebas de evaluación 8 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia
M1. Método expositivo
M2. Resolución de ejercicios y problemas
M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima E1. Pruebas escritas 70 100
E2. Pruebas tipo test 0 0
E3. Presentaciones orales 0 0
E4. Trabajos e informes 0 20
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 0
E6. Participación activa 0 10
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
53
NIVEL 1: MÓDULO BASES DE DATOS
NIVEL 2: MATERIA BASES DE DATOS
Créditos ECTS 12 Carácter* Obligatorio
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
6 6
NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
Bases de datos I 6 2
Bases de datos II 6 3
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia
Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Enumerar los principales elementos de una base de datos.
- Describir los principales modelos de bases de datos.
- Establecer los esquemas relacionales básicos para poder diseñar una base de datos.
- Explicar cómo se utiliza el álgebra relacional en el diseño de bases de datos.
- Solucionar problemas de álgebra relacional.
- Precisar la relación entre los conceptos del álgebra relacional y los principales elementos de una base de datos.
- Diseñar una base de datos desde un punto de vista teórico.
- Implementar una base de datos para problemas concretos.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Conceptos y arquitectura de un sistema de base de datos. Esquema conceptual. Esquema relacional. Nivel físico de
las bases de datos. SQL básico.
Modelo relacional. Álgebra relacional. Restricciones de integridad. Dependencias funcionales. Normalización. SQL
avanzado.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia
Básicas y Generales
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean
las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución
de problemas dentro de su área de estudio.
CG1. Aplicar la capacidad analítica y de abstracción, la intuición y el pensamiento lógico adquiridos para identificar
y analizar problemas complejos y buscar y formular soluciones en un entorno multidisciplinar.
Transversales
CT1. Capacidad para desarrollar actividades en el ámbito de las Ciencias asumiendo un compromiso social, ético y
sostenible.
Específicas
CE8. Comprender las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos que permitan su adecuado
uso y el diseño y el análisis e implementación de aplicaciones basadas en ellas.
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia
Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 52 100
A2. Prácticas 60 100
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 0
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 0 0
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 174 0
A6. Tutorías 6 0
A7. Pruebas de evaluación 8 100
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
54
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia
M1. Método expositivo
M2. Resolución de ejercicios y problemas
M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima E1. Pruebas escritas 50 70
E2. Pruebas tipo test 0 0
E3. Presentaciones orales 0 20
E4. Trabajos e informes 20 50
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 0
E6. Participación activa 0 10
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
55
NIVEL 1: MÓDULO OPTIMIZACION
NIVEL 2: MATERIA OPTIMIZACIÓN
Créditos ECTS 18 Carácter* Obligatorio
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
12 6 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso Optimización I 6 3
Optimización II 6 3
Optimización III 6 4
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Identificar los problemas resolubles mediante técnicas de optimización.
- Representar problemas reales mediante un modelo de optimización
- Conocer los fundamentos de las principales técnicas de optimización lineal, entera, no lineal y multiobjetivo.
- Resolver un problema de optimización utilizando las técnicas de optimización más adecuadas y recoger, analizar
e interpretar sus resultados.
- Conocer el concepto de metaheurística como base para la resolución de problemas de optimización complejos.
- Aplicar métodos de búsqueda estocástica para la resolución de problemas de optimización complejos.
- Identificar los algoritmos metaheurísticos más apropiados para la resolución de un problema.
- Diseñar e implementar algoritmos metaheurísticos adaptados a cada problema específico.
- Combinar diferentes estrategias de optimización para resolver problemas complejos.
- Evaluar las ventajas y desventajas de los diferentes algoritmos de optimización.
- Explotar los mecanismos de la física para el diseño de algoritmos de optimización.
- Explicar las bases de los algoritmos basados en poblaciones y sociedades. CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Optimización lineal. Optimización entera. Optimización no lineal. Optimización multiobjetivo. Optimización
metaheurística. Fundamentos de búsqueda estocástica. Generación artificial de aleatoriedad. Scatter search. Tabú
search. Simulated annealing. Greedy randomized adaptive search procedures. Variable neighborhood search.
Aplicación en problemas reales de organización, planificación y logística. Algoritmos genéticos, evolutivos,
gravitacionales, enjambre y colonias de hormigas.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia Básicas y Generales
CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios
posteriores con un alto grado de autonomía. CG5. Identificar las soluciones más adecuadas y efectivas para los problemas que se planteen el marco de la Ciencia
de Datos, teniendo en cuenta tanto las características propias del problema como el entorno del mismo. CG6. Crear modelos y tomar decisiones basadas en los datos disponibles combinando los conocimientos adquiridos
y siendo capaz de aplicar otros nuevos para la resolución de problemas. Transversales
CT5. Capacidad para trabajar por proyectos. Específicas
CE11.Ser capaces de utilizar las técnicas de análisis de datos adecuadas para extraer modelos matemáticos que
enriquezcan formulaciones matemáticas de problemas de optimización. CE12. Dominar las técnicas de optimización metaheurísticas, incluyendo las basadas en poblaciones y en
sociedades, así como el uso de combinaciones de las mismas en metaheurísticas híbridas. CE20. Resolver problemas de optimización complejos y dinámicos aplicando las técnicas más adecuadas a cada
situación.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
56
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 98 100 A2. Prácticas 70 100 A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 100 A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 28 0 A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 236 0 A6. Tutorías 6 0 A7. Pruebas de evaluación 12 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia M1. Método expositivo M2. Resolución de ejercicios y problemas M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima E1. Pruebas escritas 40 70
E2. Pruebas tipo test 0 15 E3. Presentaciones orales 0 0 E4. Trabajos e informes 20 50 E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 30
E6. Participación activa 0 10
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
57
NIVEL 1: MÓDULO APRENDIZAJE
NIVEL 2: MATERIA APRENDIZAJE
Créditos ECTS 18 Carácter* Obligatorio
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
12 6 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso Aprendizaje automático 6 3
Modelos estadísticos avanzados 6 3
Aprendizaje profundo 6 4
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Explicar los conceptos teóricos básicos necesarios para los procesos de aprendizaje.
- Describir procesos de aprendizaje mediante modelos estadísticos apropiados.
- Aplicar el aprendizaje bayesiano a problemas de tratamiento de datos.
- Utilizar herramientas de inferencia bajo el enfoque bayesiano.
- Modelizar la evolución de fenómenos aleatorios.
- Conocer los diferentes métodos para analizar series temporales.
- Construir sistemas automáticos e inteligentes para el aprendizaje a partir de datos.
- Evaluar qué sistema de aprendizaje es el más apropiado para un problema dado.
- Explicar el funcionamiento de una red neuronal.
- Describir las características de los diferentes tipos de redes neuronales profundas.
- Diseñar redes neuronales profundas para el tratamiento de datos e información. CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Procesos estocásticos. Aprendizaje bayesiano. Modelos lineales. Series temporales. Aprendizaje basado en
ejemplos. Análisis del bias. Aprendizaje automático e inteligente. Máquinas de soporte vectorial. Ensembles.
Análisis del clúster. Perceptrón y perceptrón multicapa. Bases teóricas de las redes neuronales profundas. Redes
neuronales profundas. Redes de creencia profundas: autocodificadores profundos. Redes convolucionales y
recurrentes. Regularización.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia Básicas y Generales
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean
las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la
resolución de problemas dentro de su área de estudio. CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto
especializado como no especializado. CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios
posteriores con un alto grado de autonomía.
CG4. Saber utilizar los procesos teóricos y aplicados que permiten extraer información a partir de conjuntos de datos
de naturaleza homogénea u heterogénea, en particular cuando se trata de grandes volúmenes de datos. CG5. Identificar las soluciones más adecuadas y efectivas para los problemas que se planteen el marco de la Ciencia
de Datos, teniendo en cuenta tanto las características propias del problema como el entorno del mismo. Transversales
CT5. Capacidad para trabajar por proyectos. Específicas
CE16. Manejar los métodos de aprendizaje tanto estadísticos como automáticos aplicados a conjuntos de datos. CE17. Entender las estructuras bioinspiradas para el aprendizaje, sus bases teóricas, su diseño y sus aplicaciones en
diferentes problemas. CE21. Ser capaces de pensar críticamente sobre los datos, identificando los modos de almacenamiento, pre-
procesamiento y análisis más adecuados para los objetivos del estudio.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
58
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 84 100 A2. Prácticas 84 100 A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 0 A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 30 0 A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 234 0 A6. Tutorías 6 0 A7. Pruebas de evaluación 12 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia M1. Método expositivo M2. Resolución de ejercicios y problemas M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima E1. Pruebas escritas 30 70 E2. Pruebas tipo test 0 0 E3. Presentaciones orales 5 30 E4. Trabajos e informes 20 50 E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 30 E6. Participación activa 0 10
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
59
NIVEL 1: MÓDULO MINERÍA DE DATOS
NIVEL 2: MATERIA MINERÍA DE DATOS
Créditos ECTS 24 Carácter* Obligatorio
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
12 12 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso Preparación de datos 3 3 Modelización estadística 3 3 Análisis multivariante y visualización de datos 6 3 Extracción del conocimiento 6 4 Big Data 6 4 LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Explicar cómo puede llevarse a cabo un preprocesamiento de datos por medio de técnicas estadísticas e
inteligentes.
- Describir las principales características de un conjunto de datos para facilitar su procesamiento.
- Identificar relaciones entre los datos.
- Extraer las características más relevantes de los datos.
- Normalizar los datos para permitir su procesamiento.
- Eliminar el ruido y las distorsiones que puedan afectar a los datos.
- Diseñar sistemas de predicción basados en los datos existentes.
- Explicar el concepto de Big Data.
- Identificar técnicas de minería de datos apropiadas para el manejo de grandes volúmenes de datos.
- Diseñar sistemas físicos capaces de procesar grandes volúmenes de datos a gran velocidad.
- Evaluar la capacidad de un sistema para tratar grandes volúmenes de datos.
- Aplicar los diferentes modelos lineales generalizados, mixtos y aditivos generalizados para resolver problemas
reales
- Distinguir la utilidad de cada técnica multivariante y los requisitos que deben tener los datos para su correcta
utilización.
- Utilizar el análisis multivariante en la toma de decisiones. CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Modelos lineales generalizados (regresión logística y regresión de Poisson). Modelos mixtos. Modelos aditivos
generalizados. Estadística multivariante. Distancia multivariante y distribuciones de probabilidad. Análisis
discriminante. Análisis factorial. Análisis de correspondencias. Correlación canónica. Escalamiento
multidimensional. Análisis cluster. Introducción al text mining. Técnicas de integración, normalización y
transformación de datos. Selección de variables e instancias. Detección de outliers. Tratamiento de valores perdidos
y ruido. Utilización de sistemas inteligentes en minería de datos. Técnicas de minería de datos descriptiva. Sistemas
de predicción. Manejo de grandes cantidades de datos. Modelo MapReduce. Tecnologías para el procesamiento
masivo de datos. Procesamiento en tiempo real de grandes cantidades datos.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia Básicas y Generales
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean
las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la
resolución de problemas dentro de su área de estudio. CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto
especializado como no especializado. CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios
posteriores con un alto grado de autonomía. CG4. Saber utilizar los procesos teóricos y aplicados que permiten extraer información a partir de conjuntos de datos
de naturaleza homogénea u heterogénea, en particular cuando se trata de grandes volúmenes de datos..
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
60
CG5. Identificar las soluciones más adecuadas y efectivas para los problemas que se planteen el marco de la Ciencia
de Datos, teniendo en cuenta tanto las características propias del problema como el entorno del mismo. Transversales CT4. Capacidad para el trabajo en equipos multidisciplinares y multiculturales. CT5. Capacidad para trabajar por proyectos.
Específicas CE4. Conocer las principales técnicas que permitan realizar un análisis exploratorio preliminar de los datos. CE14. Manejar, organizar información estadística e interpretar las técnicas de visualización y preprocesamiento de
datos. CE15. Ser capaces de pensar críticamente sobre los datos, identificando los modos de almacenamiento,
preprocesamiento y análisis más adecuados para los objetivos del estudio. CE18. Comprender los conceptos fundamentales relacionados con los problemas que implican grandes volúmenes
de datos. ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 116 100 A2. Prácticas 114 100 A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 0 A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 40 0 A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 314 0 A6. Tutorías 6 0 A6. Pruebas de evaluación 10 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia M1. Método expositivo M2. Resolución de ejercicios y problemas M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima
E1. Pruebas escritas 30 70 E2. Pruebas tipo test 0 0 E3. Presentaciones orales 5 30 E4. Trabajos e informes 20 50 E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 30 E6. Participación activa 0 10
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
61
NIVEL 1: MÓDULO CIENCIA Y SOCIEDAD
NIVEL 2: MATERIA CIENCIA Y SOCIEDAD
Créditos ECTS 6 Carácter* Obligatorio
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual
ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
6
NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
Ciencia y Sociedad 6 3
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia
Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
-Desarrollar pensamiento crítico.
-Identificar las principales líneas de investigación llevadas a cabo en las áreas de estudio afines al grado, integrando
los conocimientos adquiridos en el grado en la resolución de problemas.
-Identificar los planteamientos actuales en el mundo empresarial, entendiendo su problemática y analizando los
factores técnicos, éticos y legislativos que se deben tener en cuenta
-Formular nuevas preguntas en las áreas de estudio afines al grado, aplicando el método científico a un problema real, analizando los resultados y transmitiendo conclusiones de forma eficaz.
-Formular nuevas estrategias de innovación integrando las competencias adquiridas en las distintas materias del grado
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Seminarios de carácter multidisciplinar sobre temas de actualidad, de interés para la sociedad, iniciación a la
investigación o complementarios con el desarrollo de las diferentes materias del grado.
OBSERVACIONES
Los temas a tratar serán definidos anualmente en base a las temáticas de más actualidad a nivel empresarial e
investigador. Esta materia estará bajo la responsabilidad de un equipo multidisciplinar de profesores que harán
una propuesta de las temáticas a tratar y de los profesionales de ámbito público o privado e investigadores
relevantes que participarán como ponentes cada año. En este marco, se les planteará a los estudiantes distintas
problemáticas que tendrán que resolver en grupos multidisciplinares y defender ante una audiencia de estudiantes y profesores del grado con posterior sesión de debate.
COMPETENCIAS de la materia
Básicas y Generales
CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto
especializado como no especializado.
CG2. Expresar, argumentar y razonar adecuadamente sobre los aspectos que son propios del grado, siendo capaces
de plantear nuevas preguntas, integrarlas en el contexto adecuado y generar un avance en el conocimiento
científico y profesional.
Transversales
CT3. Capacidad para la búsqueda y utilización de la información, normativa y reglamentación relativa a su ámbito
de actuación.
CT4. Capacidad para el trabajo en equipos multidisciplinares y multiculturales.
CT5. Capacidad para trabajar por proyectos
CT6. Capacidad para emprender e innovar en el ámbito de las Ciencias.
Específicas
CE25. Capacidad para analizar problemas de naturaleza multidisciplinar y encontrar soluciones que combinen
habilidades y competencias propias del grado.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
62
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia
Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 15 100
A2. Prácticas 0 0
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 45 100
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 53 0
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 25 0
A6. Tutorías 12 0
A7. Pruebas de evaluación 0 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia
M1. Método expositivo
M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos
M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima
E1. Pruebas escritas 0 30
E2. Pruebas tipo test 0 50
E3. Presentaciones orales 0 30
E4. Trabajos e informes 50 80
E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 0
E6. Participación activa 0 30
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
63
NIVEL 1: MÓDULO SIMULACIÓN
NIVEL 2: MATERIA SIMULACIÓN
Créditos ECTS 6 Carácter* Obligatorio
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
6 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso Simulación 6 4
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de la simulación de eventos discretos, de la simulación basada en agentes y de la
simulación dinámica.
- Representar un proceso industrial mediante un modelo de simulación adecuado para los objetivos del estudio.
- Conocer los fundamentos en los que se basa la optimización con simulación.
- Implementar un modelo de simulación, diseñar los experimentos de simulación, recoger los resultados y
analizarlos e interpretarlos.
- Explicar la noción de autómata celular como posible base para la construcción de un modelo de simulación.
- Evaluar la calidad de un modelo de simulación en función del error cometido.
- Construir representaciones computacionales que permitan explicar un modelo de simulación.
- Relacionar los procesos de simulación con los de aprendizaje a partir del uso de reglas. CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Modelos de colas. Sistemas, procesos y modelos. Clasificación de sistemas y modelos. Modelado. Verificación y
validación. Simulación de eventos discretos. Simulación basada en agentes. Simulación dinámica. Optimización
con simulación. Modelos híbridos. Autómatas celulares. Aplicaciones específicas físicas, químicas, ingenieriles y
sanitarias. OBSERVACIONES
A complementar con una asignatura optativa de 6 ECTS
COMPETENCIAS de la materia Básicas y Generales
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean
las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la
resolución de problemas dentro de su área de estudio CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto
especializado como no especializado CG6. Crear modelos y tomar decisiones basadas en los datos disponibles combinando los conocimientos adquiridos
y siendo capaz de aplicar otros nuevos para la resolución de problemas. Transversales
CT5. Capacidad para trabajar por proyectos. CT6. Capacidad para emprender e innovar en el ámbito de las Ciencias.
Específicas CE9. Comprender situaciones de toma de decisiones en industria, empresa y servicios reflejándolas en modelos de
simulación que incorporan sus incertidumbres y complejidades. CE13. Utilizar los fundamentos teóricos para el desarrollo de modelos de simulación con aplicaciones en industria
y epidemiología. ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 28 100 A2. Prácticas 24 100 A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 0 A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 16 25 A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 76 0 A6. Tutorías 2 0 A7. Pruebas de evaluación 4 100
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
64
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia M1. Método expositivo M2. Resolución de ejercicios y problemas M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación
mínima
Ponderación
máxima E1. Pruebas escritas 40 70 E2. Pruebas tipo test 0 0 E3. Presentaciones orales 0 10 E4. Trabajos e informes 30 50 E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 30 E6. Participación activa 0 10
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
65
NIVEL 1: MÓDULO OPTATIVIDAD
NIVEL 2: MATERIA OPTATIVIDAD
Créditos ECTS 18 Carácter* Optativo
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
18 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
4
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia Adquirir conocimientos más avanzados sobre aspectos específicos relacionados con la titulación.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
Aspectos relacionados con la titulación, no cubiertos con suficiente detalle en las asignaturas obligatorias.
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia Básicas y Generales
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la
base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto
avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo
de estudio.
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean
las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de
problemas dentro de su área de estudio.
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área
de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto
especializado como no especializado.
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios
posteriores con un alto grado de autonomía.
CG5. Identificar las soluciones más adecuadas y efectivas para los problemas que se planteen el marco de la Ciencia
de Datos, teniendo en cuenta tanto las características propias del problema como el entorno del mismo.
Transversales ---
Específicas CE9. Comprender situaciones de toma de decisiones en industria, empresa y servicios reflejándolas en modelos de
simulación que incorporan sus incertidumbres y complejidades. CE13. Utilizar los fundamentos teóricos para el desarrollo de modelos de simulación con aplicaciones en industria y
epidemiología. CE25. Capacidad para analizar problemas de naturaleza multidisciplinar y encontrar soluciones que combinen
habilidades y competencias propias del grado.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
66
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 81 100
A2. Prácticas 81 100
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 0
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 90 10
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 180 0
A6. Tutorías 9 0
A7. Pruebas de evaluación 9 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia M1. Método expositivo M2. Resolución de ejercicios y problemas M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación mínima Ponderación máxima
E1. Pruebas escritas 50 70 E2. Pruebas tipo test 0 0 E3. Presentaciones orales 0 20 E4. Trabajos e informes 0 40 E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 0 E6. Participación activa 5 10
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
67
NIVEL 1: MÓDULO TRABAJO FIN DE GRADO
NIVEL 2: MATERIA TRABAJO FIN DE GRADO
Créditos ECTS 6 Carácter* OBLIGATORIO
DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4
6 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso
4
LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas
CAS
RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia Realizar, presentar y defender individualmente un ejercicio original consistente en un trabajo en el ámbito de la Ciencia
de Datos, de naturaleza profesional, en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en los módulos
previos.
CONTENIDOS de la materia (breve descripción)
OBSERVACIONES
COMPETENCIAS de la materia Básicas y Generales
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean
las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de
problemas dentro de su área de estudio.
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área
de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto
especializado como no especializado.
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios
posteriores con un alto grado de autonomía.
Transversales CT2. Capacidad para la comunicación eficaz oral y escrita.
CT3. Capacidad para la búsqueda y utilización de la información, normativa y reglamentación relativa a su ámbito de
actuación.
CT6. Capacidad para emprender e innovar en el ámbito de las Ciencias.
Específicas CE26 - Capacidad para realizar, presentar y defender, individualmente, ante un tribunal universitario un ejercicio
original consistente en un trabajo en el ámbito de la Ciencia de Datos, en el que se sinteticen e integren las competencias
adquiridas en los módulos previos.
ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad
A1. Clases expositivas/ participativas 0
A2. Prácticas 0
A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0
A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 0
A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 147 100
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
68
A6. Tutorías 0
A7. Pruebas de evaluación 3 100
METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos
SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia
Sistema de evaluación Ponderación mínima Ponderación máxima
E7. Elaboración de trabajo individual: Trabajo individual
que aplique, analice, desarrolle o recoja una parte de la
materia. Exposición oral del trabajo en el aula
100 100
6. PERSONAL ACADÉMICO
Departamento/Área de conocimiento ECTS % Asignación
Automática y Computación (Ciencia de la Computación e Inteligencia
Artitficial) 61,2 25,50%
Matemáticas 18 7,50%
Ingeniería Matemática e Informática (Lenguajes y Sistemas Informáticos) 19,8 8,25%
Ingeniería Matemática e Informática (Matemática Aplicada) 30 12,50%
Estadística e Investigación Operativa 45 18,75%
Gestión de Empresas (Organización de Empresas) 6 2,50%
Gestión de Empresas (Economía Financiera y Contabilidad) 6 2,50%
Gestión de Empresas (Comercialización e Investigación de Mercados) 6 2,50%
Ciencias del Medio Natural 6 2,50%
Producción Agraria 6 2,50%
Física 6 2,50%
Los ECTS correspondientes a las materias: Ciencia y Sociedad, Optatividad y TFG, no aparecen en la tabla de
asignación ya que por las características de las mismas esta asignación se realizará durante el proceso de implantación.
6.1 PERSONAL ACADÉMICO
Este documento será generado por la Unidad de Organización y Calidad de la UPNA.
6.2 OTROS RECURSOS HUMANOS
Este documento será generado por la Unidad de Organización y Calidad de la UPNA.
6.3 MECANISMOS PARA ASEGURAR LA IGUALDAD ENTRE HOMBRES Y MUJERES Y
LA NO DISCRIMINACIÓN DE PERSONAS CON DISCAPACIDAD
El Vicerrectorado de Proyección Universitaria y Relaciones Institucionales de la Universidad Pública de Navarra, a
través de la Unidad de Acción Social e Igualdad, gestiona un servicio universitario de atención, apoyo y
asesoramiento a la comunidad universitaria desde el que se promueven y organizan actuaciones solidarias y sociales
en la Universidad y hacia la sociedad.
En materia de Igualdad, La Universidad Pública de Navarra cuenta con un Plan de Igualdad desde el año 2007
desarrollado a partir del Diagnóstico sobre la igualdad entre mujeres y hombres de ese mismo año que sigue
actualmente vigente.
La Unidad de Igualdad es quien se encarga de la gestión de las políticas de igualdad en la Universidad, políticas que
incluyen por un lado trabajar por mejorar la integración de la transversalidad del enfoque de género en todos los
programas, proyectos y a todos los niveles, y por otro lado, acciones concretas en pro de la consecución de una
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
69
igualdad real y efectiva.
Esto se traduce en trabajar en pro de estos cuatro objetivos:
- Visibilizar las desigualdades por razón de género existentes hoy en día en el ámbito universitario.
- Promover la Igualdad entre mujeres y hombres en todas las áreas y ámbitos de actuación de la Universidad:
Impulsando la paridad de género en los órganos de gestión/dirección de la Universidad
Eliminando los obstáculos que impiden a las mujeres desarrollar su carrera profesional tanto entre el PDI
como entre el PAS.
Fomentar el conocimiento del alcance y significado del principio de igualdad entre mujeres y hombres
entre toda la comunidad universitaria
Promover la utilización no sexista del lenguaje
Impulsar la formación en género y la coeducación, así como la participación en proyectos de investigación
y colaboración con otras instituciones y empresas que favorezcan la igualdad
- Velar por la aplicación efectiva del principio de igualdad entre mujeres y hombres.
- Contribuir a la erradicación de la violencia de género, el acoso y el abuso por razón de género en el ámbito
universitario
Las líneas de acción en las que se están trabajando en estos últimos años giran en torno a estos objetivos específicos:
- Consolidar la perspectiva de género en la política de comunicación institucional.
- Promover la incorporación de la variable sexo en la información estadística que produce la Universidad
Pública de Navarra a fin de poder evaluar las desigualdades de género en todos los ámbitos.
- Contribuir a la remoción de los obstáculos que dificultan la carrera académica y/o administrativa de las
mujeres de la UPNA, tanto docentes e investigadoras como de administración y servicios.
- Contribuir al desarrollo de las medidas de conciliación de la vida personal, familiar y profesional, en el marco
del Acuerdo del Consejo de Gobierno de 24 de abril de 2008 (BON de 26 de mayo de 2008).
- Implementar un programa de prevención sobre todo tipo de discriminación, acoso, abuso sexual y violencia
de género que pueda detectarse en el contexto universitario como consecuencia de la persistente desigualdad
entre mujeres y hombres.
- Promover la transversalidad de la perspectiva de género en el diseño, ejecución y evaluación de las nuevas
titulaciones de grado en el marco Europeo de Educación Superior.
- Afianzar la Unidad de Igualdad. Posibilitar que la Comunidad Universitaria tome conciencia de la desigualdad
existente entre hombres y mujeres a través de programas y de medidas de sensibilización que promuevan una
igualdad real y efectiva de oportunidades entre mujeres y hombres. Los objetivos recogidos en el mismo
quedan supeditados a los recursos económicos disponibles.
De estos objetivos se han derivado las siguientes acciones:
Destacan las acciones de formación, sensibilización y asesoramiento, colaborando con asociaciones y colectivos
estudiantiles, diversos ayuntamientos, entidades sociales y diferentes áreas y servicios oficiales como Instituto
Navarro de Igualdad o Consejo de la Juventud de Navarra.
- Sensibilización/prevención: Acciones de prevención de violencia en las carpas de octubre 15 y abril 16;
acciones de sensibilización y de formación en torno al 25N, Día Internacional contra las violencias hacia las
mujeres; acciones de sensibilización en torno al Día internacional de las mujeres 8M.
- Formación: Formación dirigida al PDI, cursos de formación dirigida al PAS, formación y asesoramiento a la
carta a personas/servicios en torno al uso no sexista del lenguaje; organización en la UPNA de conferencias,
talleres, mesas redondas en torno a la violencia de género y a la igualdad. Proyecto GELA saludable: talleres
dirigidos al alumnado sobre prevención de violencia machista, consumos, manejo del estrés, etc.
- Atención, asesoramiento e información: A la comunidad universitaria en temas como violencia contra las
mujeres, conciliación, acoso, recursos, exención de costes académicos por víctima de violencia; al alumnado
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
70
sobre diferentes temas en relación a proyectos de aula, TFG, TFM, tesis doctorales y proyectos de
investigación; y al profesorado sobre diferentes temas referidos a sus asignaturas y/o proyectos de
investigación, aporte de unidades didácticas y otros materiales.
- Gestión de la ludoteca de verano.
- Protocolo de acoso psicológico, sexual y por razón de sexo.
- Otras actuaciones: participación como jurado en el I Premio de investigación de estudios de género del G9.
Por otro lado, la Unidad de Acción Social e Igualdad desarrolla un Programa de atención a personas con
discapacidad en la Universidad. De esta forma, presta apoyo a personas con discapacidad garantizando la igualdad
de oportunidades en el acceso e integración en los estudios universitarios y proporcionándoles, mediante planes
personalizados de atención, las ayudas técnicas materiales y humanas necesarias para posibilitar su integración y
plena autonomía.
Asimismo realiza acciones de sensibilización de la Comunidad Universitaria hacia las personas con discapacidad y
trabaja en la eliminación de barreras arquitectónicas, técnicas y de accesibilidad a la comunicación e información,
para conseguir que la Universidad se convierta en un espacio de accesibilidad universal y diseño para todas las
personas.
7. RECURSOS MATERIALES Y SERVICIOS
Los servicios y medios materiales disponibles en la Universidad Pública de Navarra (UPNA) son, con carácter general,
de tipo centralizado y de uso común para todas las titulaciones impartidas.
Medios materiales
- El Edificio de Administración y Gestión, en el que se centralizan los procesos administrativos (matrículas,
actas, certificaciones, admisión…).
- El Aulario, en el que se imparten un gran número de clases magistrales y seminarios correspondientes a la mayor
parte de las titulaciones de la UPNA, y donde se llevan a cabo los exámenes de las distintas asignaturas que se
imparten. A continuación se detallan las aulas de docencia y de uso común presentes en el Aulario de los distintos
Campus de la UPNA.
Campus Arrosadia
Campus Ciencias de la
Salud Campus Tudela
Aulas
Docencia
Aulas
Uso
Común
Aulas
Docencia
Aulas Uso
Común
Aulas
Docencia
Aulas Uso
Común
Nº aulas 88 3 14 1 13 2
Superficie (m2) 103 288 120 300 63 274
Capacidad media
(puestos) 95 196 89 300 44 180
En el caso de Ciencia de Datos, el título se imparte en el Campus Arrosadía, utilizando tanto las aulas de docencia
como las aulas de uso común.
- En los edificios departamentales también se dispone de espacios como aulas, despachos, laboratorios y espacios
comunes. En la siguiente tabla se detallan dichos espacios para aquellos departamentos relacionados con el Grado
en Ciencia de Datos.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
71
ESPACIOS (m2) por Departamentos
ARROSADIA
DEPARTAMENTO DESPACHOS
LABORATORIOS y ESPACIOS
COMUNES
1. Automática y Computación 648,00 1.591,58
8. Física 433,30 727,20
10. Gestión de Empresas 1.015,00 272,00
15. Estadística e Investigación Operativa 405,00 420,00
16. Producción Agraria 470,00 1.276,24
20. Ciencias del Medio Natural 345,00 1.407,92
35. Matemáticas 326,00 157,00
36. Ingeniería Matemática e Informática 569,00 309,00
(Datos actualizados a Diciembre 2016)
Estos laboratorios están dotados de los equipos informáticos y científicos necesarios para el desarrollo de las dieferentes
materias. En particular, los laboratorios del Departamento de Automática y Computación estarán preparados para
trabajar con un clúster de ordenadores capaz de soportar las diferentes prácticas necesarias.
- Biblioteca. En la UPNA hay 3 bibliotecas: la sede principal se encuentra en el Campus de Arrosadia, existiendo
también una biblioteca en el Campus de Ciencias de la Salud (dentro del recinto del Hospital de Navarra) y una
tercera en el Campus de Tudela.
Los estudiantes tienen a su disposición las publicaciones de mayor interés y actualidad seleccionadas para su
adquisición por las diferentes áreas de los Departamentos. Ofrece además un servicio de préstamo de libros, incluido
el servicio de préstamo interuniversitario. Los fondos bibliográficos de la Biblioteca de la UPNA se resumen en la
siguiente tabla:
Colecciones de la Biblioteca
Monografías papel (total) 347.531
- Campus Arrosadia 332.881
- Campus Ciencias de la Salud 9.026
- Campus Tudela 5.624
Monografías electrónicas 38.499
Documentos en el repositorio institucional
Academica-e 6.777
Bibliografía básica y manuales 16.638
Revistas electrónicas 10.509
Revistas papel (total) 712
- Campus Arrosadia 563
- Campus Ciencias de la Salud 10
- Campus Tudela 6
Bases de datos electrónicas 76
(Datos actualizados a Diciembre 2015)
La Biblioteca también dispone de espacios habilitados para el estudio individual, y para la elaboración de trabajos hay
zonas habilitadas dotadas con equipamiento informático (salas de trabajo en grupo). Además, en toda la biblioteca
existe conexión Wifi a Internet. En la siguiente tabla se detallan estos espacios y equipamientos, y su distribución en
los campus de la UPNA.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
72
Campus
Arrosadia
Campus
Ciencias de la Salud
Campus
Tudela
Puestos de lectura 1.457 166 182
Superficie (m2) 11.905 550 682
Ordenadores para uso público 170 23 17
Salas de trabajo en grupo 24 5 5
(Datos actualizados a Diciembre 2015)
- Salas de Informática. La Universidad cuenta con aulas de informática de libre acceso con equipamiento
informático. La universidad actualmente cuenta con conexión Wifi en sus edificios.
Los datos referentes a las aulas dotadas de equipamiento informático se detallan en la siguiente tabla.
Campus Arrosadia Campus
Ciencias de la Salud
Aulas de docencia Equipos totales
21 1
768 31
Aulas libre acceso Equipos totales
2 en Aulario + Libre acceso en Biblioteca
Libre acceso en Biblioteca
138 47
Puntos Wifi Capacidad usuarios a la red wifi Accesos concurrentes por punto
159 12
6.360 480
40 40
(Datos actualizados a Diciembre 2016)
- Instalaciones deportivas. La sección de deportes cuenta con personal e instalaciones para facilitar y promocionar
la práctica de actividades físico-deportivas. Dichas actividades sirven de complemento a la actividad académica
y para obtener créditos de extensión universitaria. El servicio de deportes consta de las siguientes instalaciones:
Pabellón Polideportivo.
Rocódromo.
Piscina cubierta.
2 Salas Multiusos.
Frontón Cubierto.
Sala de Musculación.
Pista Polideportiva Cubierta.
Pista Polideportiva Descubierta.
2 Pistas de Tenis Cubiertas.
2 Pistas de Tenis Descubiertas.
Cancha de prácticas de golf y Puttin-green.
Campo de fútbol de hierba artificial.
Campo de fútbol de hierba natural.
Campo de rugby de hierba natural.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
73
Se ofertan actividades deportivas al estudiante como spinning, triatlón, voleibol, waterpolo, pilates, taekwondo, aerobic,
baloncesto, balonmano, escalada, jockey hierba, rugby, etc. Se organizan actividades de competición reglada con
distinto nivel de compromiso y exigencia, en variadas modalidades deportivas. Por ejemplo: Torneo de la Universidad,
Campeonatos de España Universitarios (individuales y colectivos), etc. Existen programas de ayudas al deporte de alto
nivel, para facilitar la carrera deportiva y académica del alumnado. Además existe una “Aula de deporte y salud”
orientada a la formación en temas relacionados con la salud y la actividad físico-deportiva.
- Cafeterías y comedores. Además del edificio de Cafetería situado junto al Aulario, los edificios de Ciencias de
la Salud y de El Sario cuentan con cafeterías propias en las que también se sirven comidas. Los comedores
situados en el Campus cuentan con una capacidad para 360 plazas. Sirven comidas los días lectivos.
- Residencia de Estudiantes. La Universidad Pública de Navarra cuenta con una residencia universitaria (Los
Abedules) situada en el Campus de Arrosadía. La residencia dispone de 250 plazas en total repartidas en
habitaciones individuales con cocina, habitaciones individuales con cocina compartida y habitaciones dobles tipo
suite para estancias diarias. La residencia Los Abedules está equipada con las siguientes zonas comunes: Salas
de estudio, salas de TV y DVD, sala de informática, sala de maquetas, gimnasio, sala de juegos, lavandería,
servicio vending y parking.
- Otros servicios
Además de las instalaciones mencionadas y los servicios que se ofrecen a través de ellas, la universidad cuenta con:
Unidad de Atención Universitaria (Oficina de Información al Estudiante) cuya finalidad es la de
facilitar a los estudiantes presentes y futuros y al público en general el acceso a información y orientación
universitaria.
Sección de Relaciones Internacionales y Cooperación. La Sección de Relaciones Internacionales de la
Universidad Pública de Navarra informa, asesora, centraliza, coordina, gestiona y promueve las relaciones
internacionales y la cooperación en el ámbito internacional. En relaciones internacionales y movilidad se
realizan entre otras las siguientes acciones:
- Convocatoria de movilidad internacional: Grados y Másteres Universitarios
- Convocatoria de prácticas internacionales
- Movilidad internacional: Doctorado
- Convocatoria de movilidad nacional SICUE-SENECA
- Servicio de voluntariado europeo
- Programa Buddy
La Sección de Relaciones Internacionales y el coordinador de movilidad ofrecen asesoramiento académico a aquellos
alumnos de intercambio que lo necesiten.
Fundación Universidad- Sociedad. El área de empleo de la Fundación Universidad-Sociedad tiene como
objetivo facilitar el acceso al mercado laboral de los titulados universitarios en puestos cualificados acordes
a los estudios realizados. Para lograrlo colabora con la Universidad, las administraciones y las empresas e
instituciones, con las que se mantiene un contacto directo mediante la realización de visitas en sus sedes y
la firma de convenios de colaboración. Los servicios que ofrecen son:
- Ofertas de prácticas
- Prácticas Internacionales
- Ofertas de trabajo
- Orientación en la búsqueda de empleo
Centro Superior de Idiomas. El Centro Superior de Idiomas es un servicio que oferta la Universidad
Pública de Navarra para garantizar la formación lingüística del alumnado, profesorado y personal de
administración y servicios en ALEMÁN, ESPAÑOL, FRANCÉS e INGLÉS. La enseñanza presencial o
semipresencial se completa con el acceso al centro de recursos y el servicio de préstamo de lecturas
niveladas, revistas y películas. Además se ocupa de la realización de diferentes pruebas de capacitación
lingüística (pruebas para Erasmus, becarios, etc. y pruebas oficiales para la obtención de títulos oficiales).
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
74
Unidad de Acción Social. Se trata de un servicio universitario de atención, apoyo y asesoramiento desde
el que se promueven y organizan actuaciones solidarias y sociales en la Universidad y hacia la sociedad.
En concreto, se llevan a cabo los siguientes programas:
- Programa de orientación y atención social a la Comunidad Universitaria.
- Programa de atención a personas con discapacidad en la Universidad.
- Programa de universidad saludable.
- Programa de voluntariado universitario (ambiental, internacional y social).
- Programa de Igualdad de género (incluye servicio de ludotecas).
Unidad de Igualdad. La Unidad de Igualdad intenta visibilizar las desigualdades por razón de género,
promover la igualdad entre mujeres y hombres en todas las áreas y ámbitos de actuación de la
Universidad, velar por la aplicación efectiva del principio de igualdad entre hombre y mujeres y contribuir
a la erradicación de la violencia de género, el acoso y el abuso por razón de género en el ámbito
universitario.
Desde la Unidad de Igualdad se organizan diferentes acciones formativas tanto para el PAS como para el
PDI, acciones de sensibilización para toda la comunidad universitaria, talleres para el alumnado o
intervenciones en aula. Complementado con la sección web de la unidad, donde se podrá encontrar amplia
información y recursos de interés sobre temas como comunicación inclusiva, prevención de violencia
contra las mujeres o incorporación del enfoque de género en la ciencia.
Unidad de Atención Sanitaria y Psicológica. Es un servicio de atención, cuidado y promoción de salud
que se ofrece a los miembros de la Comunidad Universitaria. El servicio que ofrece es el siguiente:
atención de urgencia, consulta médica, de enfermería y de apoyo psicológico. Incluye también campañas
de vacunación, así como punto de información y puesta en práctica de programas de promoción de estilos
de vida saludables.
Centro Superior de Innovación Educativa. Este centro es el responsable del Aulario Virtual de la
UPNA, con la totalidad de asignaturas, profesores y estudiantes en la plataforma “MiAulario”. El Aulario
Virtual proporciona un complemento virtual a todas las asignaturas de la oferta académica y una solución
Web para el trabajo en colaboración de grupos de investigación y servicios universitarios de la UPNA, y
está abierto a toda la comunidad universitaria (estudiantes, PDI y PAS). Desde el curso 2008/2009, este
servicio se viene utilizando para el apoyo de los distintos planes desarrollados por la UPNA en relación
a la mejora de la docencia (plan piloto de tutoría, planes de calidad, grupos de coordinación docente…).
Los servicios que ofrecen son:
- Gestión, apoyo, y atención al usuario del Aulario Virtual
- Plan de formación al PDI, sobre metodologías docentes, e innovación educativa y tecnológica
- Servicios Audiovisuales
- Coordinación y apoyo del Campus Virtual Compartido del G9 en la Universidad Pública de
Navarra
- Coordinación y Gestión de Proyectos de Innovación Educativa
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
75
8. RESULTADOS PREVISTOS
8.1 ESTIMACIÓN DE VALORES CUANTITATIVOS
TASA DE GRADUACIÓN % TASA DE ABANDONO % TASA DE EFICIENCIA %
65% 15% 76%
CODIGO TASA VALOR %
1 Tasa de rendimiento 90%
Justificación de los Indicadores Propuestos: En la actualidad no existe en España ningún título en Ciencia de Grados o similar que pueda servir de referencia
para el establecimiento de estos indicadores. Sin embargo, dada la fuerte componente matemática, estadística y
computacional del plan de estudios, cabe esperar que los estudiantes que accedan al mismo sean estudiantes
fuertemente motivados y con un rendimiento académico previo notable. Por tanto, es razonable suponer que dichos
estudiantes tendrán una tasa de éxito muy elevada, pero hay que tener en cuenta la posibilidad de que, sobre todo en
las primeras promociones, existan estudiantes que no completen sus estudios por haberse integrado prematuramente
al mercado laboral. Además, no se puede perder de vista que estas carreras son también carreras que, por su
naturaleza, presentan tasas de abandono altas.
Sin embargo, en el Grado en Ciencia de Datos que se propone es importante tener en cuenta los dos puntos
siguientes:
1.- El atractivo que la Ciencia de Datos presenta en la actualidad para un perfil de estudiantes con vocación
científico-técnica. No cabe esperar, al menos en principio, un elevado porcentaje de estudiantes que escojan este
grado por descarte. Por el contrario cabe esperar que sea la primera opción para muchos de ellos.
2.- El relativamente reducido número de estudiantes de nueva admisión. Es muy posible que la demanda supere la
oferta, lo que a su vez conduzca a un proceso de selección de los estudiantes mejor preparados y cualificados para
esta titulación, lo que, unido a la consideración hecha en el punto 1, reduzca las tasas de abandono.
Por tanto, es razonable pronosticar una tasa de abandono sea relativamente baja, en torno a un 15% a lo sumo. Con
estos datos de referencia, por tanto, cabe asumir una tasa de eficiencia en torno a un 76%. En cualquier caso, estas
estimaciones se refieren a estudiantes con dedicación completa, es decir, que dedican un trabajo real de 60 ECTS
anuales al Grado. Para aquellos estudiantes en otras situaciones y, en particular, para aquellos que se incorporen
prematuramente al mercado laboral, será necesario introducir factores de corrección.
En todo caso, es importante insistir en que la ausencia de referencias específicas para el grado en Ciencia de Datos
impide que pueda llevarse a cabo un análisis plenamente objetivo de estos indicadores. En este sentido, las profundas
diferencias existentes con otros grados, como los de Ingeniería Informática o Matemáticas impartidos en esta u otras
universidades, hacen que los resultados no sean extrapolables ni puedan utilizarse como base para una estimación.
8.2 PROCEDIMIENTO GENERAL PARA VALORAR EL PROCESO Y LOS RESULTADOS
En la Universidad Pública de Navarra existe un procedimiento general de valoración del progreso y los resultados
del aprendizaje. Dicho procedimiento se enmarca dentro del Sistema de Garantía Interna de Calidad de los Títulos
(SGIC), aprobado en Consejo de Gobierno celebrado el 24 de octubre de 2008.
La Universidad Pública de Navarra contempla en sus Estatutos (Art. 71 y 72) la existencia de la Comisión de Calidad
de la UPNA, con el compromiso de asegurar la calidad de los servicios de enseñanza e investigación y la evaluación
de las actividades académicas y de gestión.
Además, todos los Centros de la Universidad Pública de Navarra dispondrán de una estructura responsable del SGIC
en su Centro. Esta estructura se materializa en una Comisión de Garantía de Calidad del Centro (CGCC). La CGCC
se reúne periódicamente, mínimo dos veces en cada curso académico, una al final de cada semestre.
Las Comisiones de Garantía de Calidad (CGCC) de todos los Centros forman, junto a la Comisión de Calidad de la
Universidad, la estructura responsable de la calidad en la Universidad Pública de Navarra.
Son miembros de la Comisión de Garantía de Calidad del Centro (CGCC) los siguientes:
- Decano o Director del Centro, quien la preside.
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
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- Coordinador de Calidad del Centro (CCC), quien actúa como Secretario.
- Responsables de Calidad de cada uno de los Títulos de Grado y Máster que dependan del Centro (RCT).
- Dos Representantes de los estudiantes de los Títulos que dependan del Centro, a propuesta del Consejo de
Estudiantes y designados por el Decano o Director.
- Un Representante del PAS relacionado con el desarrollo y la gestión de las actividades docentes que se
desarrollan alrededor de los Títulos que dependan del Centro, designado por el Decano o Director.
- Un Representante de la Unidad de Organización y Calidad (UOC) a propuesta de la propia unidad y designado
por el Decano o Director.
- Un agente externo (colegio profesional, asociación, organización empresarial, cualquier entidad pública o
privada…), relacionado profesionalmente con el contenido y desarrollo de las actividades docentes, a
propuesta del Consejo Social y designado por el Decano o Director.
El Decano o Director de Centro designa en un Coordinador de Calidad del Centro (CCC), de entre los miembros de
su Equipo de Dirección. Además, cada vicedecano o subdirector responsable de una titulación, asumirá, de forma
explícita, las responsabilidades en materia de Calidad relacionadas con la mejora del Título del cual es responsable,
ejerciendo la figura de Responsable de Calidad de la Titulación (RCT).
Cada curso académico el RCT solicitará a los profesores responsables que publiquen al inicio del semestre la Guía
Docente de su asignatura. En dicha Guía se especificarán los resultados de aprendizaje a alcanzar por cada asignatura
en relación a las competencias, así como las metodologías docentes, los procedimientos de evaluación previstos, los
contenidos, el temario y la bibliografía. Al final de cada semestre, los responsables de cada asignatura analizarán
junto con el RCT la implementación de las actividades definidas en sus guías docentes, así como la consecución de
los resultados del aprendizaje previstos.
El RCT recoge periódicamente los resultados correspondientes a los distintos procesos previstos en el SGIC:
- Los resultados académicos y tasas (graduación, abandono, eficiencia, rendimiento).
- Los resultados de las encuestas de satisfacción con la docencia.
- Las prácticas externas en empresas e instituciones.
- La movilidad de los estudiantes.
- El Plan de Tutoría.
- La satisfacción general con el título de los estudiantes de último curso.
- La satisfacción con la formación de los egresados y su inserción laboral.
- La satisfacción del profesorado con su titulación.
- La valoración del PAS en relación a los Títulos que dependan del Centro.
- La valoración de los empleadores.
- La atención de sugerencias y reclamaciones e Incidencias académicas.
En base a los resultados de los diferentes procesos de SGIC, cada curso académico el RCT cumplimenta el
Autoinforme de Seguimiento Anual del Título (ASAT) y su correspondiente Plan de Mejoras.
Este ASAT se estructura 3 dimensiones:
Dimensión 1: Gestión del Título.
En esta dimensión se analiza si el programa formativo está implantado conforme a la memoria verificada y a sus
posteriores modificaciones. También se valora en esta dimensión, a través de la página web de la UPNA, la
información que se pone a disposición de los grupos de interés. El informe prevé un apartado para incluir una
valoración cualitativa de cada proceso del SGIC.
Dimensión 2: Recursos.
En esta dimensión el RCT evalúa la adecuación del personal académico y del personal de apoyo, recursos materiales
y servicios con el Título, en función de la naturaleza, la modalidad de enseñanza, el número de estudiantes
Propuesta Memoria
Grado en Ciencia de Datos
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matriculados y las competencias a adquirir por los mismos.
Dimensión 3: Resultados.
En esta dimensión el RCT evalúa los principales resultados de la formación. Se analizan los resultados de las
asignaturas, TFG/TFM y la Ficha de Indicadores de Acceso, Matrícula y Rendimiento. Para valorar este criterio se
pone a disposición de los Centros los resultados académicos de las asignaturas a nivel de grupo de docencia.
Respecto a la valoración de los TFG/TFM se realizará atendiendo al desarrollo de los mismos, analizando si los
resultados son coherentes con los objetivos del título y satisfacen el nivel MECES (Marco español de cualificación
para la educación superior) que corresponde. La Ficha de Indicadores de Acceso, Matrícula y Rendimiento
Académico incluye datos de acceso y matrícula, así como las principales tasas de rendimiento. Se destaca entre
todos los resultados aquellos que son publicados por el SIIU (Sistema Integrado de Información Universitaria) y
aquellos exigidos en el RD 1393/2007 como compromisos establecidos en la memoria de verificación del título,
descritos en el apartado 8.1. Además, en el reverso de la ficha aparece la relación de las asignaturas con el cálculo
de las tasas para que pueda analizarse su efecto en las tasas generales de la titulación.
Finalmente se hace referencia a la “Mejora Continua”. En este apartado el RCT identifica y valora los puntos fuertes
de la titulación y los puntos débiles. También indica las acciones de mejora identificadas como resultado del
seguimiento interno y el estado de implantación de las recomendaciones y acciones de mejora recogidas de los
informes del seguimiento externo que realiza ANECA.
El RCT presenta su ASAT y Plan de Mejoras en la reunión de la CGCC destinada a la valoración de los resultados
del último curso académico. Estos documentos se ponen a disposición delo profesorado y estudiantes del Título en
el sitio CC-Código Título del Aulario Virtual “MiAulario”.
La CGC del Centro analizará la evolución de los resultados de la titulación y elaborará un Plan de Mejoras general
del Centro, con las posibles propuestas de mejora a introducir en las acciones orientadas al aprendizaje dentro de las
titulaciones. Finalmente, se traslada a la Comisión de Calidad de la Universidad, aquellas propuestas de carácter
general para que defina una política de actuación común a toda la Universidad en los temas relacionados con la
Calidad de los Títulos.
9. SISTEMA DE GARANTÍA DE CALIDAD
ENLACE http://www.unavarra.es/serviciocalidadyorganizacion/calidad-de-los-titulos
10. CALENDARIO DE IMPLANTACIÓN
10.1 CRONOGRAMA DE IMPLANTACIÓN
CURSO DE INICIO 2019/20
Curso 1: 2019/20
Curso 2: 2020/21
Curso 3: 2021/22
Curso 4: 2022/23
10.2 PROCEDIMIENTO DE ADAPTACIÓN
No procede
10.3 ENSEÑANZAS QUE SE EXTINGUEN
CÓDIGO ESTUDIO - CENTRO
No procede No procede