• Escríbenos a: virtuale@usal.es

Experto en "data mining" y " machine learning": Del "big data" al "smart data" (Online)

Buscar por:

Experto en “data mining” y ” machine learning”: Del “big data” al “smart data” (Online)

En los últimos años, la revolución digital ha dado lugar a una inmensa cantidad de datos que se generan en el mundo de manera continuada. Cada día un mayor número de profesiones, desde las más simples hasta las más complejas, dependen de la obtención de información a través de los datos, de su procesamiento y de su análisis. Este crecimiento en el uso de la información ha provocado una creciente demanda de expertos analíticos de datos, imprescindibles en la era de la transformación digital.

Ahora bien, el gran volumen de datos generados en la actualidad no refleja por sí mismo toda la información que contienen. El análisis de Big Dataes el proceso de examinar grandes volúmenes de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas u otra información útil, de modo que los resultados del análisis puedan ayudar a mejorar la sociedad.

En la actualidad, con los recientes avances en tecnología, la generalización de Internet y de las Nuevas Tecnologías de la Información y la Comunicación (NTICs), el movimiento de ciencia abierta y el acceso libre a los datos, están provocando un cambio paradigmático en la sociedad.

El Big Datase basa en cuatro pilares fundamentales: volumen de datos, velocidad en la que se obtienen y transfieren, variedad y veracidad de las fuentes. Los datos masivos una vez obtenidos carecerían absolutamente de sentido si no existiera un elemento capaz de extraer información valiosa para generar conocimiento, es decir, el Smart Data.

El Smart Dataproporciona un valor añadido al Big Data, ya que permite no sólo analizar los datos, sino convertirlos en conocimiento. Así pues, un término no debe entenderse sin el otro, pues ambos deben usarse en combinación para obtener unos resultados eficientes.

Esta propuesta proporciona una formación que integra ambos conceptos. Las técnicas estadísticas de minería de datos asumirán un rol principal para el análisis y comprensión de la información.

Dada la gran variedad de temáticas que contemplan los contenidos asociados al presente Título Propio no existe un perfil concreto y cerrado de acceso, sino que tienen cabida estudiantes, investigadores y graduados en diversas ramas del conocimiento.

Aunque no es obligatorio, sería recomendable que el estudiante que trate de acceder a esta titulación posea un conocimiento básico de inglés, como el que puede conseguirse mediante los estudios de Bachiller y/o de Grado.

Las salidas profesionales que brinda esta titulación engloban oportunidades en campos muy diversos: Ciencias, Ciencias de la Salud, Ciencias Sociales y Jurídicas, Arte y Humanidades e Ingeniería y Arquitectura.

La Comisión Académica del Título seleccionará a los estudiantes entre los candidatos que reúnan los requisitos de acceso y, en su caso, se tendrá en consideración el Curriculum Vitae presentado por el estudiante.

Entre la documentación presentada por el estudiante debe estar:

  • Impreso de preinscripción cumplimentado.
  • Copia DNI o Pasaporte.
  • Fotocopia de la titulación académica compulsada o autenticada.
  • Justificante de pago del importe de la preinscripción, indicando en el concepto nombre y apellidos del estudiante y nombre del Título Propio.
  • Breve Curriculum Vitae.

Criterios de valoración y ponderación:

  • Poseer el perfil de ingreso recomendado.
  • En el caso de estudiantes extranjeros que dispongan de otros sistemas de calificación, la Comisión Académica del Título realizará una ponderación equivalente.
  • Se admitirán estudiantes de cualquier nacionalidad o país de residencia

Cuando el número de solicitudes supere el número máximo de plazas disponibles, se tendrá en cuenta los dos criterios siguientes:

  • Haber cursado con anterioridad el Máster Universitario Análisis Avanzado de datos Multivariantes o Máster Universitario Análisis Avanzado de Datos Multivariantes y Big Data. Ponderación: 60%.
  • Expediente académico. Ponderación: 40%. Se considerará la media de las calificaciones obtenidas: sobresaliente con matrícula de honor (4), sobresaliente (3), Notable (2) y aprobado (1).

El número de estudiantes podrá aumentar en función de la demanda que haya y del superávit de años anteriores. La Comisión Académica del TP podrá considerar solicitar que se incremente el número máximo de alumnos que pueden cursar este título; Decisión que corresponde al Consejo de Gobierno de la Universidad de Salamanca.

Créditos ECTS y duración:
Duración: Un año académico
Nº de Créditos ECTS: 30

Precio de la matrícula:
2.520 € (preinscripción: 100 € )
Coste por crédito: 84 €

Número de plazas de Nuevo ingreso:
60

Página web

 

Solicita más información

* Todos los campos son obligatorios

Suscríbete a nuestro
Boletín