Grado en Big Data y grados en Data Science mejor Valorados

Los grados en Big Data y grados en Data Science son relativamente nuevos dentro de la oferta universitaria. En este artículo puedes encontrar un listado con los mejores grados dentro de esta disciplina.

En los últimos años, hemos sido testigos de una revolución en la forma en que se manejan y utilizan los datos. El crecimiento exponencial de la cantidad de información generada digitalmente ha creado una demanda sin precedentes de profesionales capacitados para analizar y extraer valor de estos datos.

Es en este contexto donde han surgido los grados en Big Data y grados en Ciencia de datos o Ingeniería de Datos como respuesta a la necesidad de formar especialistas en un campo en constante evolución.

Grado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad Complutense

El Grado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial te forma para convertirte en un experto en IA, combinando conocimientos informáticos y creatividad. Aprenderás a recolectar, almacenar y analizar datos de diversas fuentes, aplicando técnicas como el deep learning y el procesamiento de lenguaje natural. La IA tiene aplicaciones en sectores como la salud, la industria, las finanzas y el medio ambiente, ofreciendo mejoras significativas en eficiencia y toma de decisiones.

  • Universidad Complutense de Madrid
  • Presencial
  • 4 años
Tarjeta con Contenido Adicional
Logo Universidad Complutense
– €
4 años
Presencial
Grado Oficial
Amplio conocimiento en manejo de datos e IA: Este grado te proporciona habilidades en la gestión de datos y el uso de IA.
Aplicaciones prácticas: Aprenderás a trabajar con datos de diversas fuentes y aplicar técnicas como deep learning y procesamiento de lenguaje natural.
Versatilidad profesional: La IA tiene aplicaciones en áreas como salud, industria, finanzas y más, ofreciendo numerosas oportunidades laborales.

Plan de Estudios Grado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial

Plan de Estudios:

  • Formación Básica: 60 ECTS
  • Obligatorias: 144 ECTS
  • Optativas: 24* ECTS
  • Trabajo Fin de Grado: 12 ECTS

* Incluidos 12 ECTS de Prácticas y 6 Créditos de Participación.

Primer Curso

  • Adquisición y Preprocesamiento de Datos: 6 ECTS
  • Álgebra Lineal: 6 ECTS
  • Cálculo: 6 ECTS
  • Estructura de Computadores I: 6 ECTS
  • Estructura de Computadores II: 6 ECTS
  • Fundamentos de la Programación I: 6 ECTS
  • Fundamentos de la Programación II: 6 ECTS
  • Lógica Matemática: 6 ECTS
  • Matemática Discreta: 6 ECTS
  • Probabilidad y Estadística: 6 ECTS

Segundo Curso ECTS

Aprendizaje Automático I 6

  • Bases de Datos NoSQL 6
  • Bases de Datos Relacionales 6
  • Estructuras de Datos y Algoritmos 6
  • Fundamentos de la Inteligencia Artificial 6
  • Gestión de Proyectos Software 3
  • Métodos Estadísticos para Ingeniería de Datos 6
  • Optimización 6
  • Proyecto de Datos I 6
  • Tecnología de la Programación 6
  • Visualización de Datos 3

Tercer Curso ECTS

Aprendizaje Automático II 6

  • Arquitecturas de Procesamiento 6
  • Empresa y Emprendimiento 3
  • Paralelismo y Sistemas Distribuidos 6
  • Proyecto de Datos II 6
  • Redes Neuronales y Deep Learning 6
  • Redes y Sistemas Operativos 6
  • Sistemas Basados en Conocimiento 3
  • Tratamiento de Datos Masivos 6
  • Dos Optativas 12

Cuarto Curso ECTS

Análisis de Señal 6

  • Ética de Datos e Inteligencia Artificial 6
  • Procesamiento de Lenguaje Natural 6
  • Seguridad y Privacidad 6
  • Sistemas Autónomos 6
  • Tratamiento de Datos Complejos 6
  • Dos Optativas 12
  • Trabajo de Fin de Grado 12

Créditos de Participación ECTS

    Salidas Profesionales

    • Ingeniero de datos.
    • Especialista en Inteligencia Artificial.
    • Especialista en Big Data.
    • Arquitecto de computación en la nube.
    • Desarrollador de soluciones para el procesamiento del lenguaje natural.
    • Diseñador y desarrollador de servicios inteligentes.
    • Científico de datos.
    • Ingeniero de proyectos.
    • Desarrollador de software y aplicaciones.
    • I+D: Investigación y desarrollo en el ámbito de los datos y la inteligencia artificial.

    Conocimientos Adquiridos

    • Técnicas y paradigmas de programación y algoritmia apropiadas para diseñar soluciones a problemas determinando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos.
    • Técnicas de resolución de problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería de datos y la inteligencia artificial, aplicando conocimientos sobre álgebra lineal, métodos numéricos y algorítmica numérica, así como de probabilidad y estadística.
    • Herramientas software para la selección, almacenamiento, procesamiento y acceso a datos masivos y heterogéneos, atendiendo a criterios de eficiencia, escalabilidad, seguridad, tolerancia a fallos y adecuación al entorno de producción.
    • Procesos de adquisición de datos heterogéneos, su integración, transformación y selección de cara a la inferencia de nuevo conocimiento.
    • Modelos, infraestructuras, sistemas de almacenamiento y estrategias de intercambio y gestión de datos de manera eficiente y segura.
    • Técnicas y herramientas de visualización de conjuntos de datos en contextos determinados.
    • Aspectos éticos, legales y normativos relacionados con el tratamiento de datos, el uso de las técnicas de inteligencia artificial, y la aplicación y explotación del conocimiento obtenido.
    • Tecnologías de computación de altas prestaciones para diseñar e implementar aplicaciones y sistemas en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
    • Sistemas distribuidos, redes de computadores e Internet en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
    • Principios fundamentales y técnicas básicas de la programación paralela, concurrente, distribuida y de tiempo real.
    • Mecanismos de seguridad y técnicas de cifrado para garantizar el acceso seguro a la información y la integridad de los datos.
    • Técnicas de procesamiento de lenguaje natural y minería de datos textuales.
    • Capacidad para diseño e implementar redes neuronales, en especial las redes profundas, en el ámbito de la inteligencia artificial.
    • Capacidad para diseñar e implementar sistemas inteligentes para resolver problemas de clasificación, modelización, segmentación y predicción a partir de un conjunto de datos.
    • Mecanismos de adquisición y formalización del conocimiento humano de una forma computable, con especial énfasis en los problemas de percepción y actuación en entornos inteligentes.
    • Capacidad para diseñar e implementar sistemas inteligentes que incorporen características de autonomía, reactividad y proactividad, aprendizaje, y habilidades sociales, entre otras.
    • Técnicas de aprendizaje automático para el diseño e implementación de aplicaciones y sistemas inteligentes.
    • Métodos de resolución de problemas con técnicas de IA para obtener soluciones computacionales viables a problemas complejos y costosos.

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Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Carlos III de Madrid

El Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos capacita a profesionales para analizar datos de manera teórica y práctica, facilitando la toma de decisiones inteligente. Diseñado para individuos analíticos con habilidades en informática y matemáticas, este programa prepara para abordar desafíos tecnológicos, empresariales y sociales con soluciones prácticas.

  • Carlos III de Madrid
  • Presencial 
  • 4 años
Tarjeta con Contenido Adicional
Logo del grado de Big Data Science de la universidad Carlos III de Madrid
– €
4 años
Presencial
Inglés
Grado Oficial
El Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos capacita profesionales para analizar y utilizar estos datos en la toma de decisiones.
Este grado combina matemáticas, informática y tecnologías digitales para resolver problemas tecnológicos y empresariales, preparando a los estudiantes para liderar la revolución industrial.
Combina el estudio de materias fundamentales como las matemáticas o la informática, con las nuevas herramientas provenientes de las tecnologías digitales de la información.

Programa de Estudios

Curso 1 – Cuatrimestre 1

Asignaturas ECTS TIPO Idioma
Álgebra Lineal 6 FB Inglés
Cálculo I 6 FB Inglés
Introducción a la ciencia de datos 6 FB Inglés
Probabilidad y análisis de datos 6 FB Inglés
Programación 6 FB Inglés

Curso 1 – Cuatrimestre 2

Asignaturas ECTS TIPO Idioma
Cálculo II 6 FB Inglés
Estructura de datos y algoritmos 6 FB Inglés
Hojas de cálculo. Nivel avanzado 1.5 O Inglés
Introducción a la modelización estadística 6 FB Inglés
Redes de Ordenadores 6 O Inglés
Técnicas de búsqueda y uso de información 1.5 O Inglés
Técnicas de expresión oral y escrita 3 O Inglés

Curso 2 – Cuatrimestre 1

Asignaturas ECTS TIPO Idioma
Aprendizaje estadístico 6 O Inglés
Bases de datos 6 FB Inglés
Matemática discreta 6 FB Inglés
Señales y Sistemas 6 O Inglés
Teoría de autómatas y compiladores 6 O Inglés

Curso 2 – Cuatrimestre 2

Asignaturas ECTS TIPO Idioma
Aprendizaje automático I 6 O Inglés
Métodos numéricos 6 O Inglés
Modelización predictiva 6 O Inglés
Protección de datos y ciberseguridad 6 O Inglés
Tratamiento estadístico de señales 6 O Inglés

Curso 3 – Cuatrimestre 1

Asignaturas ECTS TIPO Idioma
Aplicaciones Web 6 O Inglés
Aprendizaje automático II 6 O Inglés
Computación masiva 6 O Inglés
Introducción a los negocios 6 O Inglés
Optimización y analítica 6 O Inglés

Curso 3 – Cuatrimestre 2

Asignaturas ECTS TIPO Idioma
Análisis Bayesiano de datos 6 O Inglés
Aplicaciones del aprendizaje automático 6 O Inglés
Aplicaciones Móviles 6 O Inglés
Aspectos legales y éticos en ingeniería de datos 3 O Inglés
Habilidades profesionales interpersonales 3 O Inglés
Redes Neuronales 6 O Inglés

Curso 4 – Cuatrimestre 1

Asignaturas ECTS TIPO Idioma
Analítica Web 6 O Inglés
Proyecto en ciencia de datos 6 O Inglés
Tratamiento de audio, video y visión artificial 6 O Inglés
Optativas: Recomendados 12 créditos
Al finalizar tus estudios deberás haber conseguido un total de 24 créditos de optatividad

Curso 4 – Cuatrimestre 2

Asignaturas ECTS TIPO Idioma
Habilidades: Humanidades 6 O Inglés
Trabajo Fin de Grado 12 TFG Inglés
Optativas: Recomendados 12 créditos
Al finalizar tus estudios deberás haber conseguido un total de 24 créditos de optatividad

Optativas a elegir en 4º curso – Primer cuatrimestre

Asignaturas ECTS TIPO Idioma
Al finalizar tus estudios deberás haber conseguido un total de 24 créditos de optatividad
Análisis de datos funcionales 6 P Inglés
Aprendizaje automático en salud 6 P Inglés
Fundamentos de BioInformática 6 P Inglés
Ingeniería de la ciberseguridad 6 P Inglés
Métodos de simulación y muestreo 6 P Inglés
Prácticas Externas 18 P Inglés
Regresión en Alta dimensión 6 P Inglés
Tecnologías de Red en Internet para Big Data 6 P Inglés

Optativas a elegir en 4º curso – Segundo cuatrimestre

Asignaturas ECTS TIPO Idioma
Al finalizar tus estudios deberás haber conseguido un total de 24 créditos de optatividad
Analítica de datos educativos 6 P Inglés
Diseño para la interpretación de datos 6 P Inglés
Inteligencia Artificial 6 P Inglés
Métodos de Inferencia en aprendizaje automático Bayesiano 6 P Inglés
Prácticas Externas 18 P Inglés
Robótica 6 P Inglés
Series temporales y predicción 6 P Inglés
Sistemas estocásticos dinámicos 6 P Inglés
Tecnología Avanzada en Red de Internet 6 P Inglés

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Grado en Business Analytics de la Universidad Antonio de Nebrija

El grado de alta empleabilidad en ciencia de datos y marketing analítico de la Universidad Nebrija ofrece un doble grado con CADE, Economía o Turismo. Nebrija, destacada por Forbes, garantiza prácticas profesionales en empresas líderes del sector, brindando una formación de calidad y oportunidades laborales destacadas.

  • Universidad Antonio de Nebrija
  • Presencial 
  • 4 años
Tarjeta con Contenido Adicional
Logo del grado en Big Data Science de la Universidad de Nebrija
– €
4 años
Presencial
Español
Grado Oficial
El Grado en Ciencia de Datos prepara Analistas de Negocios con habilidades en análisis de datos para satisfacer la creciente demanda laboral en España.
Se proyecta un crecimiento del 30 % en el perfil de analista de datos, con una baja tasa de desempleo del 2 %.
Se espera una necesidad de más de 90.000 profesionales en datos e inteligencia artificial en los próximos 3 años para impulsar la economía y competir a nivel internacional.

Programa de Estudios

Todas nuestras titulaciones y planes de estudio han sido elaborados conforme a las nuevas directrices marcadas por la legislación vigente, habiendo sido ya verificadas por la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad. El estudiante debe cursar 240 créditos.

Primer Año (60 ECTS)

  • Primer Semestre (30 ECTS):
    • Matemáticas para la analítica de datos
    • Estadística básica para la analítica de datos
    • Informática para la empresa y la gestión de datos
    • Fundamentos de la empresa
    • Microeconomía
  • Segundo Semestre (30 ECTS):
    • Teoría de la Probabilidad
    • Programación I
    • Contabilidad financiera
    • Matemáticas financieras
    • Macroeconomía

Segundo Año (60 ECTS)

  • Primer Semestre (30 ECTS):
    • Análisis Multivariante
    • Programación II
    • Visualización y presentación de datos
    • Fundamentos de marketing para la empresa
    • Contabilidad analítica y de gestión
  • Segundo Semestre (30 ECTS):
    • Bases de datos
    • Ingeniería de datos
    • Dirección y organización de empresas
    • Dirección de personas y equipos
    • Gestión de producción y servicios

Tercer Año (60 ECTS)

  • Primer Semestre (30 ECTS):
    • Econometría
    • Diagnóstico económico y financiero de la empresa
    • Investigación de mercados
    • Emprendimiento y creación de empresas
    • Aprendizaje automático no supervisado
  • Segundo Semestre (30 ECTS):
    • Aprendizaje automático supervisado
    • Series temporales
    • Minería de textos
    • Fiscalidad empresarial
    • Modelización financiera

Cuarto Año (60 ECTS)

  • Primer Semestre (30 ECTS):
    • Inteligencia artificial
    • Organización y gestión de proyectos basados en datos
    • Ciberseguridad
    • Analítica de recursos humanos
    • Marketing analítico y redes sociales
  • Segundo Semestre (30 ECTS):
    • Ética y derecho
    • Análisis del riesgo
    • Gestión de activos
    • Prácticas profesionales
    • Trabajo fin de grado

Tipos de Asignaturas:

  • Formación Básica (60 ECTS)
  • Obligatorias (168 ECTS)
  • Prácticas Externas (6 ECTS)
  • Trabajo Fin de Grado (6 ECTS)

Además, se ofrece la opción de cursar asignaturas en inglés, y algunas son bilingües, brindando así una formación integral y adaptada a las demandas actuales del mercado laboral.

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Grado en Análisis de Datos de la Empresa de la Universidad Autónoma de Madrid

El grado de Business Analytics ofrece competencias en análisis de información para diversos sectores (finanzas, marketing, auditoría) con formación en programación, manejo de datos y análisis. Los estudiantes pueden estudiar en el extranjero y realizar prácticas en empresas, obteniendo un perfil profesional de alta calidad y global.

  • Universidad Autónoma de Madrid
  • Presencial 
  • 4 años 
  • Precio: 6823€
Tarjeta con Contenido Adicional
Logo del grado en Big Data Science de la Universidad Autónoma de Madrid
6823 € (Precios 1ª matrícula)
4 años
Presencial
Español e Inglés
Grado Oficial
El grado bilingüe español/inglés en Business Analytics ofrece competencias en análisis de información para áreas empresariales como finanzas, marketing y auditoría.
Proporciona oportunidades de estudios en el extranjero y prácticas en empresas, permitiendo una experiencia internacional valiosa.
Se prepara para enfrentar los desafíos del mundo empresarial actual y contribuir al éxito de las instituciones privadas y públicas en un entorno cada vez más orientado a los datos.

Programa de Estudios

PRIMER CURSO

ASIGNATURA TIPO ECTS SEMESTRE
Basics Statistics for Data Analysis FB 6 1
Introducción a la Microeconomía FB 6 1
Álgebra Lineal FB 6 1
General Management FB 6 1
Economic Environment: Tools for Economic Analysis FB 6 1
Introduction to Macroeconomics FB 6 2
Modelización del azar y toma de decisiones FB 6 2
Análisis Matemático FB 6 2
Programación I FB 6 2
Data Handling and Data Visualization OB 3 2
Herramientas informáticas para el análisis estadístico de datos OB 3 2

SEGUNDO CURSO

ASIGNATURA TIPO ECTS SEMESTRE
Optimización matemática OB 6 1
Programación II OB 6 1
Inferencia estadística FB 6 1
Marketing in the Digital Age OB 6 1
Management of Innovation OB 6 1
Acounting & Financial Reporting OB 6 2
Microeconometrics OB 6 2
Marketing Analytics OB 6 2
Finances Fundamentals OB 6 2
Extraction of information from databases: Applied Statistics OB 6 2

TERCER CURSO

ASIGNATURA TIPO ECTS SEMESTRE
Predictive Analytics with Machine Learning OB 6 1
Técnicas de Análisis Multivariante OB 6 1
Finance and Technology OB 6 1
Contabilidad de gestión, control y toma de decisiones OB 6 1
Macroeconomics in the modern economy OB 6 1
Geospatial Analytics OB 6 2
Estrategia y creatividad basadas en el análisis de la información OB 6 2
Management information systems and technologies OB 6 2
Tendencias sociales contemporáneas OB 6 2
Fiscalidad de la empresa OB 6 2

CUARTO CURSO

ASIGNATURA TIPO ECTS SEMESTRE
Aspectos éticos y legales en análisis de datos para la empresa OB 6 1
Digital Communication OP 6 1
Habilidades profesionales interpersonales OP 6 1
Omnichanel Retail OP 6 1
Emprendimiento y creación de empresas OP 6 1
Métodos de previsión empresarial OP 6 1
Modelos de simulación empresarial OP 6 1
Capital Markets and Asset Management OP 6 2
Accounting Information Systems OP 6 2
Fundamentals of Auditing and Audit Analytics OP 6 2
Fundamentos y técnicas de investigación operativa OP 6 2
Métodos estadísticos no paramétricos OP 6 2
Data-driven public policy decisions OP 6 2
Innovación y empresa: pasado y presente OP 6 2
Prácticas en empresa OP 6 1 y 2

TRABAJO FIN DE GRADO / END-OF-DEGREE PROJECT

RESUMEN

El Grado en Business Analytics / Análisis de datos en la Empresa proporciona a los estudiantes habilidades altamente demandadas para convertir datos en insights valiosos, satisfaciendo una necesidad creciente en el mercado laboral. La naturaleza bilingüe del programa y la oportunidad de estudiar en el extranjero posicionan a los graduados para acceder a diversas oportunidades laborales a nivel nacional e internacional. Con una amplia gama de roles profesionales disponibles, desde Chief Data Officer hasta Data Product Manager y Business Analyst, ofrece múltiples caminos de carrera en el análisis y gestión de datos.

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Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad Rey Juan Carlos

Los graduados en ciencia e ingeniería de datos adquieren una perspectiva multidisciplinaria para abordar desafíos tecnológicos en constante evolución. Capacitados en sistemas computacionales para manejar grandes cantidades de datos, pueden satisfacer la creciente necesidad de tomar decisiones informadas mediante un análisis preciso y tratamiento adecuado de la información. 

  • Universidad: Rey Juan Carlos
  • Presencial 
  • 4 años
Tarjeta con Contenido Adicional
Logo grado en big data science de la universidad rey Juan Carlos
– €
4 años
Presencial
Español
Grado Oficial
Los graduados en ciencia e ingeniería de datos son reconocidos por su capacidad para enfrentar los desafíos tecnológicos actuales, especialmente en la gestión y análisis de grandes cantidades de información.
Proporciona oportunidades de estudios en el extranjero y prácticas en empresas, permitiendo una experiencia internacional valiosa.
Se prepara para enfrentar los desafíos del mundo empresarial actual y contribuir al éxito de las instituciones privadas y públicas en un entorno cada vez más orientado a los datos.

Programa de Estudios

CURSO 1

Semestre Asignatura Carácter Créditos
1 Álgebra Lineal FBR 6
1 Cálculo FBR 6
1 Fundamentos de Ciencia e Ingeniería de Datos FBC 6
1 Fundamentos de Programación FBC 6
1 Fundamentos Físicos de los Computadores FBR 6
2 Estructura de Computadores OB 3
2 Herramientas Matemáticas para la Ciencia de Datos I OB 3
2 Probabilidad y Simulación FBR 6
2 Emprendimiento FBR 6
2 Aspectos Legales y Éticos FBC 6
2 Herramientas Matemáticas para la Ciencia de Datos II OB 6

CURSO 2

Semestre Asignatura Carácter Créditos
1 Inferencia Estadística FBR 6
1 Estructuras de Datos y Programación Orientada a Objetos OB 6
1 Señales y Sistemas OB 6
1 Arquitectura de Computadores OB 6
1 Optimización I OB 3
2 Redes de Computadores OB 6
2 Sistemas Operativos y Virtualización OB 6
2 Aprendizaje Automático I OB 6
2 Modelos de Regresión OB 6
2 Optimización II OB 3
Anual Idioma Moderno FBC 6

CURSO 3

Semestre Asignatura Carácter Créditos
1 Fundamentos Matemáticos de la Información OB 6
1 Sistemas Distribuidos de Procesamiento de Datos I OB 6
1 Aprendizaje Automático II OB 6
1 Diseño y Análisis de Algoritmos OB 6
1 Bases de Datos OB 6
2 Seguridad y Privacidad de Datos OB 6
2 Métodos Bayesianos OB 6
2 Análisis de Series Temporales OB 6
2 Sistemas Distribuidos de Procesamiento de Datos II OB 6
2 Arquitecturas de Altas Prestaciones y Computación en la Nube OB 6

CURSO 4

Semestre Asignatura Carácter Créditos
1 Bases de Datos No Relacionales OB 6
1 Visualización de Información OB 4.5
1 Procesamiento de Datos en Dominios Irregulares OB 4.5
2 Optativa 1 OP 4.5
2 Optativa 2 OP 4.5
1 Reconocimiento Académico de Créditos OB 6
Anual Trabajo Fin de Grado OB 15
Anual Prácticas Externas OB 15

MÓDULO DE OPTATIVAS

Curso Semestre Materia Asignatura Créditos
4 2 Ciencia de Datos Procesamiento de Lenguaje Natural y Minería de Texto 4.5
4 2 Proyectos Integrados Aplicaciones Multidisciplinares I 4.5
4 2 Señales Análisis de Datos Multimedia 4.5
4 2 Proyectos Integrados Aplicaciones Multidisciplinares II 4.5

El acceso al Grado requiere tener el título de bachiller o equivalente, además de aprobar la prueba establecida por la Ley Orgánica 6/2001. Las plazas de nuevo ingreso son 40 en el Campus de Fuenlabrada. La matriculación se realiza en línea a través de la plataforma de la Universidad Rey Juan Carlos, con plazos y requisitos detallados en su sitio web.

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Grado en Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) del CEU

El Grado en Business Intelligence tiene como objetivo enseñarte a convertir grandes volúmenes de datos en información útil, mejorando la toma de decisiones empresariales. Caracterizado por un programa innovador, aprendizaje práctico en laboratorios de renombre y oportunidades de movilidad internacional. Colaboración con empresas líderes y alta empleabilidad en el sector del Big Data.

  • Universidad San Pablo CEU
  • Presencial
  • 4 años
Tarjeta con Contenido Adicional
Logo del grado en Big Data Science del CEU
– €
4 años
Presencial
Español
Título Propio
Primer grado oficial en España desarrollado en colaboración con empresas líderes como Telefónica.
Enfoque práctico que prepara para potenciar negocios a través del manejo de datos.
Oportunidad para explorar el potencial del Big Data y pensar en soluciones innovadoras.

Programa de Estudios

Primer curso

  • Asignatura: Fundamentos de Gestión de Empresas | ECTS: 6 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Ideas que configuran el mundo: Conceptos | ECTS: 6 | Idioma: ES
  • Asignatura: Matemáticas para los Negocios | ECTS: 6 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Pensamiento Creativo | ECTS: 6 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Ética | ECTS: 3 | Idioma: ES
  • Asignatura: Herramientas Informáticas para la Gestión | ECTS: 3 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Fundamentos de Computadores | ECTS: 6 | Idioma: ES
  • Asignatura: Gestión Empresarial: Marketing y Comercialización | ECTS: 6 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Innovación Empresarial | ECTS: 3 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Probabilidad y Estadística | ECTS: 6 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Claves de Historia Contemporánea | ECTS: 6 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Visualización y Presentación de Datos | ECTS: 3 | Idioma: EN / ES

Segundo curso

  • Asignatura: Comportamiento del Consumidor | ECTS: 3 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Gestión Empresarial: Contabilidad Financiera | ECTS: 6 | Idioma: ES
  • Asignatura: Gestión Empresarial: Inversión y Financiación | ECTS: 6 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Algoritmos y Estructuras de Datos | ECTS: 6 | Idioma: ES
  • Asignatura: Estadística Inductiva | ECTS: 6 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Mercados y Economía Internacional | ECTS: 3 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Análisis Cuantitativo del Entorno Económico | ECTS: 6 | Idioma: ES
  • Asignatura: Emprendimiento | ECTS: 3 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Estadística Predictiva | ECTS: 6 | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Gestión de Bases de Datos | ECTS: 6 | Idioma: ES
  • Asignatura: Gestión Empresarial: Fiscalidad | ECTS: 6 | Idioma: ES
  • Asignatura: Tecnología y Desarrollo Humano | ECTS: 3 | Idioma: ES

Tercer curso

  • Asignatura: Análisis de Estados Contables | ECTS: 6 | Carácter: Obligatoria | Idioma: ES
  • Asignatura: Fundamentos de Minería de Datos y Big Data 1 | ECTS: 6 | Carácter: Obligatoria | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Marketing Digital | ECTS: 6 | Carácter: Obligatoria | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Transformación Digital de la Empresa | ECTS: 6 | Carácter: Obligatoria | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Historia de la Innovación y el Conocimiento | ECTS: 6 | Carácter: Optativa | Idioma: ES
  • Asignatura: Historia Económica Global | ECTS: 6 | Carácter: Optativa | Idioma: ES
  • Asignatura: Análisis de Datos para el Marketing Digital | ECTS: 6 | Carácter: Obligatoria | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Doctrina Social de la Iglesia | ECTS: 6 | Carácter: Obligatoria | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Fundamentos de Minería de Datos y Big Data 2 | ECTS: 6 | Carácter: Obligatoria | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Metodologías de Diseño de Software | ECTS: 6 | Carácter: Obligatoria | Idioma: ES
  • Asignatura: Procesamiento de Lenguaje | ECTS: 3 | Carácter: Obligatoria | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Teoría de Juegos y Negociación | ECTS: 3 | Carácter: Obligatoria | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Formación en competencias y habilidades I | ECTS: 3 | Carácter: Optativa
  • Asignatura: Formación en competencias y habilidades II | ECTS: 6 | Carácter: Optativa

Cuarto curso

  • Asignatura: Ciberseguridad | ECTS: 6 | Carácter: Obligatoria | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Tendencias en Economía Digital | ECTS: 6 | Carácter: Obligatoria | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Deontología | ECTS: 3 | Carácter: Obligatoria | Idioma: EN / ES
  • Asignatura: Prácticas Externas | ECTS: 21 | Carácter: Practicum | Idioma: ES
  • Asignatura: Trabajo Fin de Grado | ECTS: 6 | Carácter: Trabajo fin de Grado | Idioma: ES

*El alumno ha de cursar obligatoriamente 18 ECTS Optativos de Itinerario

International Bilingual Program

El International Bilingual Program ofrece una oportunidad única para complementar los estudios universitarios con una formación exclusiva en Estados Unidos. Además del título oficial en Administración y Dirección de Empresas, los estudiantes obtienen el Diploma Programa Bilingüe de la Universidad CEU San Pablo y un certificado de la Boston University. Este programa brinda la posibilidad de aprender junto a futuros líderes empresariales en una institución con 180 años de experiencia, ofreciendo módulos intensivos en Madrid y una estancia semestral en el Metropolitan College de Boston University. Una oportunidad excepcional para adquirir una visión amplia de los negocios, el liderazgo y el emprendimiento.

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Grado en Datos y Analítica de Negocio de la Universidad Loyola

El análisis de datos ha experimentado un gran auge en la última década, con una creciente demanda de científicos de datos, especialmente en sectores estratégicos como banca y telecomunicaciones. La automatización y generación masiva de datos requieren expertos en big data, como los formados en el grado de la Universidad Loyola.

  • Universidad Loyola
  • Presencial
  • 4 años
Tarjeta con Contenido Adicional
Logo grado en Big Data Science de la universidad Loyola
– €
4 años
Presencial
Español
Grado Oficial
El análisis de datos es fundamental en sectores estratégicos como banca y telecomunicaciones, con una demanda creciente de científicos de datos.
La automatización y el intercambio de información han generado una gran cantidad de datos electrónicos valiosos para la toma de decisiones.
El mercado laboral busca expertos en big data, respaldado por informes como el del World Economic Forum que destaca el impacto positivo del big data en el crecimiento mundial.

Programa de Estudios

Primer curso

  • Primer semestre
    Tipo Créditos
    • Álgebra FB 6
    • Introducción a las Organizaciones Empresariales FB 6
    • Tecnologías e Infraestructuras Informáticas FB 6
    • Fundamentos de Derecho Empresarial FB 6
    • Introducción a la Toma de Decisiones de Negocio FB 6
  • Segundo semestre
    Tipo Créditos
    • Cálculo FB 6
    • Fundamentos de Contabilidad FB 6
    • Habilidades de Comunicación Oral y Escrita FB 6
    • Probabilidad y Estadística FB 6
    • Programación para el Análisis de Datos I: Algoritmos y Scripts FB 6

Segundo curso

  • Tercer semestre
    Tipo Créditos
    • Dirección de Operaciones OB 6
    • Fundamentos de Marketing OB 6
    • Visualización de Datos y Cuadros de Mando OB 6
    • Programación para el Análisis de Datos II: Herramientas, Entornos y Lenguajes OB 6
    • Fundamentos de Finanzas OB 6
  • Cuarto semestre
    Tipo Créditos
    • Bases de Datos OB 6
    • Modelos Econométricos I: Regresión OB 6
    • Humanismo y Ética Básica OB 6
    • Habilidades y Reto Profesional OB 6
    • Extracción, Carga y Limpieza de Datos OB 6

Tercer curso

  • Quinto semestre
    Tipo Créditos
    • Data Analytics I OB 6
    • Ética Social y Profesional OB 6
    • Análisis Económico OB 6
    • Modelos de Negocio en el Mundo Digital OB 6
    • Simulación Logística y Organizacional OB 6
  • Sexto semestre
    Tipo Créditos
    • Modelos Econométricos II: Series Temporales OB 6
    • Inteligencia en Procesos de Negocio OB 6
    • Optimización OB 6
    • Tecnologías e Infraestructuras para Datos Masivos OB 6
    • Data Analytics II OB 6

Cuarto curso

  • Séptimo semestre
    Tipo Créditos
    • Optativas OP 30
  • Octavo semestre
    Tipo Créditos
    • Prácticas Externas PE 15
    • Trabajo Fin de Grado TFG 15

La analítica de datos ha experimentado un auge notable en la última década, como lo refleja el Informe de Empleos Emergentes 2020 de LinkedIn en España, destacando un incremento del 47% en la demanda de científicos de datos en sectores clave como banca y telecomunicaciones. La creciente automatización de los procesos de intercambio de datos, incluyendo redes sociales, ha generado una enorme cantidad de datos electrónicos valiosos para la toma de decisiones estratégicas y la investigación una vez procesados. El mercado laboral busca cada vez más expertos en big data para satisfacer la alta demanda empresarial, según el informe The Future of Jobs Report 2018 del World Economic Forum, que señala que cuatro de las diez tendencias de crecimiento mundial están relacionadas con big data y machine learning, áreas centrales de este grado ofrecido en la Universidad Loyola.

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¿Por qué han surgido estos grados?

El fenómeno del Big Data, impulsado por avances tecnológicos como el Internet de las Cosas (IoT), el almacenamiento en la nube y el aprendizaje automático, ha transformado la forma en que las empresas y organizaciones operan en todos los sectores. La capacidad de recopilar y analizar grandes cantidades de datos ha llevado a la creación de nuevos campos de estudio centrados en el procesamiento, análisis y aplicación de información. Los grados en Big Data, Data Science e Ingeniería de Datos han surgido como una respuesta a la necesidad de formar profesionales capaces de aprovechar el potencial de esta abundancia de datos para tomar decisiones informadas y resolver problemas complejos.

Perspectivas Profesionales en Big Data

Los graduados en programas en Big Data, Data Science e Ingeniería de Datos tienen una amplia gama de oportunidades profesionales disponibles en diversos sectores y organizaciones. Algunas de las salidas profesionales más comunes incluyen:

  • Científico de Datos: Encargado de recopilar, limpiar, analizar y visualizar datos para extraer información útil y tomar decisiones informadas.
  • Ingeniero de Datos: Responsable de diseñar, construir y mantener sistemas de gestión de datos para garantizar la disponibilidad, integridad y seguridad de la información.
  • Analista de Datos: Encargado de examinar conjuntos de datos para identificar tendencias, patrones y relaciones que puedan ayudar a una organización a mejorar su rendimiento.
  • Consultor de Big Data: Asesor especializado en la implementación de soluciones de Big Data para abordar desafíos específicos de negocio y maximizar el valor de los datos.

¿Por qué elegir una carrera en Big Data?

La demanda de profesionales en Big Data está en constante aumento debido a la creciente importancia de los datos en la toma de decisiones empresariales. Las empresas de todos los tamaños y sectores buscan expertos en análisis de datos para ayudarles a comprender mejor a sus clientes, mejorar la eficiencia operativa, identificar oportunidades de crecimiento y mantenerse competitivas en un mercado globalizado. Además, las carreras en Big Data ofrecen salarios competitivos, oportunidades de crecimiento profesional y la posibilidad de trabajar en proyectos innovadores que tienen un impacto real en el mundo.

Los grados en Big Data, Data Science e Ingeniería de Datos representan una oportunidad única para aquellos que desean incursionar en uno de los campos más emocionantes y prometedores del siglo XXI. Con una amplia gama de salidas profesionales, salarios competitivos y la posibilidad de contribuir al avance tecnológico y empresarial, una carrera en Big Data ofrece un futuro emocionante y lleno de oportunidades para aquellos dispuestos a aprovecharlo.

Características de los grados en Big Data, grados en Data Science e ingeniería de datos

Los grados en Big Data, Data Science e Ingeniería de Datos están diseñados para proporcionar a los estudiantes una combinación única de habilidades técnicas, analíticas y empresariales necesarias para abordar los desafíos del análisis de datos en la era digital. Aquí hay algunas características clave de estos programas:

Enfoque multidisciplinar

Los programas de grado en Big Data, Data Science e Ingeniería de Datos suelen combinar conceptos y metodologías de disciplinas como la informática, las matemáticas, la estadística y la gestión empresarial. Esto permite a los estudiantes adquirir una comprensión integral de los aspectos técnicos y comerciales del análisis de datos.

Currículum Riguroso

Estos programas suelen ofrecer un plan de estudios riguroso que abarca temas como bases de datos, análisis estadístico, aprendizaje automático, visualización de datos, minería de datos, gestión de proyectos y ética en el uso de datos. Los estudiantes también pueden tener la oportunidad de trabajar en proyectos prácticos y colaborativos para aplicar sus conocimientos en entornos del mundo real.

Énfasis en Herramientas y Tecnologías

Los programas de grado en Big Data, Data Science e Ingeniería de Datos suelen incluir la capacitación en herramientas y tecnologías específicas utilizadas en el campo, como Python, R, SQL, Hadoop, Spark, TensorFlow y Tableau, entre otras. Los estudiantes aprenden a utilizar estas herramientas para recopilar, limpiar, analizar y visualizar datos de manera efectiva.

Enfoque Práctico

Muchos programas incorporan experiencias de aprendizaje prácticas, como pasantías, proyectos de investigación y colaboraciones con la industria, para brindar a los estudiantes la oportunidad de aplicar sus habilidades en situaciones del mundo real. Esto les permite desarrollar una comprensión más profunda de los desafíos y oportunidades asociados con el análisis de datos en contextos empresariales.

Flexibilidad y Personalización

Con el crecimiento continuo y la evolución del campo de Big Data, Data Science e Ingeniería de Datos, los programas de grado suelen ofrecer opciones de especialización y cursos electivos para que los estudiantes puedan adaptar su educación a sus intereses y objetivos profesionales específicos. Esto les permite desarrollar habilidades especializadas en áreas como inteligencia artificial, análisis predictivo, ciencia de datos de la salud, finanzas cuantitativas, entre otras.

Oportunidades de Networking

Los programas de grado en Big Data, Data Science e Ingeniería de Datos a menudo ofrecen oportunidades para que los estudiantes se conecten con profesionales de la industria, participen en conferencias y eventos relacionados con el campo, y se unan a grupos de estudio y clubes estudiantiles dedicados al análisis de datos. Estas oportunidades de networking pueden ayudar a los estudiantes a establecer contactos valiosos y explorar posibles oportunidades de empleo y colaboración en el futuro.

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