Degree in Data Science and Engineering

2024/2025 · 240 credits

What you learn

Desde el primer curso, los estudiantes del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos reciben una formación en la que se combina el estudio de las materias con una importante enseñanza práctica en la que se utilizarán las técnicas, herramientas y tecnologías más actuales para resolver problemas muy cercanos a la realidad.

Se les formará en competencias propias y contenidos especializados que se centran en áreas fundamentales para el trabajo de científico e ingeniero de datos como son la estadística, la programación, el aprendizaje automático, la representación y almacenamiento de datos, la computación de altas prestaciones, el análisis de imágenes o del lenguaje natural. Los estudiantes tendrán la oportunidad de avanzar en su conocimiento a través de clases impartidas por profesores expertos y con amplia trayectoria científica en cada uno de estos ámbitos.

El aprendizaje basado en proyectos permitirá al estudiante no solo alcanzar competencias técnicas, directamente relacionadas con las materias de estudio, sino también competencias transversales como la capacidad de trabajar en equipo, generar un pensamiento crítico y constructivo, gestionar tiempos y recursos o el desarrollo de su cultura emprendedora.

Esta oferta global de formación hará que nuestros estudiantes adquieran los conocimientos y habilidades requeridos por diversos sectores laborales que cada vez más precisan de expertos en análisis y gestión de datos.

Más información en el vídeo: Doble perfil: Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos.

Complete study skills

Professional and academic career

Los analistas e ingenieros de datos gozan de una situación laboral muy favorable, aproximándose al pleno empleo, siendo este uno de los perfiles profesionales más demandados y mejor remunerados en el mercado laboral nacional e internacional.

Professional environment

Dada la transversalidad del trabajo de los científicos e ingenieros de datos, éstos podrán ejercer su profesión en ámbitos tan variados como la salud, la fabricación o la comercialización de productos, así como optar al ejercicio profesional libre o a trabajar en departamentos de I+D+i en empresas, Centros Tecnológicos, etc.

Casi cualquier empresa necesitará contar con servicios de análisis de datos en un futuro próximo. Según las predicciones de los informes del McKinsey Global Institute en los próximos años podría haber una brecha de hasta el 50% en la oferta frente a la demanda de los profesionales en el ámbito de la ciencia e ingeniería de datos.

Más información en el vídeo: ¿Cuáles son los trabajos del futuro?

Professional and academic career

Los principales perfiles con los que se identifican estos profesionales son los siguientes:

  • Analista de Datos: responsable de recolectar, procesar y analizar datos para extraer información útil de ellos.
  • Responsable de calidad de Datos
  • Arquitecto de Datos: responsable del diseño, creación y optimización de los sistemas de gestión de datos que integran las fuentes de datos de una compañía.
  • Ingeniero de Datos: Construyen la infraestructura software necesaria para hacer posible el análisis de datos en sistemas de gran escala. Trabajan con las tecnologías Big Data de última generación para escalar soluciones y crear productos.
  • Analista de negocio: analista de datos con conocimiento especializado en el dominio de negocio de una compañía. Su propósito es contribuir en la mejora de los productos y servicios y mejorar el impacto de pérdidas y ganancias.

En cuanto a las salidas académicas, se trata de un perfil con gran potencial para incorporarse a un programa de doctorado, y eventualmente iniciar carrera como investigador y docente en la Universidad, al ser un área relativamente reciente y muy activa en I+D.

Más información en los vídeos:

La ciencia de datos está transformando nuestro mundo.

¿Qué papel quieres tener tú?

Companies and institutions involved

La Facultad de Informática (FIC) es un centro muy activo en su relación con empresas del entorno. Tiene convenios firmados con empresas de diferentes sectores de actividad para la realización de prácticas con reconocimiento académico.

Como consecuencia, el centro mantiene una oferta amplia de empleo y prácticas, y promueve la iniciativa empresarial de sus estudiantes y profesores. Mas información en:

Planning for teaching

El Plan de Estudios del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la UDC consta de 240 créditos divididos en 4 cursos. Todas las asignaturas son cuatrimestrales, excepto el trabajo de fin de grado (TFG).

Las asignaturas del primer curso son de carácter básico. En los demás cursos, las asignaturas se hacen cada vez más específicas y alcanzan un equilibrio entre aquellas dedicadas al área de ciencia de datos y las dedicadas al área de ingeniería de datos.

En el último curso, hay una oferta de doce asignaturas optativas, de las que podrán cursarse un máximo de seis y que el estudiante podrá elegir para, si lo desea, intensificar su formación en una de las dos áreas.

También en el último curso, las prácticas en empresa permitirán al alumno poner en práctica la formación recibida en el contexto de la realidad empresarial.

This study has teaching guide
You can read it to learn more about the study. In the table below you can see the individual teaching guides for each subject.

Study structure

The degrees are organized by courses. Click on a academic year for more information.

  Guide Type QTR. credits
Linear Algebra Core 1st 6 ECTS
Discrete Mathematics Core 1st 6 ECTS
Probability and Basic Statistics Core 1st 6 ECTS
Fundamentals of Programming I Core 1st 6 ECTS
Fundamentals of Computers Core 1st 6 ECTS
Multivariable Calculus Core 2nd 6 ECTS
Statistical Inference Core 2nd 6 ECTS
Introduction to Databases Core 2nd 6 ECTS
Fundamentals of Programming II Core 2nd 6 ECTS
Internet: Networks and Data Core 2nd 6 ECTS
  Guide Type QTR. credits
Design and Analysis of Algorithms Compulsory 1st 6 ECTS
Regression Models Compulsory 1st 6 ECTS
Statistical Modeling of High Dimensional Data Compulsory 1st 6 ECTS
Signals and Systems Compulsory 1st 6 ECTS
High Performance Computing Infrastructures Compulsory 1st 6 ECTS
Database Modeling Compulsory 2nd 6 ECTS
Data Protection, Privacy and Security Compulsory 2nd 6 ECTS
Information Theory Compulsory 2nd 6 ECTS
Machine Learning I Compulsory 2nd 6 ECTS
Mathematical Optimisation Compulsory 2nd 6 ECTS
  Guide Type QTR. credits
Machine Learning II Compulsory 1st 6 ECTS
Statistical Analysis of Dependent Data Compulsory 1st 6 ECTS
Parallel Processing Compulsory 1st 6 ECTS
Data Engineering Project Management Compulsory 1st 6 ECTS
Analytic Databases Compulsory 1st 6 ECTS
Machine Learning III Compulsory 2nd 6 ECTS
Information Retrieval Compulsory 2nd 6 ECTS
Image, Video and Audio Processing Compulsory 2nd 6 ECTS
Written Language Processing Compulsory 2nd 6 ECTS
Integration Technologies Compulsory 2nd 6 ECTS
  Guide Type QTR. credits
Statistical Analysis of Complex Data Optional 1st 6 ECTS
Large Scale Machine Learning Optional 1st 6 ECTS
Numerical Methods for Data Science Optional 1st 6 ECTS
Advanced Parallel Processing Optional 1st 6 ECTS
Spatiotemporal Data Representation and Management Optional 1st 6 ECTS
Simulation and Resampling Techniques Optional 1st 6 ECTS
Business and Entrepreneurship Compulsory 1st 6 ECTS
Work Placement Compulsory 1st 6 ECTS
Audiovisual Data Analysis and Interpretation Optional 2nd 6 ECTS
Data Mobility Optional 2nd 6 ECTS
Data Management in Intelligent Scenarios Optional 2nd 6 ECTS
Omics Data Management and Modeling Optional 2nd 6 ECTS
Natural Language Processing and Text Mining Optional 2nd 6 ECTS
Recommender Systems Optional 2nd 6 ECTS
Final Year Dissertation Compulsory 2nd 12 ECTS

 BOE with syllabus (PDF)

External references

Actualmente es posible cursar programas de grado en Data Science en más de 50 universidades de Estados Unidos. Entre otras: Columbia University, Mills College, Pennsylvania State University, College of Charleston, Maryville University, Marymount University, University of Massachusetts Darmouth, University of California Irvine, University of Rochester o el Simmons College. En Europa, Reino Unido y Países Bajos son los países con mayor número de grados en Data Science.

Query procedures used

En el proceso de elaboración de este título participaron empresas privadas del entorno que proporcionaron un punto de vista complementario. El conjunto de estas entidades incluyó a grandes multinacionales TIC y empresas del sector TIC gallego (Everis, DXC Technology, Indra, IBM, Altia, Balidea, Emetel, Telecon, Plexus, Bahía Software, Coremain e Imatia Innovation), a grandes empresas de distintos sectores (Inditex, Telefónica, Abanca, Banco Santander, Repsol Coruña y R Telecomunicaciones) y al centro tecnológico CITIC de la UDC, señalado en el año 2016 con el distintivo de Centro Singular de Investigación de Galicia, por la Xunta de Galicia.

Teachers

The study is taught by teachers from the departments of: Business, Computer Engineering, Computer Science and Information Technologies, Economics and Mathematics

The degrees are organized by courses. Click on a academic year for more information.

Student mobility

UDC holds student mobility agreements with universities and other third-level institutions across four continents. Students are offered several opportunities each year to apply to study abroad in one of these centres (for a single term or for a whole year), with the guarantee that all credits obtained will be duly recognised in their academic record upon their return.

For each round of applications, the University publishes the list of exchange options available to students and, where relevant, the specific conditions associated with each. Students may also apply to the University for funding for international work experience placements and internships.

Work experience placements are accredited in the student's academic record and the European diploma supplement. Students are free to decide in which host company or academic institution within the EHEA they wish to carry out their placement. To assist them in their search, the University has created an online noticeboard with jobs postings and other news.

Work-study placements in A Coruña are arranged by the International Relations Office (ORI) of the UDC in collaboration with the international relations coordinators in the student’s home university. The general entry criteria, rights and obligations of students, and admission and acceptance procedures for the programme, are regulated by the UDC Mobility Policy.

Particular centre actions

Dado el interés y actualidad de los contenidos del plan de estudios propuesto para este grado, consideramos que la participación en programas de movilidad es una opción de gran utilidad para la formación de los futuros alumnos. Actualmente, la Facultad de Informática de la Universidad de A Coruña tiene convenios activos con más de 50 Universidades de todo el mundo.