Máster en Ciencia de Datos e Ingeniería
DURACIÓN
2 Years
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo, Tiempo Parcial
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TASAS DE MATRÍCULA
EUR 6000
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
Introducción
¿Qué es la ciencia de datos & engineering?
Data Science (DS) es una combinación de habilidades científicas, de ingeniería y artísticas para extraer conocimiento útil de los datos. Implica diferentes áreas de conocimiento, desde la estadística a las bases de datos y la informática, pasando por la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Se utiliza para resolver problemas importantes en nuestra economía y sociedad, desde predecir las ventas de productos y recomendar el mejor producto para un cliente, hasta apoyar el diagnóstico de pacientes y analizar la propagación de un virus.
Es Maestro in Data Science y Engineering ¿me conviene?
El programa está dirigido a personas con formación cuantitativa (principalmente ingeniería, ciencias físicas y economía/gestión). Aunque es adecuado para recién licenciados, también está pensado para profesionales licenciados e incluso titulados de máster, con el fin de recalificar o reforzar su formación en este ámbito.
Galería
Admisión
Plan de estudios
- Curso de proyectos con empresas
- Tesis de 6 meses
- disertación: investigación en laboratorio o innovación en una empresa
- Curso optativo E1 (incl. emprendimiento)
Unidades de curso pertenecientes a los campos académicos definidos en la(s) estructura(s) curricular(es) activa(s) en el año académico en curso
- Ciencias Informáticas
- Informática
Objetivos y competencias del programa
Como graduado de MDSE, usted podrá:
- comprender de manera crítica y profunda los principios, metodologías y técnicas centrales de la Ciencia de Datos (CD), particularmente aquellos aplicables a problemas de gran tamaño y complejidad;
- Diseñar e implementar soluciones y productos DS nuevos y complejos utilizando conocimientos de última generación en el área, considerando restricciones éticas, sociales, legales, tecnológicas y económicas;
- juzgar críticamente nuevas soluciones tecnológicas y promover la búsqueda y aplicación de métodos y soluciones innovadoras de DS a problemas desafiantes, apelando a la curiosidad, la creatividad y el rigor;
- Trabajar eficientemente en un equipo de proyecto como científico de datos para desarrollar proyectos que agreguen valor a las organizaciones;
- comunicar su razonamiento altamente tecnológico a diversas audiencias, de forma oral o escrita, en contextos (inter)nacionales, fomentando un cambio positivo en las organizaciones;
- continuar su formación en SD de forma independiente y a lo largo de la vida.
Oportunidades profesionales
La ciencia y la ingeniería de datos es un área con una amplia gama de opciones para carreras profesionales apasionantes:
- un científico de datos en una empresa, entregando proyectos para su empresa y para clientes externos;
- un investigador de ciencia de datos en un laboratorio, ampliando los límites del área desarrollando nuevos métodos y aplicándolos a dominios novedosos;
- un investigador de ciencia de datos en una empresa, que impulsa la innovación para mantener a su empresa a la vanguardia.
¿Por qué estudiar en Faculty of Engineering of the University of Porto?
¿ Por qué estudiar el Máster en Ciencia de Datos e Ingeniería en FEUP ?
El Máster en Ciencia e Ingeniería de Datos (MDSE) tiene como objetivo promover la excelencia de la cualificación en los aspectos nucleares y avanzados de la Ciencia de Datos (DS), desde sus fundamentos teóricos hasta la integración de las tecnologías informáticas en las organizaciones. El MDSE pretende dar respuesta a la demanda del mercado de científicos de datos. Nace de forma natural en la Faculty of Engineering of the University of Porto , dada la excelente docencia y el personal investigador de los tres departamentos implicados: Ingeniería Informática, Ingeniería Industrial y de Gestión e Ingeniería Eléctrica e Informática. Las sólidas competencias en DS de la FEUP se ven confirmadas por la amplia experiencia docente, el impacto de las publicaciones científicas y la calidad de los proyectos científicos y de I+D+i llevados a cabo.