Grado en Ciencia de Datos — Universitat de València (UV)
El Grado en Ciencia de Datos (Grau en Ciència de Dades) de la Universitat de València (UV) se imparte en la Escola Tècnica Superior d’Enginyeria (ETSE-UV), en el campus de Burjassot-Paterna.
Plan de estudios
El plan de estudios suma 240 ECTS repartidos en cuatro cursos de 60 ECTS cada uno: el primero combina 48 ECTS de formación básica y 12 obligatorios; el segundo, 12 de formación básica y 48 obligatorios; el tercero es íntegramente obligatorio; y el cuarto reparte 18 ECTS obligatorios, 12 ECTS de prácticas curriculares, 12 ECTS de Trabajo Fin de Grado y 18 ECTS optativos. La inclusión de 12 ECTS de prácticas curriculares en 4º curso es un rasgo que la propia UV detalla en su información oficial de transparencia, y que distingue a este plan de otros grados similares donde las prácticas quedan relegadas a una optativa más entre varias.
Por contenidos, el grado se centra en programación, machine learning, inteligencia artificial, deep learning y análisis de redes sociales, con aplicaciones en salud, economía, finanzas y ciberseguridad, según la propia universidad. Esa progresión, de lo básico en primer curso a lo íntegramente obligatorio en tercero, refleja una estructura pensada para construir primero una base estadística y matemática sólida antes de entrar en las técnicas más avanzadas de aprendizaje automático.
Qué aporta estudiar Ciencia de Datos en la UV
La Ciencia de Datos combina tres piezas que tradicionalmente se enseñaban en facultades distintas: la estadística, que permite distinguir un patrón real de una simple coincidencia en los datos; la informática, que da la capacidad de procesar volúmenes de información que ningún analista podría revisar a mano; y el conocimiento aplicado a un sector concreto, imprescindible para que un modelo técnicamente correcto tenga sentido de negocio. Impartir este grado desde una escuela de ingeniería como la ETSE-UV, y no desde una facultad de matemáticas o de economía, marca de entrada un enfoque más orientado a la implementación técnica que a la teoría pura.
El propio recorrido del plan, con el tercer curso íntegramente obligatorio, sugiere que la Universitat de València ha optado por consolidar primero un núcleo común muy amplio (estadística avanzada, bases de datos, algoritmia, aprendizaje automático) antes de abrir en cuarto curso el margen de elección mediante los 18 ECTS optativos. Esa arquitectura es habitual en titulaciones STEM de universidades públicas grandes, donde se prioriza que todos los egresados compartan un mismo nivel técnico mínimo antes de especializarse.
Acceso
El acceso se gestiona mediante el proceso de preinscripción universitaria coordinado por la Generalitat Valenciana; la nota de corte varía cada curso académico y puede consultarse en el portal oficial de acceso a la universidad de la Comunitat Valenciana. El precio del crédito en la UV, como universidad pública valenciana, se regula por el Decreto 101/2024, de 2 de agosto, del Consell, el mismo decreto autonómico que fija el precio público en la Universitat Politècnica de València, por lo que conviene consultar la cifra vigente en la web oficial de la UV antes de matricularse.
Como en el resto de universidades españolas, las vías de acceso generales son Bachillerato con la EBAU superada, Formación Profesional de grado superior, titulación universitaria previa, mayores de 25, 40 o 45 años mediante la prueba de acceso correspondiente, y estudios extranjeros homologados. La nota de admisión se calcula sumando la calificación media del expediente y, si se presentan, hasta dos materias de la fase voluntaria de la EBAU ponderadas según la rama del título al que se opte. Para la matrícula suele requerirse el DNI o pasaporte, el resguardo de las tasas de título y la certificación académica de la vía de acceso utilizada.
Salidas profesionales
Prácticamente ningún sector escapa hoy a la necesidad de analizar sus propios datos, lo que ha convertido a la Ciencia de Datos en una de las disciplinas con más demanda de la última década. Los tres perfiles clásicos que salen de un grado de este tipo son el analista de datos, volcado en informes y cuadros de mando que sirven de apoyo a la decisión; el científico de datos, que construye modelos predictivos mediante estadística y aprendizaje automático; y el ingeniero de datos, encargado de la infraestructura que recoge, almacena y procesa la información antes de que llegue a los otros dos perfiles.
A esos tres se suman otras salidas habituales: business intelligence en banca, seguros, retail, energía, salud o telecomunicaciones; consultoría de datos para empresas que necesitan externalizar este tipo de análisis; marketing digital y analítica web, donde se mide el comportamiento de usuarios y el rendimiento de campañas; y, para quien prefiera seguir en el ámbito académico, investigación mediante máster y doctorado. Dado que este grado se imparte desde una escuela de ingeniería con fuerte peso en deep learning e inteligencia artificial aplicada a salud y finanzas, según la propia información de la UV, sus egresados suelen encontrar encaje natural en equipos técnicos de estos dos sectores, además de en ciberseguridad, una de las cuatro áreas de aplicación que la universidad destaca explícitamente en su plan.
Herramientas y forma de trabajar
En un plan con un tercer curso íntegramente obligatorio como el de la UV, el alumnado suele llegar a las asignaturas de aprendizaje automático y deep learning de cuarto con una base ya asentada en programación (típicamente Python), bases de datos y estadística inferencial, lo que permite que esas asignaturas avanzadas se centren en la parte más específica del machine learning en lugar de tener que repasar fundamentos. Las 12 ECTS de prácticas curriculares de cuarto curso añaden además un componente que muchos grados de Ciencia de Datos en España no incluyen de forma obligatoria, la posibilidad de aplicar lo aprendido en un entorno laboral real antes de graduarse, algo que facilita la transición al mercado de trabajo.
El énfasis declarado por la propia universidad en salud, economía, finanzas y ciberseguridad como ámbitos de aplicación no es solo una lista orientativa, condiciona también los casos prácticos y proyectos que suelen plantearse a lo largo del grado, con datasets y problemas extraídos de esos cuatro sectores en lugar de ejemplos genéricos.
Un grado dentro de una universidad pública grande
Cursar Ciencia de Datos en una universidad pública generalista como la UV tiene una diferencia práctica frente a hacerlo en un centro más pequeño o especializado, el acceso a servicios, bibliotecas, grupos de investigación y actividad extraacadémica de una universidad con decenas de miles de estudiantes repartidos en múltiples campus. La ETSE-UV, como escuela técnica dentro de esa estructura, combina la escala de una universidad grande con la proximidad de un centro más pequeño dentro del campus de Burjassot-Paterna, compartido con otras titulaciones científicas y técnicas.
Esa condición de universidad pública también incide directamente en el coste de la matrícula, sujeto al precio regulado por decreto autonómico, muy inferior al de un centro privado equivalente, aunque a cambio del acceso condicionado por la nota de corte que resulte cada año del proceso de preinscripción. Para quien valora especialmente el peso de la investigación académica, la ETSE-UV mantiene grupos de trabajo activos en varias de las áreas que el propio grado señala como aplicación, salud, economía, finanzas y ciberseguridad, lo que facilita la conexión entre las asignaturas del grado y proyectos de investigación reales ya en marcha.
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Fuente oficial
Este título figura en el Registro de Universidades, Centros y Títulos (RUCT) del Ministerio de Educación. Se imparte en: Escuela Técnica Superior de Ingeniería.