Máster en Ciencia de Datos: Universidad Autónoma de Madrid (UAM)
El Máster Universitario en Ciencia de Datos de la Universidad Autónoma de Madrid es un máster presencial de un curso y 60 créditos ECTS, que se imparte en la Escuela Politécnica Superior, en el campus de Cantoblanco (Madrid). Es un título oficial, inscrito en el registro estatal de titulaciones con el código 4317049.
Qué se estudia
Los 60 créditos se organizan en cuatro módulos: fundamentos de la ciencia de datos (30 créditos obligatorios), introducción a la metodología de la investigación (3 obligatorios), temas avanzados (18 optativos) y el Trabajo Fin de Máster (9 obligatorios). Los fundamentos incluyen Estadística, Computación Numérica, Teoría de la Información, Gestión de Datos, procesamiento de datos a gran escala, aprendizaje automático y optimización. Los temas avanzados permiten especializarse en aprendizaje profundo, neuroinformática y procesamiento del lenguaje natural, entre otros.
Plan de estudios por curso
Es el plan de 2024, el único con oferta docente en 2026/2027. Su modificación se publicó en el BOE.
Primer curso
| Asignatura | ECTS | Tipo |
|---|---|---|
| Trabajo de Fin de Máster | 9 | TFG |
| Asignatura | ECTS | Tipo |
|---|---|---|
| Métodos Avanzados en Estadística | 6 | Obligatoria |
| Computación Numérica | 3 | Obligatoria |
| Teoría de la Información | 3 | Obligatoria |
| Procesamiento de Datos a Gran Escala | 3 | Obligatoria |
| Gestión de Datos | 3 | Obligatoria |
| Métodos Avanzados en Aprendizaje Automático | 6 | Obligatoria |
| Optativas: se eligen entre 3 asignaturas ofertadas | Optativa |
Ver las 3 optativas ofertadas
- Biodispositivos (6 ECTS)
- Procesamiento de Señal y Transformadas (3 ECTS)
- Procesos Estocásticos (3 ECTS)
| Asignatura | ECTS | Tipo |
|---|---|---|
| Optimización | 3 | Obligatoria |
| Procesamiento de Información Temporal | 3 | Obligatoria |
| Proyecto de Investigación para la Ciencia de Datos | 3 | Obligatoria |
| Optativas: se eligen entre 10 asignaturas ofertadas | Optativa |
Ver las 10 optativas ofertadas
- Neuroinformática (6 ECTS)
- Aprendizaje Profundo para Procesamiento de Señales de Audio (3 ECTS)
- Aprendizaje Profundo para Procesamiento de Señales de Imagen y Vídeo (3 ECTS)
- Aprendizaje Profundo para Procesamiento de Información Biométrica (3 ECTS)
- Aprendizaje Profundo para Procesamiento del Lenguaje Natural (3 ECTS)
- Aplicaciones de Tecnologías del Lenguaje (3 ECTS)
- Sistemas de Recomendación (3 ECTS)
- Métodos Funcionales en Aprendizaje Automático (3 ECTS)
- Aprendizaje por Refuerzo (3 ECTS)
- Métodos Bayesianos (3 ECTS)
De las optativas se cursan 18 créditos. Hasta 9 créditos pueden cursarse en otros másteres oficiales de la universidad.
Prácticas
El plan no incluye una asignatura de prácticas externas. El Trabajo Fin de Máster puede realizarse en una empresa mediante convenio con la Oficina de Prácticas de la Escuela Politécnica Superior.
Acceso
El acceso está pensado para quien llega de un grado en Ingeniería Informática, Telecomunicación, Biomédica, Física, Matemáticas u otras titulaciones científicas o tecnológicas afines. Quien no haya cursado al menos 6 créditos de fundamentos de aprendizaje automático en su grado debe cursar el complemento formativo Aprendizaje Automático I, de 6 créditos, en el primer semestre. Los pasos de preinscripción y matrícula están en la web de la universidad.
Preguntas frecuentes
¿Cuántos créditos tiene este máster?
60 créditos ECTS en un solo curso académico.
¿Hay prácticas externas?
No como asignatura. El Trabajo Fin de Máster puede hacerse en una empresa mediante convenio con la Oficina de Prácticas de la escuela.
¿Cuántos créditos son optativos?
18.
¿En qué modalidad se imparte?
Presencial.