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Bachelor in Data Science and Engineering

Duration
4 years (240 credits)
Centre
Language
English

Presentation

The world of the 21st century generates massive amounts of data and, therefore, urgently needs experts capable of extracting meaning from them and putting them into value.

The Degree in Science and Data Engineering will train professionals with the ability to analyze, both theoretically and practically, said data for intelligent decision making. If you are a person with analytical skills, critical thinking, computer skills and mathematical skills, this degree will prepare you to generate practical solutions to technological, business and social problems.

Combine the study of fundamental subjects such as mathematics or computer science, with the new tools coming from the digital technologies of information and communication, including statistics, artificial intelligence or machine learning. In short, the Degree will turn you into a leader of the fourth industrial revolution.

Employability and profesional internships

UC3M has agreements with over 6000 companies and institutions in which students can undertake internships and access job openings.

A total of 92.3 % of graduates from this University enter the job market the first year after finishing their studies, according to the 2018 XXII Estudio de Inserción Profesional (Professional Placement Study)

International Excellence

QS Top 50 Under 50
Times Higher Education (THE)
Erasmus+

Program

Program

  • In 2019/20 only 1st. and 2nd. year will be implemented.

Course 2 - Semester 1

General subjects
SubjectsECTSTYPELanguage
Automata theory and compilers6CEnglish
Data Base6BCEnglish
Discrete mathematics6BCEnglish
Signals and Systems6CEnglish
Statistical Learning6CEnglish

Course 4 - Semester 1

General subjects
SubjectsECTSTYPELanguage
Audio processing, Video processing and Computer vision6CEnglish
Data Science Project6CEnglish
Web Analytics6CEnglish
Electives: Recommended 12 credits
Electives to choose in 4th year - First semester
SubjectsECTSTYPELanguage
At the end of your studies you must have obtained a total of 24 credits of electivity.
Cybersecurity Engineering6EEnglish
Functional data analysis6EEnglish
Fundamentals of BioInformatics6EEnglish
Internet Networking Technologies for Big Data6EEnglish
Machine Learning in Healthcare6EEnglish
Professional Internships18EEnglish
Regression in High Dimension6EEnglish
Simulation and Resampling methods6EEnglish

Course 4 - Semester 2

General subjects
SubjectsECTSTYPELanguage
Humanities6CEnglish
Bachelor Thesis12BTEnglish
Electives: Recommended 12 credits
Electives to choose in 4th year - First semester
SubjectsECTSTYPELanguage
At the end of your studies you must have obtained a total of 24 credits of electivity.
Advanced Internet Networking Technologies6EEnglish
Artificial Intelligence6EEnglish
Data Design for sensemaking6EEnglish
Educational data analytics6EEnglish
Inference methods in Bayesian Machine Learning6EEnglish
Professional Internships18EEnglish
Robotics6EEnglish
Stochastic Dynamical Systems6EEnglish
Time Series and Forecasting6EEnglish

 

 

 

 

 

 

 

TYPES OF SUBJECTS

BC: Basic Core
C: Compulsory
E: Electives
BT: Bachelor Thesis

 

 

 

 

 

 

Mobility

  • Exchange programs

    Exchange programs

    The Erasmus programme permits UC3M first degree and post graduate students to spend one or several terms at one of the European universities with which UC3M has special agreements or take up an Erasmus Placement, that is a work placement or internship at an EU company. These exchanges are funded with Erasmus Grants which are provided by the EU and the Spanish Ministry of Education.

    The non-european mobility program enables UC3M degree students to study one or several terms in one of the international universities with which the university has special agreements. It also has funding from the Banco Santander and the UC3M.

    These places are offered in a public competition and are awarded to students with the best academic record and who have passed the language threshold  (English, French, German etc..) requested by the university of destination.

  • European mobility

    The international mobility agreements will be published soon.

  • Non European mobility

    Non European mobility

Student Profile

  • Perfil de ingreso

    Entry profile

    A la vista de las vías y requisitos de acceso anteriores, parece muy recomendable que el alumno que ingresa en este Grado haya cursado la modalidad de Bachillerato de Ciencias, (o, en su caso, una modalidad equivalente de Bachillerato o similar en cuanto a las materias cursadas cuando el estudiante provenga de otros sistemas educativos no españoles).

    Como se ha visto en apartados anteriores de la memoria, este grado que se propone combina el aprendizaje de un conjunto de conocimientos y competencias multidisciplinares procedentes de áreas de conocimiento como informática, telecomunicaciones y estadística.

    De ahí que el perfil de ingreso recomendado se centre en el Bachillerato mencionado en Ciencias donde se obtiene una formación de carácter específico en estos ámbitos, que preparan en mejor medida a los estudiantes para su acceso a estudios de la rama de Ingeniería.

    En este Bachillerato, de acuerdo con la normativa española, los alumnos deben cursar en el conjunto de los dos cursos materias troncales tales como: Matemáticas II, Física, Química, Biología o Dibujo Técnico entre otras. Se trata pues de materias que, en buena parte, están claramente vinculadas al currículum del plan de estudios del Grado, por la base que proporcionan al estudiante interesado en acceder al mismo.

    Junto a los estudiantes de Bachillerato, el otro grupo de acceso principal a los Grados es el de los estudiantes de Formación Profesional. Ya no existe una preferencia de determinados ciclos formativos en el acceso a los grados de conformidad con la rama a la que se adscriben. No obstante, del conjunto de Ciclos Formativos de Grado Superior y familias profesionales, para este título, se presentan como las más recomendables en el perfil de ingreso los pertenecientes a:

    • Familia profesional de Informática y Comunicaciones, especialmente los ciclos formativos de Técnico Superior en Administración de Sistemas Informáticos en red, desarrollo de aplicaciones multiplataforma y desarrollo de aplicaciones web

    Todo ello, sin perjuicio de que, los alumnos procedentes de otros ciclos formativos podrán acceder igualmente; en este supuesto, los estudiantes tendrán un bagaje académico menos afín al grado y es probable que ello les obligue a prestar una mayor dedicación y esfuerzo durante el progreso de su carrera.

    Puestos a destacar algún contenido competencial idóneo en relación con el perfil de ingreso, el alumno debería tener una buena formación previa en Matemáticas. Son muy apreciables actitudes personales de iniciativa, trabajo en equipo, organización personal del trabajo, capacidad de abstracción, pensamiento crítico y responsabilidad e interés por la aplicación práctica de los conocimientos para la resolución de problemas reales así como un alto nivel de competencia en habilidades directivas y gestión tecnológica.

    Finalmente, la Universidad imparte el grado solo en opción inglés, es decir, que los alumnos deben realizar sus 240 créditos en este idioma. Por ello, los alumnos deberán demostrar un buen nivel de competencias lingüísticas en inglés equivalente al nivel B2 en el Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas, dado que se va a recibir la docencia en dicho idioma y se va a trabajar con textos, materiales, ejercicios etc. absolutamente en inglés.

  • Perfil del graduado

    Graduate profile

    Los egresados del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos deben ser capaces de preparar infraestructuras de grandes masas de datos para su posterior análisis, de diseñar y construir sistemas capaces de integrar datos de diversos recursos y administrar grandes volúmenes datos con el objetivo de optimizar el rendimiento del ecosistema de datos de una empresa, organismo o entidad. Además, los egresados serán capaces de convertir datos sin procesar en conocimiento, aplicando técnicas de estadística, aprendizaje máquina, y reconocimiento de patrones, que permitan resolver problemas críticos del negocio.

    Para ello, los egresados tendrán fuertes habilidades de programación, capacidad para diseñar nuevos algoritmos, manejar grandes volúmenes de datos y capacidad de análisis para interpretar los resultados de sus hallazgos y mostrarlos mediante técnicas de visualización. Además los egresados deberán estar al día con las últimas tecnologías informáticas de vanguardia, puesto que deberán trabajar con conjuntos de datos de diferentes tamaños y formas y ser capaces de ejecutar sus algoritmos con datos de gran tamaño de manera eficaz y eficiente.

    Además, estarán capacitados para desarrollar su carrera profesional en todos los sectores industriales y profesionales que demandan el perfil del científico e ingeniero de datos.

    General skills

    3.1 COMPETENCIAS BÁSICAS Y GENERALES BÁSICAS

    CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio

    CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio

    CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética

    CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado

    CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

    GENERALES

    CG1 - Conocimientos y habilidades adecuados para analizar y sintetizar problemas básicos relacionados con la ingeniería y la ciencia de datos, resolverlos y comunicarlos de forma eficiente.

    CG2 - Conocimiento de materias básicas científicas y técnicas que capaciten para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.

    CG3 - Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas, comprendiendo la responsabilidad ética, social y profesional de la actividad del tratamiento de datos. Capacidad de liderazgo, innovación y espíritu emprendedor.

    CG4 - Capacidad para la resolución de los problemas tecnológicos, informáticos, matemáticos y estadísticos que puedan plantearse en la ingeniería y ciencia de datos

    CG5 - Capacidad para resolver problemas formulados matemáticamente aplicados a diversas materias, empleando algoritmos numéricos y técnicas computacionales.

    CG6 - Sintetizar las conclusiones obtenidas de los análisis realizados y presentarlas de manera clara y convincente tanto por escrito como oralmente.

    3.2 COMPETENCIAS TRANSVERSALES

    CT1 - Capacidad de comunicar los conocimientos oralmente y por escrito, ante un público tanto especializado como no especializado.

    CT2 - Trabajar en equipo en contextos internacionales e interdisciplinares

    CT3 - Adquirir conocimientos básicos humanísticos que permitan completar el perfil formativo transversal del estudiante.

    CT4 - Conocer y ser capaz de manejar habilidades interpersonales sobre iniciativa y responsabilidad, negociación, inteligencia emocional, etc. así como herramientas de cálculo que permitan consolidar las habilidades técnicas básicas que se requieren en todo ámbito profesional

    3.3 COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

    CE1 - Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería y ciencia de datos. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra; geometría; cálculo diferencial e integral; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización.

    CE2 - Identificar correctamente problemas de tipo predictivo correspondientes a unos objetivos y unos datos determinados y emplear los resultados básicos del análisis de regresión como fundamento básico de los métodos de predicción.

    CE3 - Identificar correctamente problemas de clasificación correspondientes a unos objetivos y unos datos determinados y emplear los resultados básicos del análisis multivariante como fundamento básico de los métodos de clasificación, clustering y reducción de la dimensión.

    CE4 - Capacidad para la modelización matemática, implementación algorítmica y resolución de problemas de optimización relacionados con la ciencia de datos.

    CE5 - Comprender y manejar conceptos fundamentales de probabilidad y estadística y ser capaz de representar y manipular datos para extraer información significativa de los mismos.

    CE6 - Conocer los fundamentos de la Estadística Bayesiana y aprender las diferentes técnicas de computación intensiva para implementar inferencia y predicción Bayesiana.

    CE7 - Conocer los conceptos básicos de la programación y capacidad de realización de programas orientados al análisis de datos

    CE8 - Conocer diferentes estructuras de datos, algoritmia, bases de datos y ficheros orientados al tratamiento de datos

    CE9 - Conocer la teoría de los lenguajes, gramáticas y automátas y su aplicación al análisis léxico y sintático asociado al análisis de datos

    CE10 - Conocer y utilizar las principales tecnologías usadas para el procesamiento de grandes cantidades de datos

    CE11 - Capacidad para analizar y manipular señales analógicas y digitales en los dominios temporal y frecuencial

    CE12 - Capacidad para modelar, predecir, filtrar y suavizar señales aleatorias y procesos de ruido

    CE13 - Capacidad para aplicar y diseñar métodos de aprendizaje automático en problemas de clasificación, regresión y agrupación y para tareas de análisis supervisado, no supervisado y por refuerzo

    CE14 - Capacidad para diseñar soluciones basadas en redes neuronales artificiales

    CE15 - Capacidad para diseñar soluciones basadas en aprendizaje automático en aplicaciones en dominios específicos como los sistemas de recomendación, el tratamiento del lenguaje natural, la Web o las redes sociales online

    CE16 - Capacidad para diseñar soluciones de tratamiento de audio, vídeo y visión por computador

    CE17 - Conocer los requisitos de seguridad (con énfasis en la privacidad) de los entornos de big data y las consiguientes medidas de protección: técnicas; organizativas y legales, así como conocer y manejar las técnicas de cifrado y su utilización para garantizar la seguridad de los datos

    CE18 - Disponer de conocimientos básicos y fundamentales de arquitecturas de red

    CE19 - Capacidad para desarrollar aplicaciones Web y móviles y utilizarlas para capturar datos con ellas.

    CE20 - Utilizar herramientas de visualización de datos para poder comunicar los resultados de los análisis realizados sobre los mismos, adaptándolos a públicos diferentes tanto técnico como no técnico.

    CE21 - Utilizar herramientas modernas de optimización para resolver problemas prácticos de forma eficiente.

    CE22 - Identificar aspectos básicos y actuales de las áreas funcionales de la empresa y comprender la relación existente entre las mismas para favorecer el emprendimiento.

    CE23 - Saber analizar y resolver un problema del ámbito disciplinar del Grado aplicando los conocimientos, habilidades, herramientas y estrategias adquiridas o desarrolladas en el mismo.

    Results of the studies

    RA1 Haber adquirido conocimientos avanzados y demostrado una comprensión de los aspectos teóricos y prácticos y de la metodología de trabajo en el campo de la ciencias e ingeniería de datos con una profundidad que llegue hasta la vanguardia del conocimiento

    RA2 Poder, mediante argumentos o procedimientos elaborados y sustentados por ellos mismos, aplicar sus conocimientos, la comprensión de estos y sus capacidades de resolución de problemas en ámbitos laborales complejos o profesionales y especializados que requieren el uso de ideas creativas e innovadoras

    RA3 Tener la capacidad de recopilar e interpretar datos e informaciones sobre las que fundamentar sus conclusiones incluyendo, cuando sea preciso y pertinente, la reflexión sobre asuntos de índole social, científica o ética en el ámbito de su campo de estudio;

    RA4 Ser capaces de desenvolverse en situaciones complejas o que requieran el desarrollo de nuevas soluciones tanto en el ámbito académico como laboral o profesional dentro de su campo de estudio;

    RA5 Saber comunicar a todo tipo de audiencias (especializadas o no) de manera clara y precisa, conocimientos, metodologías, ideas, problemas y soluciones en el ámbito de su campo de estudio;

    RA6 Ser capaces de identificar sus propias necesidades formativas en su campo de estudio y entorno laboral o profesional y de organizar su propio aprendizaje con un alto grado de autonomía en todo tipo de contextos (estructurados o no).

Study in English

Studies in English only

This degree courses completely in English. No groups available in Spanish in any subject. You must take into mind that:

  • In groups in English, all work (classes, drills, exercises, tests, etc.) shall be conducted in English.
  • Along the first year, it must be established an English B2 level, passing a test, providing one of the supported official certificates or any way determined by the university. In the first weeks of the course will inform students how they can prove their level.
  • After completing the studies, the DS mention of having carried out the studies in English will appear.

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