Plan de Estudios

PROGRAMA FORMATIVO ACTUAL

Las materias del Grado en Business Data Analytics se han diseñado específicamente para el grado incorporando aquellos aspectos necesarios para formar a futuros profesionales en el ámbito de la ciencia de datos y la inteligencia artificial para dar respuesta real a las necesidades empresariales.

Asignaturas del grado

A continuación, te presentamos un resumen de las materias del grado:

Analytical skills

MATEMÁTICAS Y ESTRADÍSTICA

Serás capaz de entender los conceptos matemáticos y estadísticos detrás de la inteligencia artificial

GESTIÓN Y GOBIERNO DE LOS DATOS

La gestión estratégica y el buen gobierno de los datos es clave para una correcta aplicación de la inteligencia artificial en las organizaciones.

MODELIZACIÓN MATEMÁTICA

Aprenderás a crear modelos que permitan extraer valor de los datos. Conocerás conceptos como aprendizaje automático, aprendizaje profundo, etc.

VISUALIZACIÓN DE DATOS

Aprenderás a comunicar los resultados obtenidos a través de visualizaciones eficaces. Además, utilizarás las herramientas clave para la inteligencia de negocio.

Tech skills

PROGRAMACIÓN

Aprenderás a utilizar los lenguajes de programación más utilizados en la ciencia de datos (R, Python, etc.)

BASES DE DATOS

Conocerás diferentes plataformas para el almacenamiento de los datos. Tanto bases de datos relacionales como no relacionales, entre otras.

TECNOLOGÍAS BIG DATA

Conocerás las principales plataformas para el análisis de grandes volúmenes de datos, tanto on-premise como en la nube (AWS).

Domain skills

Economía

Aprenderás las bases de la economía (macro y microeconomía) para poder así entender la economía desde una mirada data-driven.

Marketing

Aprenderás los fundamentos del marketing y como combinar el análisis de datos con las estrategias de marketing.

Finanzas

Obtendrás diferentes perspectivas sobre los datos financieros de una empresa, proporcionando información que puede facilitar la toma de decisiones y acciones estratégicas que mejoren el rendimiento general de la empresa.

Industria

Conocerás las claves de la industria 4.0 y como los datos son un elemento fundamental para ello.

Salud

Obtendrás conocimientos básicos sobre este sector y cómo el análisis de datos se está convirtiendo en una tendencia en este ámbito.

Ética y derecho

Conocerás la legislación aplicable en el ámbito de la inteligencia artificial, así como los aspectos éticos a considerar en su aplicación

Soft skills

Gestión de proyectos

Aprenderás las metodologías más usadas en la empresa para la gestión de proyectos (Scrum, Kanban, etc.)

Comunicación

Serás capaz de expresarte de forma oral y escrita de manera eficaz.

Habilidades personales

Desarrollarás de forma práctica las soft skills necesarias en cualquier ámbito empresarial.

Consulta todas las asignaturas

Resolución de retos

A través del aprendizaje basado en la resolución de retos, a lo largo del grado deberás resolver 12 retos reales planteados por organizaciones e instituciones de diferentes sectores. Para ello trabajarás en equipo con tus compañeros/as y tendrás la tutorización de un profesor que ejercerá de project manager. De esta forma podrás aplicar los conocimientos adquiridos en las materias desarrollando soluciones creativas e innovadoras que resuelvan las necesidades de diferentes organizaciones.

Al finalizar el grado tendrás un portfolio de proyectos que servirán para ejemplificar las habilidades y competencias adquiridas en el grado.

Conoce la metodología de aprendizaje

A continuación, se muestran todas las asignaturas del plan de estudios para el Grado en Business Data Analytics:

1^er Año

	Materia	Tipo	ECTS	Idioma
PDF	Fundamentos matemáticos y Estadísticos I	FB	12	C, I
PDF	Programación y BBDD I	FB	9	C, I
PDF	Data Science I	OB	9	C, I
PDF	Data Mining I	OB	5	C, I
PDF	Visualización de datos I	OB	3	C, I
PDF	Economía, empresa y Negocio I	FB	16	C, I
PDF	Habilidades personales I	OB	3	C, I
PDF	Casos prácticos I	OB	3	C, I
	Total		60

2º Año

	Materia	Tipo	ECTS	Idioma
PDF	Fundamentos matemáticos y Estadísticos II	FB	12	C, I
PDF	Programación y BBDD II	OB	4	C, I
PDF	Big Data y Ecosistema digital I	OB	6	C, I
PDF	Data Science II	OB	6	C, I
PDF	Data Mining II	OB	5	C, I
PDF	Visualización de datos II	OB	3	C, I
PDF	Economía, empresa y Negocio II	FB	6	C, I
PDF	Herramienta para la gestión I	FB	6	C, I
PDF	Cliente digital I	FB	6	C, I
PDF	Habilidades personales II	OB	3	C, I
PDF	Casos prácticos II	OB	3	C, I
	Total		60

3^er Año

	Materia	Tipo	ECTS	Idioma
PDF	Big Data y Ecosistema digital II	OB	8	C, I
PDF	Data Science III	OB	8	C, I
PDF	Data Mining III	OB	9	C, I
PDF	Visualización de datos III	OB	3	C, I
PDF	Economia, empresa y Negocio III	OB	4	C, I
PDF	Cliente digital III	OB	6	C, I
PDF	Herramientas para la gestión II	OB	4	C, I
PDF	Habilidades personales III	OB	3	C, I
PDF	Los datos en el sector financiero I	OP	3	C, I
PDF	Industria Digital I	OP	3	C, I
PDF	Los datos en el sector de la salud I	OP	3	C, I
PDF	Tendencias en la gestión de los datos	OP	3	C, I
	Total		60

4º Año

	Materia	Tipo	ECTS	Idioma
PDF	Programación y BBDD III	OB	3	C, I
PDF	Big Data y Ecosistema digital III	OB	3	C, I
PDF	Data Mining IV	OB	3	C, I
PDF	Visualización de datos IV	OP	3	C, I
PDF	Los datos en el sector financiero II	OP	3	C, I
PDF	Industria Digital II	OP	3	C, I
PDF	Los datos en el sector de la salud II	OP	3	C, I
PDF	Modelos de negocio en el ámbito de los datos	OP	3	C, I
PDF	Habilidades personales IV	OB	3	C, I
PDF	Experiencia práctica	OB	30	C, I
PDF	TFG	OB	9	C, I
	Total		60

Leyenda

FB: Formación Básica - 67 ECTS
OB: Obligatoria - 146 ECTS
OP: Optativa - 12 ECTS
TFG: Trabajo Fin de Grado

C: Castellano
I: Inglés