Grado en Ingeniería en Matemática aplicada al Análisis de Datos

Grado en Ingeniería en Matemática aplicada al Análisis de Datos

Grado en Ingeniería en Matemática aplicada al Análisis de Datos

Modalidades

  • Presencial

Duración

  • 4 años

Universidades / Campus

  • Madrid (Alcobendas)

Idiomas

  • Español

ECTS

  • 240

Facultades

  • Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño
  • Áreas

    • Matemáticas - Data Science

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    El Grado en Ingeniería en Matemática aplicada al Análisis de Datos de la Universidad Europea es el título que te habilita para ejercer como analista de datos o Data Science, abordando funciones de explotación, desarrollo, diseño y administración de sistemas de gran volumen de datos y las funciones de análisis, arquitectura y dirección de los mismos en múltiples ámbitos de aplicación (salud, educación, industria, energía, etc).

    La recogida, filtración, presentación e interpretación de datos juega un papel crucial para la toma de decisiones en cualquier empresa hoy en día. Tanto que ya figura en la cabeza de profesiones más demandadas según un informe de Linkedin de finales de 2014; y según una investigación de la consultora Mckinsey se espera que para 2018 haya entre 140.000 y 190.000 puestos de trabajo vacantes para estos profesionales en Estados Unidos, siendo 100.000 en España.

    Destacamos 5 razones por las que te recomendamos que estudies este Grado en Ingeniería Matemática aplicada al Análisis de Datos en la Universidad Europea:

    • El plan de estudios combina los conocimientos de 3 materias principales, matemáticas, informática y empresa con el desarrollo de proyectos reales y la formación en competencias transversales, dado que las salidas profesionales pueden ser múltiples: experto en gestión de la información, gestor de información, analista de datos web, de datos de marketing u operaciones, desarrollador de sistemas, etc.
    • Proyectos reales encargados por empresas colaboradoras, como el Aula IBM-Smart Campus , un centro tecnológico donde IBM aporta el Software IOC y la universidad las instalaciones para desplegar proyectos inteligentes. En cada curso académico se realiza un proyecto real propuesto por empresas y organizaciones externas donde aplicar los conocimientos adquiridos en las asignaturas de ese año.
    • Convenios de prácticas en las empresas más punteras del sector. Entre las que se encuentran más de 60 compañías del sector TIC (Telefónica, Vodafone, Indra, Coritel, GMV u Orange), además de 70 empresas en el área de consultoría (Accenture, Deloitte, Everis, Capgemini o Unisys). Nuestra experiencia nos asegura una alta tasa de incorporación a las empresas tras el periodo de prácticas.
    • Podrás disfrutar de una experiencia académica en otros países en reconocidas universidades extranjeras (incluyendo el desarrollo de un proyecto y prácticas profesionales).
    • Asignaturas clave para tu empleabilidad, como el Proyecto de Open Data, que consiste en aplicar conocimientos de lenguajes de programación estadística y programación distribuida sobre una fuente de datos abierta, o como el Proyecto de Big data, que consiste en desarrollar un proyecto real en un sistema de Big data aplicando las técnicas de almacenamiento de datos, aprendizaje automático y visualización).

    Más información sobre el Grado en Matemáticas en Madrid

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    Modelo de aprendizaje innovador.

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    Tecnología en el aula. Estamos preparados.

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    Internacionalidad.

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    Profesores en activo con sólida trayectoria profesional.

    El perfil de ingreso recomendado para Ingeniería en Matemática aplicada al Análisis de Datos se concreta en:

    • Esta titulación es idónea para aquellos alumnos interesados en las matemáticas, la informática, los ordenadores y la tecnología en general.
    • Los alumnos deberán disponer de una base de matemáticas, así como habilidades de comunicación oral y escrita a nivel de Formación Profesional Ciclos Formativos de Grado Superior o Bachillerato. 
    • En la titulación deberán desarrollar sus capacidades de análisis, síntesis, planificación y razonamiento deductivo. Además se fomentarán sus habilidades de iniciativa, liderazgo y trabajo en equipo para la resolución de problemas y para el desarrollo de proyectos prácticos.
    • Deberán tener interés por asumir retos de innovación y por la formación continua a lo largo de su vida profesional.
    Logotipo de Universidad Europea de Madrid

    Calendario de implantación del título

    El Grado en Ingeniería en Matemática aplicada al Análisis de Datos, por la Universidad Europea de Madrid se implantará con arreglo al siguiente calendario:

    PRIMER CURSO

    CURSO 2017-2018

    SEGUNDO CURSO

    CURSO 2018-2019

    TERCER CURSO

    CURSO 2019-2020

    CUARTO CURSO

    CURSO 2020-2021

    Programa de estudios

    PRIMER CURSO
    Código Asignatura Materia ECTS Tipo Idioma

    9840001102

    Fundamentos de empresa

    6

    BA/UC

    ESP

    Business Fundamentals

    9840001107

    Principios básicos de la estadística

    6

    BA/UC

    ESP

    Basic principles of statistics

    9840001104

    Fundamentos de programación y computadores

    6

    BA/UC

    ESP

    Foundations of programming and computers

    9840001101

    Eficacia personal y profesional

    6

    OB/DR

    ESP

    Personal and professional effectiveness

    9840001108

    Álgebra

    6

    BA/UC

    ESP

    Algebra

    9840001105

    Programación orientada a objetos

    6

    BA/UC

    ESP

    Object-oriented programming

    9840001103

    Marketing y Ventas

    6

    OB/DR

    ESP

    Marketing and Sales

    9840001106

    Bases de datos

    6

    BA/UC

    ESP

    Database

    9840001109

    Cálculo numérico

    6

    BA/UC

    ESP

    Numerical analysis

    9840001110

    Proyecto de Ingeniería

    6

    BA/UC

    ESP

    Engineering Project

    SEGUNDO CURSO
    Código Asignatura Materia ECTS Tipo Idioma

    9840001202

    Operaciones y RRHH

    6

    OB

    ESP

    Operations and HR

    9840001206

    Matemática discreta

    6

    BA

    ESP

    Discrete mathematics

    9840001203

    Estucturas de datos

    6

    OB

    ESP

    Data Structures

    9840001201

    Impacto e influencia relacional

    6

    OB

    ESP

    Impact and relational influence

    9840001207

    Inferencia estadística

    6

    OB

    ENG

    Statistical inference

    9840001204

    Inteligencia Artificial

    6

    OB

    ESP

    Artificial intelligence

    9840001209

    Proyecto de Open Data I

    6

    OB

    ESP

    Open Data Project I

    9840001205

    Gestión de proyectos

    6

    OB

    ESP

    Project management

    9840001208

    Estadística computacional

    6

    OB

    ENG

    Computational statistics

    9840001210

    Proyecto de Open Data II

    6

    OB

    ESP

    Open Data Project II

    TERCER CURSO
    Código Asignatura Materia ECTS Tipo Idioma

    9840001302

    Dirección estratégica y Análisis Financiero

    6

    OB

    ESP

    Strategic Management and Financial Analysis

    9840001306

    Lenguajes de programación estadística

    6

    OB

    ENG

    Statistical programming languages

    9840001303

    Almacenamiento masivo de datos

    6

    OB

    ESP

    Big data storage

    9840001308

    Proyecto de Big Data I

    6

    OB

    ESP

    Big Data Project I

    9840001307

    Análisis multivariante de datos

    6

    OB

    ESP

    Multivariate analysis

    9840001304

    Aprendizaje Automático

    6

    OB

    ENG

    Machine learning

    9840001309

    Proyecto de Big Data II

    6

    OB

    ESP

    Big Data Project II

    9840001305

    Visualización de datos

    6

    OB

    ESP

    Data Visualization

    9840001301

    Liderazgo emprendedor

    6

    OB

    ESP

    Entrepreneurial leadership

    9840001310

    Proyecto de Big Data III

    6

    OB

    ESP

    Big Data Project III

    CUARTO CURSO
    Código Asignatura Materia ECTS Tipo Idioma

    9840001403

    Virtualización y seguridad

    6

    OB

    ENG

    Virtualization and security

    9840001406

    Estudio de datos de panel

    6

    OB

    ESP

    Analysis of panel data

    9840001401

    Sistemas de información empresarial

    6

    OB

    ESP

    Management information system

    9840001405

    Aplicaciones  y tendencias del análisis de datos

    6

    OB

    ESP

    Applications and data analysis trends

    9840001402

    Economía y marketing digital

    6

    OB

    ENG

    Digital economy and marketing

    9840001404

    Seguridad y Legislación profesional

    6

    OB

    ESP

    Security and profesional legislation

    9840001802 / 9840001801

    Ampliación de prácticas  /actividades universitarias

    6

    OP

    ESP

    Expanding internships / university activities

    9840001408

    Prácticas externas

    6

    OB

    ESP

    Internships

    9840001407

    Trabajo fin de grado

    12

    OB

    ESP

    Final Project

    Descargar Programas de las Asignaturas

    Trabajo fin de grado

    El trabajo fin de grado consiste en un proyecto de un estudiante o grupo de estudiantes, dirigido por uno o más tutores. Su proceso de desarrollo exige, como primer paso, la presentación de un anteproyecto. Se considera que el proyecto comienza realmente una vez que el anteproyecto ha sido formalmente aprobado. Una vez concluidos los objetivos fijados en éste, los alumnos podrán solicitar, con el acuerdo de sus tutores, la defensa y evaluación final del proyecto.

    Para la evaluación  final del proyecto se requerirá la presentación de una memoria, en la que se describa en detalle el trabajo realizado. Así mismo, será necesaria la defensa oral del proyecto en acto público ante un tribunal evaluador. Igualmente será susceptible de ser evaluado cualquier material adicional que se considere necesario, según el tipo de proyecto.

    Se consiguen los siguientes resultados de aprendizaje:

    - Realizar de forma individual y autónoma un proyecto en el ámbito del análisis de datos aplicando técnicas, métodos, herramientas y dominios novedosos para el alumno.

    - Recopilar información relativa a la temática del proyecto y realizar un análisis y síntesis de la misma que le permita comprender el campo de aplicación

    - Generar anteproyectos donde se establezcan, entre otros, los objetivos, recursos y planificación a poner en práctica para la finalización en tiempo del proyecto.

    - Generar informes estructurados que contengan conclusiones, incluyendo los relativos a la ética y la legislación vigente, y trabajos futuros.

    -  Realizar una presentación de los resultados obtenidos ante un público especializado

    Desarrollar la siguiente competencia:

    CE25   Ejercicio original a realizar individualmente y presentar y defender ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto en el ámbito de la ciencia de los datos de naturaleza profesional en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en las enseñanzas.

    Competencias Básicas (MECES).

    Estas competencias están definidas en el RD 1393/2007
    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.

    Competencias generales

    Se definen a continuación las competencias que se desarrollan en el título y que se ajustan a los resultados de aprendizaje para el nivel de grado del Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior (MECES).
    CG1. Capacidad para recopilar e interpretar datos e informaciones y extraer conclusiones reflexionando sobre asuntos de índole social, científica o ética en el ámbito del análisis de datos.
    CG2. Conocimiento de las herramientas matemáticas básicas, principalmente de cálculo, álgebra lineal y probabilidad, para su aplicación rigurosa y fiable que permita modelizar problemas reales complejos.
    CG3. Conocimiento y aplicación de las tecnologías y herramientas informáticas, principalmente las bases de datos, la programación de algoritmos y la inteligencia artificial, para construir, analizar e interpretar fuentes de datos incluyendo su obtención, preprocesado, almacenamiento, análisis y visualización de resultados, que ayuden en la toma de decisiones en campos diversos. 
    CG4. Conocimiento de los fundamentos de empresa que permitan entender, interpretar y mostrar los datos de la forma más adecuada a cada organización.
    CG5. Capacidad para colaborar con profesionales de otros campos (financiero, marketing, sanidad, etc.), trabajando en equipo, participando en la organización y la gestión de proyectos, atendiendo a las normas de ética profesional y las relativas a la protección y seguridad de datos..
    CG6. Capacidad de aprender de forma autónoma nuevas técnicas y herramientas, así como defender la necesidad de mantener, a lo largo de su vida profesional, un aprendizaje continuado y abordar problemas nuevos con nuevas herramientas.
    CG7. Capacidad para comunicar a todo tipo de audiencia de manera clara y precisa, conocimientos, metodologías, ideas, problemas y soluciones en el ámbito del análisis de datos.

    Competencias Transversales.

    CT1: Aprendizaje Autónomo: Habilidad para elegir las estrategias, las herramientas y los momentos que considere más efectivos para aprender y poner en práctica de manera independiente lo que ha aprendido.
    CT2: Autoconfianza: Capacidad para valorar nuestros propios resultados, rendimiento y capacidades con la convicción interna de que somos capaces de hacer las cosas y los retos que se nos plantean.
    CT3: Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones: ser capaz de valorar y entender posiciones distintas, adaptando el enfoque propio a medida que la situación lo requiera.
    CT4: Capacidad de análisis y síntesis: ser capaz de descomponer situaciones complejas en sus partes constituyentes; también evaluar otras alternativas y perspectivas para encontrar soluciones óptimas. La síntesis busca reducir la complejidad con el fin de entenderla mejor y/o resolver problemas.
    CT5: Capacidad para aplicar los conocimientos a la práctica, para utilizar los conocimientos adquiridos en el ámbito académico en situaciones lo más parecidas posibles a la realidad de la profesión para la cual se están formando.
    CT6: Comunicación oral/ comunicación escrita: capacidad para transmitir y recibir datos, ideas, opiniones y actitudes para lograr comprensión y acción, siendo oral la que se realiza mediante palabras y gestos y, escrita, mediante la escritura y/o los apoyos gráficos.
    CT7: Conciencia de los valores éticos: Capacidad para pensar y actuar según principios universales basados en el valor de la persona que se dirigen a su pleno desarrollo y que conlleva el compromiso con determinados valores sociales.
    CT8: Gestión de la información: Capacidad para buscar, seleccionar, analizar e integrar información proveniente de fuentes diversas.
    CT9: Habilidades en las relaciones interpersonales: Capacidad de relacionarse positivamente con otras personas por medios verbales y no verbales, a través de la comunicación asertiva, entendiéndose por ésta, la capacidad para expresar o transmitir lo que se quiere, lo que se piensa o se siente sin incomodar, agredir o herir los sentimientos de la otra persona.
    CT10: Iniciativa y espíritu emprendedor: Capacidad para acometer con resolución acciones dificultosas o azarosas. Capacidad para anticipar problemas, proponer mejoras y perseverar en su consecución. Preferencia por asumir y llevar a cabo actividades.
    CT11: Planificación y gestión del tiempo: Capacidad para establecer unos objetivos  y elegir los medios para alcanzar dichos objetivos usando el tiempo y los recursos de una forma efectiva.
    CT12: Razonamiento crítico: Capacidad para analizar una idea, fenómeno o situación desde diferentes perspectivas y asumir ante él/ella un enfoque propio y personal, construido desde el rigor y la objetividad argumentada, y no desde la intuición.
    CT13: Resolución de problemas: Capacidad de encontrar solución a una cuestión confusa o a una situación complicada sin solución predefinida, que dificulte la consecución de un fin.
    CT14: Innovación-Creatividad: Capacidad para proponer y elaborar soluciones nuevas y originales que añaden valor a problemas planteados, incluso de ámbitos diferentes al propio del problema.
    CT15: Responsabilidad: Capacidad para cumplir los compromisos que alcanza la persona consigo mismo y con los demás a la hora de realizar una tarea y tratar de alcanzar un conjunto de objetivos dentro del proceso de aprendizaje. Capacidad existente en todo sujeto para reconocer y aceptar las consecuencias de un hecho realizado libremente.
    CT16: Toma de decisiones: Capacidad para realizar una elección entre las alternativas o formas existentes para resolver eficazmente diferentes situaciones o problemas.
    CT17: Trabajo en equipo: Capacidad para integrarse y colaborar de forma activa con otras personas, áreas y/u organizaciones para la consecución de objetivos comunes.
    CT18: Utilización de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC): Capacidad para utilizar eficazmente las tecnologías de la información y las comunicaciones como herramienta para la búsqueda, procesamiento y almacenamiento de la información, así como para el desarrollo de habilidades comunicativas.

    Competencias Específicas del Grado.

    BÁSICAS

    CE1     Comprensión del concepto de empresa, así como las áreas funcionales de la misma, incluyendo las relaciones entre ellas, y aplicación de las distintas herramientas disponibles en cada una de ellas.
    CE2     Comprensión de los fundamentos básicos, los principios y las aplicaciones de los sistemas informáticos, el desarrollo software y las bases de datos.
    CE3     Conocimiento y aplicación de forma eficiente los modelos de tipos de datos y los algoritmos para diseñar soluciones a problemas.
    CE4     Comprensión de las técnicas de diseño, implementación, captación, almacenamiento y explotación de bases de datos y los sistemas de gestión de bases de datos, tanto estructuradas como no estructuradas, monolíticas y distribuidas
    CE5     Comprensión del lenguaje matemático y su aplicación para enunciar proposiciones y transmitir los conocimientos adquiridos en los distintos campos de las matemáticas
    CE6     Aplicación de los conocimientos sobre: álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, métodos numéricos, estadística y optimización para la resolución de problemas.
    CE7     Conocimiento y aplicación de las herramientas informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización y otras para experimentar en Matemáticas y resolver problemas.

    AVANZADAS

    CE8     Capacidad para evaluar las tendencias en el mercado de la Economía digital así como su impacto en el desarrollo social, económico y cultural.
    CE9     Análisis de las técnicas de marketing digital valorando el impacto de sus decisiones en los beneficios, el mercado, las personas y la sociedad.
    CE10   Análisis de las técnicas de ingeniería de sistemas de información a los procesos de negocio.
    CE11   Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación prácticas.
    CE12   Conocimiento del Ciclo de vida de los datos, desde la operación hasta la visualización. De los datos al conocimiento y del conocimiento a la estrategia de negocio.
    CE13   Análisis de las técnicas de replicación, conservación, restauración y anonimización de los datos.
    CE14   Conocimiento de los modelos y formas de evaluación de servicios en base a criterios de capacidad de utilización y calidad de servicio.
    CE15   Conocimiento de la legislación en materia de datos personales, privacidad y derechos fundamentales de las personas, así como los criterios y mecanismos de evaluación y certificación de la seguridad vigentes en la actualidad.
    CE16   Aplicación de las metodologías, arquitecturas y técnicas propias de Big Data para el almacenamiento y la gestión de los datos.
    CE17   Aplicación de los modelos y estándares del ámbito de los sistemas de grandes volúmenes de datos.
    CE18   Aplicación de las técnicas de aprendizaje computacional para diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
    CE19   Comprensión de las técnicas de interoperabilidad de sistemas e integración y agregación de datos.
    CE20   Capacidad para diseñar interfaces eficientes en el contexto del Big Data que garanticen la accesibilidad y usabilidad, utilizando técnicas de representación gráfica y analítica.
    CE21   Aplicación del pensamiento estadístico y tener la capacidad de enfrentarse a las distintas etapas de un estudio estadístico (desde el planteamiento del problema hasta la exposición de los resultados).
    CE22   Conocimiento y aplicación de las técnicas y modelos, matemáticos, estadísticos y de optimización, aplicados al procesamiento de datos, los sistemas de ayuda a la decisión, la búsqueda de relaciones entre variables y la realización de predicciones.
    CE23   Capacidad para participar de forma activa en proyectos que incluyan el uso de datos abiertos y herramientas de análisis estadístico en entornos distribuidos.
    CE24   Capacidad para participar de forma activa en proyectos en el ámbito de sistemas de gran volumen de datos que requieran el conocimiento, la evaluación, la selección y la utilización de herramientas soporte para el desarrollo de proyectos de big data.
    CE25   Ejercicio original a realizar individualmente y presentar y defender ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto en el ámbito de la ciencia de los datos de naturaleza profesional en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en las enseñanzas.

    El claustro del Grado en Ingeniería en Matemática aplicada al Análisis de Datos contará con un total  28 profesores de los que 17 serán doctores y  8 están Acreditados. Del total de profesorado, todos ellos serán profesores internos de la Universidad Europea de Madrid aunque 10 de ellos están a tiempo parcial, compartiendo su jornada laboral con otras actividades profesionales en el sector:

    Nourdine Aliane Saadi: Ingeniero Industrial en la intensificación de Automática por la Escuela Politécnica de Argel y Doctor en Ciencias Físicas por la Universidad Complutense. Desde 1996 desarrolla labores de docencia e investigación en la UEM. Acreditado por la ACAP en 2008 en todas las figuras y desde 2010 tiene la posición de profesor titular en la escuela politécnica.

    Fernando Aparicio Galisteo: Licenciado en Ciencias Físicas, MBA, MSc. (Inteligencia Artificial Avanzada), PhD. (Ingeniería Multidisciplinar). Desde el año 2010, profesor en el Departamento de Sistemas Informáticos, Automática y Comunicaciones de la UEM (DSIAC), e investigador en el Grupo de investigación en Sistemas Inteligentes (GSI).

    Sergio Bemposta Rosende: Ingeniero en Informática, especialidad de Robótica y Visión Artificial.  Profesor del Departamento de Informática, Automática y Comunicaciones. Business analytics en tecnología en el Área de Vicerrectorado de Calidad e Innovación Tecnológica.

    Guillermo Castilla Cebrián: Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos de la Universidad Politécnica de Madrid. Máster Universitario en Sistemas de Ingeniería Civil, especializado en Transporte y Territorio. Especialidad doctoral en sistemas estadísticos de transporte aplicados a carreteras convencionales españolas.

    Manuel De Buenaga: Catedrático de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad Europea de Madrid y coordinador del Grupo de investigación de Sistemas Inteligentes. Anteriormente fue profesor en la Universidad Complutense de Madrid en el Departamento de Sistemas Informáticos y Programación. Doctor en Ciencias Físicas por la UCM (1996), con especialización en el área de Sistemas Informáticos y Ciencias de la Computación.

    Juan José Escribano Otero: Director Académico del área TIC (informática y telecomunicaciones), Industriales y Aeroespacial. Doctor por la Universidad de Alcalá (departamento de Ciencias de la computación). Profesor titular de la Universidad europea de Madrid, Departamento de Ciencias y Tecnología de la Información y las Comunicaciones.

    Diego Gachet Páez: Profesor titular del Departamento de Ciencias y Tecnología de la Información y las Comunicaciones. Doctor Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad Politécnica de Madrid en 1993 y MBA por la Uned en 2002. Ha impartido docencia en las áreas de Telecomunicaciones, Informática e Ingeniería Industrial.

    Esteban García Cuesta: Doctor en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de Madrid. Durante la elaboración de su tesis doctoral trabajó como investigador en diversos proyectos nacionales e internacionales en el departamento de física en la misma Universidad y fue visitante pre/post-doctoral en los años 2007, 2009, y 2010 en la Universidad Carnegie Mellon, y en la Universidad de Rowan en el 2008.

    María José García García: Profesora del departamento de Informática, Automática y Comunicaciones en las titulaciones del Área TIC. Líneas de investigación: Innovación educativa (Desarrollo y evaluación de competencias, implantación de aprendizaje basado en proyectos), Perfiles Profesionales en Ingeniería del Software, Empleabilidad de titulaciones informáticas, Modelos de aplicación de las tecnologías de la información contra la exclusión social.

    Mª Cruz Gaya López: Profesora Adjunta de la Escuela Arquitectura,  Ingeniería y Diseño, Departamento de Ciencias y Tecnología de la Información y las Comunicaciones. En 1996 obtuvo el título de Licenciada Informática en la ETSII de la Universidad de Granada. Obtuvo el título de Doctora en el programa de Ingeniería en Tecnologías de la Información Aplicadas en 2011 por la Universidad Europea de Madrid. Ha impartido docencia en distintas áreas como redes de ordenadores, programación o bases de datos.

    Daniel Gómez Vergel: Licenciado en Física por la Universidad de Sevilla (2005) y Doctor en Física Teórica por la Universidad Complutense de Madrid (2009). Su interés por distintas ramas de la Física le ha permitido ocupar puestos de investigación en áreas de muy diversa naturaleza (Física atómica, caracterización de materiales, gravedad cuántica) en centros de reconocido prestigio durante los últimos diez años.

    Asunción María Herreros Miguel: Ingeniero en Informática. Doctorado en Inteligencia Artificial - Universidad Politécnica de Madrid, en curso. Profesora de la UEM en asignaturas de Ingeniería de Software y Habilidades de Gestión empresarial y Directivas.

    Enrique Puertas Sanz: Ingeniero en Informática, doctor en Tecnologías de la Información Aplicadas y profesor del Departamento de Ciencias y Tecnología de la Información y las Comunicaciones. Especialista en Inteligencia Artificial, Usabilidad y Diseño de interfaces de Usuario. Sus principales áreas de interés son la recuperación de información, la gestión y visualización de datos, y el diseño de interfaces centradas en los usuarios.

    Javier Sánchez Soriano: Ingeniería en Informática en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Máster en Tecnologías de la Información en la UPM, realizando Doctorado en Inteligencia Artificial en la UPM.

    José Manuel López López: Licenciado en Ciencias Físicas (2001) por la Universidad de Granada y Doctor en "Ciencia y Tecnología de Coloides e Interfases" (2006) por esa misma universidad. Tras finalizar su tesis doctoral, trabajó dos cursos en la Universidad Autónoma de Madrid como Profesor Ayudante del Departamento de Física de la Materia Condensada. En el año 2008 se incorpora a la Universidad Europea, donde es Profesor Adjunto en la actualidad.

    Cada día, las empresas con las que trabajamos (grandes compañías como Telefónica, BBVA, Santander,..),  nos demandan el perfil del data scientist. Con la llegada del Big Data, se hacen necesarios más que nunca el análisis y la obtención de conclusiones que permitan a las empresas obtener respuestas para avanzar en la consecución de sus objetivos.

    Macarena Estévez. CEO Conento.

    Es un hecho que las empresas hoy nos enfrentamos con información que nos llega en volúmenes, variedades y formatos nunca conocidos hasta la fecha. Las nuevas tecnologías nos ofrecen herramientas muy válidas para recoger, almacenar e incluso procesar y presentar datos, pero son al menos igualmente necesarios los perfiles profesionales con los conocimientos, capacidades y habilidades que faciliten un buen uso de las mismas para la toma decisiones de negocio. Estos nuevos perfiles, como es el caso del Data Scientist, son fundamentales, y demandados desde todos los Sectores, en esta nueva revolución Industrial en la que ya estamos inmersos.

    Bernardo Villazan. CEO de Villazan Ingenieros.

    SALIDAS PROFESIONALES:

    El profesional del análisis de datos, o “data scientist” como se conoce internacionalmente, se encuadra dentro del ámbito de conocimiento de las ciencias y de las tecnologías de la información. También, aunque en menor medida, tiene que tener conocimientos de Empresa para ser capaz de aportar valor dentro de la entidad de la que se desarrolle. 

    Un analista de datos tiene que ser capaz de abordar funciones de Explotación, Desarrollo, Diseño y Administración de sistemas de gran volumen de datos, y en un nivel superior, las funciones de Análisis, Arquitectura y Dirección de los mismos. Para ello tiene que dominar las técnicas y herramientas de las matemáticas y la estadísticas, así como, las técnicas y herramientas software que se utilizan para el almacenamiento de grandes cantidades de datos en tiempo real, para el análisis y procesamiento de los mismos (utilizando modelos predictivos e inteligencia de negocio), así como para la visualización de forma adecuada para mejor entendimiento del encargado de tomar la decisión final.

    Estas funciones puede desarrollarlas en:
    - Empresas tecnológicas: Realizan proyectos en el ámbito del big data para todo tipo de compañías.
    - Grandes empresas no tecnológicas: Cada vez es más común que las empresas creen departamentos específicos del análisis de datos dada la relevancia que la transformación digital está adquiriendo.
    - Start-up: Esta formación que combina la formación analítica, con la tecnológica y la empresarial es especialmente interesante para aquellos que tengan como objetivo el emprendimiento.
    - Ejercicio libre de la profesión: Desarrollo de proyectos como freelance.

    También podrás seguir estudiando a través de un máster universitario (que te dará posibilidad de continuar tus estudios con el doctorado), de un máster no universitario o de un curso de experto.

    INSERCIÓN LABORAL DE LOS GRADUADOS:

    Este título es de nueva implantación para el curso 17/18 por lo que no se disponen todavía de datos de empleabilidad. No obstante se prevé una alta empleabilidad para los egresados de este grado, debido a la demanda actual en titulaciones afines como en estudios de previsiones futuras:

    Las previsiones de empleo futuras indican que se crearán casi medio millón de puestos de trabajo en empleos relacionados con la Economía Digital en el conjunto de los países miembros de la UE para el año 2020. Más en concreto, algunos estudios en Europea prevén que, solo en el Reino Unido, el número de personal especialista en datos trabajando en grades empresas se incrementará en más del 240% en los próximos cinco años.

    Las titulaciones técnicas han aumentado su demanda en el mercado en los últimos años. Las ingenierías son las mejor posicionadas, de hecho, casi la mitad de las ofertas de empleo se centran en perfiles cualificados con carreras técnicas. De entre todos ellos los profesionales de las Tecnologías de la Información y las comunicaciones son los que mayor tasa de ocupación, el 94%.

    Los datos del informe Carreras (Adecco, 2014) reflejan el ascenso de ofertas de empleo para titulaciones tecnológicas, encontrándose 14 disciplinas técnicas y de Ciencias entre las 20 más demandadas.

    Cabe destacar también el autoempleo como alternativa al empleo por cuenta ajena. Se han registrado 3550 start-ups en España en el pasado 2014 (estudios de la cámara de comercio del año 2014), la mayoría de ellas con base tecnológica.

    PRÁCTICAS PROFESIONALES:

    Empresas con convenio

    La universidad tiene convenios para la realización de prácticas profesionales con las principales empresas del sector.  En concreto en nuestra base de datos se encuentran más de 60 empresas con las que tenemos convenio del sector de Telecomunicaciones e Informática. Entre éstas se encuentran las principales empresas del sector como Telefónica, Vodafone, Indra, Coritel, GMV, Orange, Nokia o Tuenti. Además de más de 70 empresas en el área de Consultoría, entre las que se encuentran las principales: Accenture, Deloitte, Everis, Capgemini o Unisys.

    Criterios de adjudicación de prácticas

    El sistema de solicitud se realiza a través del Servicio de Carreras Profesionales, bien de forma virtual, bien de forma presencial, solicitando ser incluido en los procesos de selección que dicho servicio  pública.

    El alumno debe someterse al proceso de selección que establezca la empresa colaboradora, compitiendo con el resto de alumnos que quieren acceder a la oferta.

    El proceso de admisión 

    Las vías de acceso oficiales son:

    1. Obtener la calificación de apto en las Pruebas de Aptitud para el Acceso a la Universidad (Selectividad/PAU).
    2. Título de FPII o Ciclo Formativo de Grado Superior en ramas afines.
    3. Título de Diplomado, Licenciado, Ingeniero Técnico, Ingeniero, Arquitecto o Graduado.
    4. Obtener la calificación de apto en las Pruebas de Acceso para mayores de 25 años.
    5. Los alumnos estudiantes de Bachillerato de sistemas educativos de Estados miembros de la UE, Noruega, Islandia, Liechtenstein y China, podrán acceder siempre que en su sistema educativo tengan acceso a la universidad.

    El ingreso en la Universidad Europea de Madrid dependerá de las plazas ofertadas y disponibles en la titulación (grado en matemáticas), del cumplimiento de los requisitos legales de acceso a la Universidad que contempla la legislación vigente y, en su caso, de la superación de las pruebas específicas de admisión de la correspondiente titulación.

    Los estudiantes del grado en matemáticas que se matriculan por primera vez en la UEM, como en el grado en matemáticas, siguen el procedimiento establecido por la Universidad que se describe a continuación:

    1) Una vez presentada la solicitud de ingreso con la documentación requerida en cada caso, y verificada por el servicio de admisiones, se cita al estudiante para realizar la prueba de ingreso. Éste debe acudir con DNI o pasaporte para acreditar su identidad.
    2) La Universidad Europea de Madrid ha establecido como prueba de ingreso un test de competencias, una prueba de inglés y una entrevista personal y, en su caso, valoración de expediente académico que sirven para evaluar los elementos relacionados con el éxito académico y profesional de cada estudiante y para detectar sus necesidades específicas de formación.
    3) Todos los estudiantes admitidos después del procedimiento de selección reciben en su domicilio una carta de la Universidad, donde se les indica la fecha de inicio del curso y un calendario académico.

    Plan de Becas

    Descárgate el PDF informativo con el plan de ayudas al estudio y becas universitarias.

    ECTS mín y máx por tipo matrícula

    El número mínimo de créditos ECTS que puede matricular un estudiante en un curso académico se establece en 60 y como máximo 72, tomando como referencia un crédito ECTS de 25 horas. En atención a necesidades educativas especiales de los estudiantes, dedicación parcial a los estudios u otras, el estudiante podrá matricularse de un mínimo de 24 créditos ECTS anuales.

    Normativa de permanencia

    Los estudiantes del grado en matemáticas tendrán que superar durante los tres primeros trimestres, un mínimo de 6 créditos ECTS correspondientes a alguna de las asignaturas básicas. Si no se supera el número mínimo de créditos, los estudiantes podrán solicitar, por una sola vez, autorización al Director/a de la Escuela para continuar dichos estudios.

    Nº plazas ofertadas de nuevo ingreso

    Para el curso 2016/2017 se ofertan 30 plazas de nuevo ingreso

    Transferencia y reconocimiento de créditos

    Con objeto de hacer efectiva la movilidad de estudiantes tanto dentro del territorio nacional como fuera de él, la Universidad conforme a su normativa interna y legislación vigente, que ha hecho pública en su página web, valorará los créditos que pueden ser objeto de transferencia y de reconocimiento a la vista del expediente y de los documentos académicos oficiales del estudiante y relativos a las enseñanzas oficiales cursadas (Real Decreto 1618/2011 de 14 de noviembre)

    Es posible reconocer créditos por:

    1. Asignaturas oficiales superadas en otras universidades.
    2. Asignaturas superadas en enseñanzas oficiales superiores no universitarias (CFGS). Según tablas de reconocimientos de créditos publicados por la CAM vigentes en cada momento y aplicables al ciclo de grado superior concreto presentado por el estudiante
    3. Títulos no oficiales o experiencia profesional. Existe un límite máximo del 15% de la titulación, correspondiente, en el caso de Grado en Ingeniería Informática a 36 ects.

    En ningún caso podrá reconocerse el trabajo fin de grado.

    Todos los créditos obtenidos por el estudiante en enseñanzas oficiales cursados en cualquier universidad, los transferidos, los reconocidos y los superados para la obtención del correspondiente título, serán incluidos en su expediente académico y reflejados en el Suplemento Europeo al Título.
    Así mismo, serán objeto de reconocimiento los créditos obtenidos por la participación de los estudiantes en actividades universitarias culturales, deportivas, de representación estudiantil, solidarias y de cooperación hasta un máximo de 6 créditos del total del plan de estudios (Art. 46.2.i. de la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre.

    Pruebas de acceso especiales, y plazos de pre-inscripción

    La Universidad Europea de Madrid ha establecido como prueba de ingreso un test de competencias, una prueba de inglés y una entrevista personal y, en su caso, valoración de expediente académico que sirven para evaluar los elementos relacionados con el éxito académico y profesional de cada estudiante y para detectar sus necesidades específicas de formación.

    Periodo y requisitos para formalizar la matrícula
    La Universidad pone a disposición de todos los interesados toda la información referente al proceso de admisión y de realización de matrícula. Accede a esta información aquí.

    1. Información para estudiantes matriculados (h ttp://madrid.universidadeuropea.es/alumno-uem)
    2. Normativa (http://madrid.universidadeuropea.es/alumno-uem/ informacion-academica/ normativa)

    Con una clara visión orientada a la excelencia académica, nuestros campus ofrecen una variada oferta de titulaciones centradas en el desarrollo profesional y competencial. Para ello contamos con una serie de instalaciones que destacan por su innovador diseño así como por adaptarse a las necesidades del mercado laboral de forma que los estudiantes puedan acercarse al mundo profesional desde el primer día.

    En Madrid contamos con dos campus (Villaviciosa de Odón y Alcobendas) y dos clínicas Universitarias (Clínica Universitaria Odontológica y la Policlínica Universitaria) en las que además de las labores docentes propias, se presta servicio a pacientes externos. Contamos con un campus en Valencia y otro en Canarias. En total, sumamos más de 25 hectáreas con las mejores instalaciones: 3 clínicas universitarias, laboratorios para todas las ramas científicas, Language Center multimedia, complejo deportivo o  residencias de estudiantes.

    El Grado dispone de instalaciones con los últimos avances tecnológicos, lo que supone el complemento necesario para que el alumno acceda a una formación eminentemente práctica. En concreto, dispone de laboratorios de ordenadores utilizados en las asignaturas de programación y otras para la realización de prácticas, y cada uno contiene de 20 a 30 puestos de trabajo. Además se dispone de estaciones de trabajo de última generación y servidores Ultra Sparc de SUN. Asimismo se cuenta con el software más demandado actualmente por las empresas del sector: SUN,  Oracle, Microsoft, IBM, Computer Associates, Navision, Telelogic y BEA  Systems entre otros.

    Para la realización de la parte práctica del presente título, la universidad dispone de:

    • Cluster formado por 4 máquinas servidoras con alta capacidades de procesamiento y memoria (multicore, +64GB por nodo). Esta infraestructura se utilizará para las prácticas de laboratorio y los proyectos relacionados con el tratamiento de grandes cantidades de datos. Además, este cluster tiene instaladas las herramientas tecnológicas y aplicaciones necesarios para la realización de dichas prácticas incluyendo entre otras las siguientes que son ampliamente conocidas y utilizadas en este contexto: Apache Hadoop, HDFS, Apache Spark, y lenguajes/herramientas de acceso a bases de datos noSQL como Hive o Impala. Este clúster puede ser accedido desde cualquiera de los laboratorios.
    • Entre el software más específico se encuentra:
        • Pentaho Data Integration (Herramienta de ETL)
        • Rapidminer v5 (Minería de datos)
        • WEKA (Minería de datos)
        • Tableau (Visualización de datos)
        • Elastic Framework (Búsqueda, análisis y visualización de datos en tiempo real)
    • La universidad también dispone de Mylabs un entorno Cloud de SaaS donde el estudiante podrá acceder a las herramientas necesarias para hacer las prácticas de laboratorio a distancia.

    MyLABs es una plataforma que permite agrupar los softwares necesarios para el desarrollo de la titulación de grado, bajo de un criterio de disponibilidad en todo momento e independientemente de la localización geográfica. La plataforma ubica dicho software en la “nube”, permitiendo su acceso desde cualquier dispositivo.

    Si procedes de fuera de la Comunidad de Madrid y quieres realizar un programa presencial, puedes encontrar un alojamiento adecuado a tus necesidades: cercanía del campus, seguridad, comodidad, ambiente académico, buen servicio, mobiliario de calidad, etc. Gracias a las dos residencias para estudiantes que la Universidad Europa dispone, ambas en el propio campus y con capacidad para más de 550 personas, con todas las necesidades domésticas, académicas y de seguridad que como estudiante necesitas.

    Estas residencias están destinadas tanto para alumnos como para aquellos profesores o personal que lo requiera en algún momento: intercambio científico, artístico o cultural, o incluso para cualquier otra persona cuya estancia esté vinculada directa o indirectamente con la Universidad.

    Buscar Alojamiento

    La Universidad Europea ofrece más de 282 convenios de intercambio, 11 programas 100% en inglés y 254 asignaturas ofertadas en inglés. Más de 40 países con programas para hacer tus prácticas. Además de eventos, conferencias internacionales impartidas por los más destacados profesionales del sector, ponencias, seminarios en el Campus Universitario.

    Como alumno de la Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño de la Universidad Europea, tendrás acceso a un entorno internacional y multicultural. Tendrás compañeros de más de 21 nacionalidades distintas y tendrás la oportunidad de pasar al menos un semestre estudiando en el extranjero disfrutando de todas las ventajas de nuestra oferta internacional:

    • Convenios Erasmus con 55 universidades Europeas como Coventry University en Reino Unido, Chalmers University en Suecia, Metropolia University en Finlandia, Copenhagen College of Engineering en Dinamarca, Bilgi University en Estambul, Technical Univeristy of Munich en Alemania, ECE y EFREI en París, Institutes of Technology de Irlanda (Dundalk y Cork), y muchas más universidades.
    • Universidades de Estados Unidos, como la University of California at Irvine, donde podrás obtener un certificado profesional ACP, además de realizar prácticas profesionales en las mejores empresas de California, o disfrutar de un intercambio en otras universidades de EE.UU. como State University of New York, San Diego State University, University of Arlington Texas, Appalachian State University (North Carolina), Kent State University (Ohio), Long Island University (Brooklyn), o Coastal Carolina University, entre otras.
    • Dobles Titulaciones en la University of California at Riverside (Grado en ingeniería en la UEM y Postgraduate in Engineering Management en UCI), Programas de Doble Título de Grado (Dual Bachelor programs) en Staffordshire University y Hertfordshire University en Reino Unido, donde podrás añadir un título oficial de Reino Unido a tu Grado español, o el Doble Título de Grado de UEM + Master de ECE en Paris.
    • También podrás beneficiarte de ventajas de acuerdos especiales que la red Laureate International Universities Network ofrece a todos estudiantes de la Universidad Europea. Puedes elegir estudiar parte de tu titulación o Dobles Titulaciones en América, Europa, África, Asia o Australia.
    • Cuéntanos cuál es tu país o universidad ideal. Si tienes interés en una universidad en concreto que no esté incluida en nuestra amplia oferta, la UE estudiará la posibilidad de firmar un nuevo convenio para que aproveches tu estancia internacional.
    • El Certificado Profesional en Idiomas de la Universidad Europea te permitirá combinar el aprendizaje de idiomas con tu enseñanza profesional. Si quieres que tu mercado de trabajo no tenga fronteras, las competencias en idiomas son la clave que abre las puertas para el éxito profesional.

    GARANTÍA DE CALIDAD

    La Universidad Europea cuenta con un amplio abanico de reconocimientos que avalan su calidad académica. En concreto, cuenta con algunos de los siguientes prestigiosos galardones, como por ejemplo: el Sello de Excelencia Europea 500+, Quali-cert o Madrid Excelente.
    En el rating internacional de acreditación QS Stars, la Universidad Europea ha obtenido un total de cuatro estrellas sobre cinco en el rating internacional de acreditación de la calidad universitaria ‘QS Stars’. Este sistema de acreditación externo determina el nivel de excelencia alcanzado por las universidades en varias áreas. La Universidad Europea ha conseguido la máxima puntuación de cinco estrellas en Empleabilidad, Docencia, Instalaciones y Responsabilidad Social del rating.

    Calidad 2012

    *Estos reconocimientos han sido otorgados a la Universidad Europea de Madrid.

    CALIDAD E INNOVACIÓN EN EL SIGLO XXI

    La innovación es el eje a partir del cual se diseña la oferta formativa de la Universidad con el propósito de adaptarla a las necesidades y expectativas de los estudiantes. Además, la innovación se integra en el desarrollo de todo el proceso de aprendizaje de la Universidad, aplicando nuevas tecnologías y metodologías docentes en el aula.

    Cada estudiante cuenta con un mentor personal que realiza el acompañamiento del estudiante para el desarrollo progresivo de su inteligencia emocional y de determinadas competencias transversales que serán necesarias en el desarrollo de la práctica profesional.

    SISTEMA DE GARANTÍA DE CALIDAD (SGIC)

    La Universidad Europea ha diseñado su Sistema de Garantía Interna de Calidad acorde con las directrices de la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA), como base estructural para garantizar la calidad de las nuevas titulaciones oficiales según las directrices de calidad del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) y la Ley Orgánica 4/2007, de 12 de abril, por la que se modifica la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades.

    Sistema de Garantía de Calidad (SGIC)

    RUCT

    LÍDERES EN I+D+I

    La excelencia en investigación es parte del compromiso que en la Universidad Europea hemos adquirido con la sociedad. Investigamos con el fin de generar conocimiento transferible y así contribuir al desarrollo y el progreso social. Disponemos de cuatro Centros de Excelencia de Investigación, que potencian la creación de sinergias entre los grupos de investigación dando lugar a alianzas con otras instituciones y empresas nacionales e internacionales.

    DEFENSOR DEL ESTUDIANTE

    La Universidad cuenta con un avanzado Servicio de Atención al Estudiante que permite reducir los tiempos de espera de los estudiantes en cuanto a información solicitada así como para la rápida tramitación y solución de las instancias generales que pueda haber presentado.
    Visita el enlace a las instancias generales para cada uno de nuestros campus:

    Además, todos los estudiantes cuentan con el Defensor del Estudiante para la tutela de los derechos de los estudiantes dentro del ámbito docente y administrativo de la Universidad.

    Visita el portal del Defensor del Estudiante para cada uno de nuestros campus:

    Sistema de garantía de calidad del título

    La Universidad Europea de Madrid ha diseñado su Sistema de Garantía Interna de Calidad acorde con las directrices de la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA), como base estructural para garantizar la calidad de las nuevas titulaciones oficiales según las directrices de calidad del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) y la Ley Orgánica 4/2007, de 12 de abril, por la que se modifica la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades.

    1. Nivel I. Sistema de Garantía de Calidad de la Universidad (SGIC)
    2. Nivel II. Sistema de Garantía de Calidad de la Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño

    Responsables del sistema de garantía de calidad del título (CCT)

    Asimismo, para garantizar el cumplimiento de nuestros compromisos de calidad de los programas de Grado, Máster y Doctorado, la UEM ha nombrado un Comité de Garantía de Calidad (CGC), el cual está formado por un representante de cada facultad/escuela (responsable de calidad), un representante de las escuelas de Postgrado, dos representantes del área no docente, la unidad de calidad y el presidente del consejo de delegados.
    Para permitir desplegar el sistema de calidad de la universidad en este título de grado, se nombra una comisión de calidad del título (CCT). La CCT Está formada por el Director Académico, el Director de Área en el que se encuadra el título, el Director de Servicios al Estudiante, los coordinadores académicos, los directores de departamento, en su calidad actual de responsables de programa. Se reúne como mínimo, una vez por trimestre (al finalizar el mismo), y en ella se evalúan los datos recogidos tanto de resultados académicos como de encuestas de satisfacción, para proponer planes de mejora específicos que complementen a los propuestos por la universidad y por la Escuela.

    Miembros de la CCT

    ¿Necesitas ayuda?