Máster Universitario en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores (M51/56/3)

Máster Universitario en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores
Curso
2024/2025
Rama de conocimiento
Ingeniería y Arquitectura
Código del ministerio
4315140
Créditos ETCS
60
Código
M51/56/3
Coordinador/a Alberto Luis Fernández Hilario
URL
http://masteres.ugr.es/datcom/
Preinscripción y plazos
Distrito Único Andaluz
Guías docentes firmadas

Matrícula

  1. Aquellos alumnos nuevos que han sido admitidos a través del sistema de preinscripción deben realizar la matrícula via online: Matrícula On-line
  2. La renovación de la matrícula se debe realizar a través de la aplicación “Matrícula Másteres Universitarios” del acceso identificado de cada estudiante: Oficina Virtual/Acceso identificado durante el plazo establecido en el Calendario Académico Oficial
  3. En caso de error deben dirigirse de manera presencial a la Escuela Internacional de Posgrado: Avenida de Madrid, 13. O bien, a través de nuestro contacto web: Escuela Internacional de Posgrado.

Contenido

Asignaturas comunes a todas las especialidades

Módulo Introductorio

  • Créditos obligatorios:  12
  • Créditos ofertados:  20
Asignaturas del módulo Introductorio. Especialidad: Asignaturas comunes a todas las especialidades
Asignatura / Materia Créditos Tipo Tipo de enseñanza Profesores Guía docente
Emprendimiento y Transferencia de Conocimiento 4 Obligatoria Presencial Ver guía
Introducción a la Ciencia de Datos 4 Obligatoria Presencial Ver guía
Introducción a la Programación para Ciencia de Datos 4 Optativa Presencial Ver guía
Introducción a la Programación para Ingeniería de Computadores 4 Optativa Presencial Ver guía
Metodología de la Investigación 4 Optativa Presencial Ver guía

Módulo de Nivelación de Conocimientos

  • Créditos obligatorios:  8
  • Créditos ofertados:  16
Asignaturas del módulo de Nivelación de Conocimientos. Especialidad: Asignaturas comunes a todas las especialidades
Asignatura / Materia Créditos Tipo Tipo de enseñanza Profesores Guía docente
Minería de Datos: Aprendizaje No Supervisado y Detección de Anomalías 4 Optativa Presencial Ver guía
Minería de Datos: Preprocesamiento y Clasificación 4 Optativa Presencial Ver guía
Servidores Seguros 4 Optativa Presencial Ver guía
Sistemas Empotrados y Co-Diseño Hw/Sw 4 Optativa Presencial Ver guía

Módulo de Trabajo Fin de Máster

  • Créditos obligatorios:  12
  • Créditos ofertados:  12
Asignaturas del módulo de Trabajo Fin de Máster. Especialidad: Asignaturas comunes a todas las especialidades
Asignatura / Materia Créditos Tipo Tipo de enseñanza Profesores Guía docente
Trabajo Fin de Máster 12 Obligatoria Presencial Sin profesor asignado Ver guía

Especialidad: Ingeniería de Computadores y Redes

Módulo de Computación de Altas Prestaciones

  • Créditos obligatorios:  0
  • Créditos ofertados:  20
Asignaturas del módulo de Computación de Altas Prestaciones. Especialidad: Especialidad: Ingeniería de Computadores y Redes
Asignatura / Materia Créditos Tipo Tipo de enseñanza Profesores Guía docente
Biología Computacional con Big Data-Omics e Ingeniería Biomédica 4 Optativa Presencial Ver guía
Computación de Altas Prestaciones para Clasificación y Optimización 4 Optativa Presencial Ver guía
Ingeniería de Servidores Web 4 Optativa Presencial Ver guía
Modelado de Sistemas y Predicción de Series Temporales 4 Optativa Presencial Ver guía
Procesamiento de la Señal de Altas Prestaciones en Biomedicina 4 Optativa Presencial Ver guía

Módulo de Sistemas de Aplicación Específica

  • Créditos obligatorios:  0
  • Créditos ofertados:  24
Asignaturas del módulo de Sistemas de Aplicación Específica. Especialidad: Especialidad: Ingeniería de Computadores y Redes
Asignatura / Materia Créditos Tipo Tipo de enseñanza Profesores Guía docente
Arquitecturas de Altas Prestaciones para Visión 4 Optativa Presencial Ver guía
Internet de las Cosas 4 Optativa Presencial Ver guía
Mecatrónica y Sistemas Aero-Espaciales 4 Optativa Presencial Ver guía
Neurociencia Computacional y Neuroingeniería 4 Optativa Presencial Ver guía
Robótica Móvil y Neurobótica 4 Optativa Presencial Ver guía
Sistemas de Visión Bioinspirados 4 Optativa Presencial Ver guía

Especialidad: Ciencia de Datos y Tecnologías Inteligentes

Módulo de Modelos Avanzados de Ciencias de Datos

  • Créditos obligatorios:  0
  • Créditos ofertados:  23
Asignaturas del módulo de Modelos Avanzados de Ciencias de Datos. Especialidad: Especialidad: Ciencia de Datos y Tecnologías Inteligentes
Asignatura / Materia Créditos Tipo Tipo de enseñanza Profesores Guía docente
Extracción de Características en Imágenes 3 Optativa Presencial Ver guía
Minería de Datos: Aspectos Avanzados 3 Optativa Presencial Ver guía
Minería de Medios Sociales 4 Optativa Presencial Ver guía
Minería de Procesos 3 Optativa Presencial Ver guía
Modelos Gráficos Probabilísticos 4 Optativa Presencial Ver guía
Series Temporales y Minería de Flujos de Datos 3 Optativa Presencial Ver guía
Sistemas de Recuperación de Información y de Recomendación 3 Optativa Presencial Ver guía

Módulo Big Data y Cloud Computing

  • Créditos obligatorios:  0
  • Créditos ofertados:  8
Asignaturas del módulo Big Data y Cloud Computing. Especialidad: Especialidad: Ciencia de Datos y Tecnologías Inteligentes
Asignatura / Materia Créditos Tipo Tipo de enseñanza Profesores Guía docente
Big Data I 4 Optativa Presencial Ver guía
Big Data II 4 Optativa Presencial Ver guía

Módulo de Tecnologías Inteligentes e Inteligencia Computacional

  • Créditos obligatorios:  0
  • Créditos ofertados:  10
Asignaturas del módulo de Tecnologías Inteligentes e Inteligencia Computacional. Especialidad: Especialidad: Ciencia de Datos y Tecnologías Inteligentes
Asignatura / Materia Créditos Tipo Tipo de enseñanza Profesores Guía docente
Soft Computing: Conjuntos y Sistemas Difusos 4 Optativa Presencial Ver guía
Técnicas de Soft Computing para Aprendizaje y Optimización. Redes Neuronales y Metaheurísticas, Programación Evolutiva y Bioinspirada 3 Optativa Presencial Ver guía
Visión por Computador 3 Optativa Presencial Ver guía

Módulo de Aplicaciones de Ciencias de Datosy Tecnologías Inteligentes

  • Créditos obligatorios:  0
  • Créditos ofertados:  6
Asignaturas del módulo de Aplicaciones de Ciencias de Datosy Tecnologías Inteligentes. Especialidad: Especialidad: Ciencia de Datos y Tecnologías Inteligentes
Asignatura / Materia Créditos Tipo Tipo de enseñanza Profesores Guía docente
Aplicaciones de Ciencias de Datos y Tecnologías Inteligentes 6 Optativa Presencial Ver guía