Doble Grado en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

La Asociación Española de Inteligencia Artificial para la Industria (IndesIA) calcula que se necesitarán más de 90.000 profesionales expertos en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en los próximos años. Las tecnologías basadas en datos y en sistemas inteligentes están transformando el mercado laboral, generando nuevas formas de trabajo que las empresas reclaman para aumentar su productividad.
El Doble Grado en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos prepara al estudiante para un futuro profesional orientado al desarrollo de proyectos de tecnología en equipos multidisciplinares. El plan de estudios contiene asignaturas específicas relacionadas con el procesamiento de datos en la nube, la inteligencia computacional, el desarrollo de aplicaciones web y aplicaciones inteligentes o robótica, entre otras.
Esta titulación amplía la visión y los conocimientos de un científico de datos al de un ingeniero de sistemas inteligentes, capaz de diseñar sistemas informáticos sostenibles que puedan producir y procesar datos de interés para empresas y organizaciones. Se trata de un perfil especializado, que puede participar en proyectos de automatización de procesos, diseño de RPA (automatización robótica de procesos), sistemas de robotización y redes de sensores.
*Impartición en inglés pendiente de aprobación por parte de la Fundación para el Conocimiento madri+d.
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La formación técnica que ofrece el Doble Grado en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos se complementa con los conocimientos sobre gestión de empresas y finanzas del Minor in Business & Finance.

El Doble Grado en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos de CUNEF Universidad consta de 324 créditos que se distribuyen de la siguiente manera:

• 300 créditos obligatorios
• 12 créditos en Prácticas Externas
• 12 créditos asignados a los Trabajos de Fin de Grado (TFG)

Primer curso:

• Programación para Ciencia de Datos I - R
• Estadística Descriptiva
• Álgebra Lineal
• Búsqueda, Tratamiento y Uso de la Información
• Cálculo I
• Programación para Ciencia de Datos II - Python
• Cálculo de Probabilidades
• Fundamentos de Computadores
• Lógica
• Cálculo II
• Pensamiento Crítico y Argumentación

Segundo curso:

• Programación de Aplicaciones Web
• Estadística Inferencial
• Bases de Datos Relacionales
• Análisis y Diseño de Algoritmos
• Estructura de Computadores
• Técnicas de Comunicación Oral y Escrita
• Series Temporales
• Optimización
• Adquisición y Procesado de Datos
• Programación de Aplicaciones Inteligentes
• Bases de Datos no Relacionales

Tercer curso:

• Matemática Discreta
• Aprendizaje Automático: Clasificación
• Desarrollo de la Inteligencia Natural y la Inteligencia Artificial
• Almacenamiento en la Nube
• Técnicas de Visualización
• Investigación Operativa
• Computación en la Nube
• Aprendizaje Automático: Predicción
• Geometría y Datos Espaciales
• Redes y Sistemas Operativos
• Automatización de Informes

Cuarto curso:

• Herramientas de Trabajo Colaborativo
• Aprendizaje Profundo
• Logística Basada en Datos
• La Empresa y su Ecosistema de Datos
• Procesamiento del Lenguaje Natural
• Procesamiento Paralelo y Sistemas Distribuidos
• Herramientas de Apoyo a la Toma de Decisiones
• Tratamiento de Datos Económicos y Financieros
• Ciberseguridad
• Robótica y Visión Artificial
• Neurociencia Computacional

Quinto curso:

• Internet de las Cosas
• Ética y Regulación de la Inteligencia Artificial
• Ciudades Inteligentes
• Marketing e Inteligencia Artificial
• Análisis de Riesgos Financieros basado en Datos
• Privacidad y Protección de Datos
• Innovación Sostenible en Inteligencia Artificial6Obligatoria
• Prácticas Académicas Externas
• Trabajo de Fin de Grado (Ciencia de Datos)
• Trabajo de Fin de Grado (Inteligencia Artificial)