Objetivos formativos
El Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial ofrece una formación altamente cualificada con visión interdisciplinar, combinando aspectos técnicos y de gestión empresarial. Los estudiantes desarrollan competencias para explorar y analizar grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes, diseñar modelos matemáticos avanzados y crear soluciones de inteligencia artificial.
El programa incorpora las últimas tendencias en análisis predictivo, visualización de datos y metodologías de investigación, capacitando para desarrollar soluciones que optimicen la toma de decisiones estratégicas. La formación práctica incluye el dominio de herramientas especializadas como Python, R, Java y sistemas de bases de datos, asegurando una preparación completa para enfrentar los desafíos tecnológicos actuales.
Requisitos de acceso
Para acceder al Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, es necesario contar con el título de Bachillerato o equivalente, junto con la superación de la EBAU/PAU. Se valorará especialmente un perfil con base matemática y capacidad analítica, así como conocimientos básicos de programación, aunque no son imprescindibles.
El programa está diseñado para acoger tanto a estudiantes que provienen de bachilleratos científico-tecnológicos como a aquellos con otras formaciones que demuestren interés por la tecnología y el análisis de datos. La titulación está especialmente indicada para personas con curiosidad por el mundo digital, capacidad de resolución de problemas y disposición para el aprendizaje continuo en el ámbito de las nuevas tecnologías.
Metodología de aprendizaje
La formación se desarrolla a través de un campus virtual intuitivo y accesible que permite estudiar desde cualquier dispositivo. El aprendizaje se estructura mediante videoconferencias interactivas, recursos multimedia y materiales didácticos especialmente diseñados para el entorno digital.
Los estudiantes cuentan con tutorías personalizadas que garantizan un seguimiento continuo del progreso académico. El modelo pedagógico combina la teoría con casos prácticos reales, simulaciones y proyectos que facilitan la asimilación de conceptos técnicos complejos.
La plataforma educativa incorpora laboratorios virtuales y herramientas especializadas como R, Python y diversos sistemas de gestión de bases de datos, permitiendo la práctica directa con tecnologías actuales del sector. Este enfoque práctico se complementa con un sistema de evaluación continua que asegura la consolidación progresiva de competencias.
Salidas profesionales
El perfil del científico de datos es actualmente uno de los más demandados en el mercado laboral, con una proyección de crecimiento del 22% entre 2020 y 2030 según el Bureau of Labor Statistics. En España, estudios de Hays indican un incremento esperado del 60% en la demanda para 2028, con salarios que oscilan entre 25.000 y 80.000 euros anuales.
Los graduados podrán desempeñarse como científicos de datos, analistas o arquitectos de datos, tanto en entornos Big Data como Small Data. También pueden ocupar posiciones como expertos en inteligencia artificial, especialistas en Big Data, gestores de proyectos de inteligencia de negocio o consultores. Roles de liderazgo incluyen Chief Data Officer, responsable de análisis de datos y director de visualización de datos.
La versatilidad del título permite además acceder a posiciones como ingeniero de datos, analista de investigación, científico de investigación y estadístico, facilitando la integración en equipos multidisciplinares y proyectos de transformación digital en diversos sectores empresariales.
¿Por qué estudiar a distancia en VIU?
La modalidad de estudio a distancia de VIU ofrece una experiencia educativa moderna y adaptable que permite a los estudiantes gestionar su tiempo de manera óptima. La plataforma virtual facilita el acceso a los contenidos las 24 horas desde cualquier dispositivo, permitiendo compaginar la formación académica con responsabilidades laborales y personales.
El modelo educativo se sustenta en un sistema de tutorías personalizadas donde cada estudiante recibe atención individualizada de profesores expertos en la materia. El soporte técnico permanente garantiza una experiencia de aprendizaje sin interrupciones, mientras que la orientación académica continua ayuda a maximizar el rendimiento estudiantil.
La metodología incorpora herramientas tecnológicas innovadoras que facilitan la participación activa y el desarrollo de proyectos prácticos, preparando a los estudiantes para los desafíos reales del sector tecnológico y de datos.