Barcelona
- Titularidad
- Privada
- Duración
- 4 años
- Modalidad
- Online
- Nota de corte
- Admisión propia
Nota de la última persona admitida por cupo general en la primera adjudicación del distrito universitario de la Comunidad de Madrid, que suele quedar por encima de la de cierre del proceso. Cómo se obtiene este dato
El Grado en Ciencia de los Datos Aplicada en la Universidad Complutense de Madrid ofrece una formación moderna orientada al análisis, interpretación y utilización de grandes volúmenes de datos. Su currículo está diseñado para combinar matemáticas, estadística, informática y competencias transversales, preparando a los estudiantes para abordar retos científicos y empresariales en entornos complejos de datos.
El plan de estudios integra asignaturas como programación, machine learning, inteligencia artificial, gestión de bases de datos y visualización de datos. Además, se incluyen prácticas externas y proyectos aplicados, facilitando el contacto con el entorno profesional y potenciando la inserción laboral en sectores tecnológicos y científicos en auge.
Este grado prepara a los alumnos para comprender los procesos de recolección y análisis de datos, interpretar resultados y diseñar soluciones innovadoras. El perfil de egresado es altamente demandado por empresas, instituciones públicas y centros de investigación que requieren extraer valor estratégico de los datos en un mundo cada vez más digitalizado y conectado.
| Curso | Nota de corte |
|---|---|
| 2022/23 | 10,627 |
| 2023/24 | 11,203 |
| 2024/25 | 11,300 |
| 2025/26 | 10,940 |
| 2026/27 | 10,711 |
Nota de la última persona admitida por cupo general, según el distrito universitario de la Comunidad de Madrid. Las de 2022/23 a 2023/24, de la estadística de universidades, centros y titulaciones del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades. Cómo se obtiene este dato
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Este grado está recomendado para personas con interés en las matemáticas, la informática y el análisis de fenómenos complejos. También es idóneo para aquellos que disfrutan resolviendo problemas mediante modelos y herramientas tecnológicas.
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Facultad de Estudios Estadísticos · Madrid
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