
Licenciatura en Ciencias de la Información
Newcastle upon Tyne, Reino Unido
DURACIÓN
3 Years
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
PLAZO DE SOLICITUD
Solicitar fecha límite de solicitud
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Sep 2025
TASAS DE MATRÍCULA
GBP 25.600
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
Introducción
La ciencia de datos es un campo interdisciplinar y emergente. Combina las matemáticas y la informática para analizar grandes y complejos conjuntos de datos.
Nuestro grado le dará las habilidades para convertir los datos en resultados significativos. Usted aprenderá a utilizar sus habilidades analíticas y computacionales para interpretar, limpiar y visualizar los datos con confianza.
Hemos trabajado con el Centro Nacional de Innovación de Datos (NICD) para crear nuestra Licenciatura en Ciencias de Datos. Este Centro de Excelencia está a la vanguardia de:
- Ciencia de los datos
- Aplicación de IA
- Compromiso de la industria
NICD ha dado forma a nuestro plan de estudios con su enfoque del mundo real y centrado en la industria. Te graduarás con experiencia en los temas más relevantes e innovadores de la ciencia de datos. Usted aprenderá y trabajar junto a los principales profesionales de la ciencia de datos.
Admisiones
Plan de estudios
Nivel 1
Nuestro módulo Fundamentos de la ciencia de datos te presentará el mundo de la ciencia de datos. Estudiarás temas fundamentales de matemáticas e informática. En las etapas 2 y 3, profundizarás en estos temas con módulos de ciencia de datos más personalizados.
Los temas de matemáticas incluyen probabilidad, estadística, álgebra y cálculo. En informática, aprenderá sobre el ciclo de vida de la ingeniería de software y desarrollará sus habilidades de programación.
Módulos Obligatorios
- Fundamentos de la ciencia de datos
- Portafolio de programación 1
- Álgebra introductoria (para estudiantes de Psicología)
- Cálculo multivariable
- Análisis real
- Cálculo introductorio
- Introducción a la probabilidad y estadística
- Sistemas de numeración
Etapa 2
Estudiarás módulos especializados en matemáticas y ciencias de la computación, incluidos:
- Visualización de datos
- Regresión
- Programación de seguridad
- Diseño y análisis de algoritmos
También estudiarás módulos impartidos por el NICD y participarás en clases magistrales y en el Data Innovation Bootcamp del NICD. Trabajarás en equipo para afrontar desafíos empresariales del mundo real. Aprenderás a resolver problemas y a desarrollar soluciones orientadas al cliente.
Módulos Obligatorios
- Programación de seguridad
- Diseño y Análisis de Algoritmos
- Fronteras en la ciencia de datos A
- Álgebra lineal
- Introducción a la inferencia estadística
- Introducción a la modelización estocástica y de regresión
- Probabilidad computacional y estadística con R
- Procesos estocásticos
- Visualización de datos
Módulos opcionales
- Álgebra
- Grupos y Matemáticas Discretas
- Teoría de la codificación
- Computación científica con Python
- Biologia matematica
Etapa 3
En la Etapa 3, seguirás participando en clases magistrales impartidas por el NICD. Aplicarás conocimientos de estadística, matemática, programación y ciencia de datos a una variedad de problemas. También tendrás la libertad de explorar tus propios intereses con una variedad de módulos opcionales de matemáticas y ciencias de la computación.
Módulos Obligatorios
- Visión artificial e inteligencia artificial
- Campamento de entrenamiento sobre innovación de datos
- Fronteras en la ciencia de datos B
- Proyecto de grupo de ciencia de datos
- Modelos lineales
- Análisis de macrodatos
Módulos opcionales
- Análisis de datos biomédicos e inteligencia artificial
- Interacción persona-computadora: diseño de interacción
- Visualización de datos y análisis visual
- Fundamentos de la teoría de grupos
- Análisis lineal
- Teoría de la codificación
- Análisis matricial
- Espacios métricos y topología
- Teoría de números y criptografía
- Teoría de la representación
- Curvas y superficies
- Fundamentos matemáticos del aprendizaje automático
- Métodos variacionales y dinámica lagrangiana
- Epidemiología
- Modelado financiero estocástico
- Inferencia estadística
- Modelos lineales generalizados
- Temas de modelado estadístico A
- Diseño experimental
- Modelado estocástico discreto y análisis de supervivencia
- Probabilidad aplicada
clasificaciones
- Las 130 mejores universidades del mundo según el QS World University Rankings 2025
- Las 200 mejores universidades del mundo en estadística e investigación operativa: QS World University Rankings por tema 2024
- Las 140 mejores universidades del mundo en ingeniería y tecnología: QS World University Rankings por materia 2024
- Aumento del 65% en la capacidad de investigación desde 2014 – Marco de Excelencia en Investigación 2021
- El 42 % de nuestra investigación está clasificada como investigación líder a nivel mundial con calificación 4* – Research Excellence Framework 2021
- Entre las 25 mejores del Reino Unido y las 100 mejores del mundo en materia de desarrollo sostenible: Times Higher Education Impact Rankings 2024
- Las 170 mejores universidades del mundo: ranking mundial de universidades de Times Higher Education 2024
Oportunidades profesionales
Los graduados en ciencias de datos informan que ganan un salario promedio de £32.000 al graduarse.
Los posibles roles laborales para los graduados en ciencia de datos incluyen:
- Científico de datos
- Científico de datos de IA
- Analista de datos
- Estadístico
- Ingeniero de datos
- analista de riesgos
- Analista de Investigación de Mercado
- Gerente de análisis
- Ingeniero de aprendizaje automático
Trabajarás en estrecha colaboración y establecerás contactos con investigadores y empresas del NICD. El NICD es un centro de investigación ubicado en el campus Helix de la Universidad de Newcastle.
Programas
Aprenderás a través de una combinación de diferentes métodos, incluidos:
- Conferencias
- Seminarios en grupos pequeños
- Laboratorios y prácticas prácticas
Los módulos impartidos por el NICD adoptarán un enfoque de aprendizaje experiencial. Esto significa que aprenderá haciendo. Utilizará la ideación y el proceso de innovación para resolver problemas del mundo real. Los enfoques incluyen:
- Aprendizaje invertido
- Campamentos de entrenamiento
- Clases magistrales
Durante el aprendizaje invertido, investigarás un tema e informarás a los expertos en la materia.
A lo largo del curso, desarrollarás un portafolio de código abierto que usarás para hacer un seguimiento y mostrar tus habilidades y experiencia a futuros empleadores.