Doble Grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) y Ciencia de Datos
Programa
- Doble Grado
Tipo de enseñanza
- Presencial
Idioma
- Inglés * / Español
Créditos
- 366 ECTS
Doble Grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) y Ciencia de Datos
El Doble Grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) y Ciencia de Datos tiene como objetivo formar científicos de datos capaces de aplicar sus conocimientos dentro del entorno empresarial, facilitando la comprensión de objetivos y procesos por la formación en ADE que también posee el egresado. La titulación prepara a los estudiantes para intervenir en todas las etapas del ciclo de vida de los proyectos empresariales que requieran datos masivos para procesos de toma de decisiones.
El Grado en Administración y Dirección de Empresas proporciona a los estudiantes una sólida formación en los distintos ámbitos de la empresa y de organizaciones públicas y privadas, tanto a nivel nacional como internacional. Está diseñado para formar a profesionales capaces de desempeñar labores de gestión y asesoramiento en todo tipo de organizaciones y en todas las áreas de la empresa. Los estudiantes desarrollan las capacidades necesarias para identificar y anticipar oportunidades, asignar recursos, organizar la información, seleccionar y motivar a las personas, tomar decisiones, alcanzar objetivos propuestos y evaluar resultados. Además, incluye un grupo específico de créditos en Ciencia de Datos (Inteligencia Artificial, Machine Learning y Programación) para la empresa.
Una oportunidad
para un nuevo futuro
El Grado en Ciencia de Datos forma científicos capaces de manejar y explotar fuentes masivas de información en todas las etapas del proceso. Los estudiantes adquieren los conocimientos y habilidades necesarios para diseñar la recolección de los datos, seleccionando fuentes y variables de interés específicas para un problema o un proyecto. Además, aprenden a dar tratamiento a los datos, mediante la eliminación de ruidos, la localización de valores atípicos y la normalización; así como a establecer hipótesis, proporcionar respuestas y resolver los problemas de predicción, planificación y prevención que planteen los proyectos.
El plan de estudios aborda áreas fundamentales de estadística, matemáticas, bases de datos y programación. También desarrolla otras áreas esenciales para el científico de datos, como las técnicas de aprendizaje automático, tipo Machine Learning o Deep Learning; así como tecnologías en la nube, como Big Data, Cloud y Cloudcomputing.
*Impartición de Ciencia de Datos en inglés pendiente de aprobación por parte de la Fundación para el Conocimiento madri+d.
Plan de estudios
El Doble Grado en ADE y Ciencia de Datos de CUNEF Universidad consta de 366 créditos que se distribuyen de la siguiente manera:
- 342 créditos obligatorios
- 12 créditos en Prácticas Externas
- 12 créditos asignados a los Trabajos de Fin de Grado (TFG)
Primer cuatrimestre
| ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
|---|---|---|
| Historia de la Empresa | 6 | Obligatoria |
| Economía de la Empresa | 6 | Obligatoria |
| Estadística Descriptiva | 6 | Obligatoria |
| Programación para Ciencia de Datos I - R | 6 | Obligatoria |
| Álgebra Lineal | 6 | Obligatoria |
| Búsqueda, Tratamiento y Uso de la Información | 6 | Obligatoria |
| CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 1 | 36 |
Segundo cuatrimestre
| ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
|---|---|---|
| Sistemas de Información y Contabilidad | 6 | Obligatoria |
| Introducción a la Economía | 6 | Obligatoria |
| Fundamentos de Economía Financiera | 6 | Obligatoria |
| Programación para Ciencia de Datos II - Python | 6 | Obligatoria |
| Lógica Matemática | 6 | Obligatoria |
| Cálculo I | 6 | Obligatoria |
| CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 2 | 36 |
Primer cuatrimestre
| ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
|---|---|---|
| Contabilidad Financiera | 6 | Obligatoria |
| Derecho de la Empresa | 6 | Obligatoria |
| Cálculo de Probabilidades | 6 | Obligatoria |
| Análisis y Diseño de Algoritmos | 6 | Obligatoria |
| Cálculo II | 6 | Obligatoria |
| Bases de Datos I (Modelo Relacional SQL) | 6 | Obligatoria |
| CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 1 | 36 |
Segundo cuatrimestre
| ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
|---|---|---|
| Microeconomía | 6 | Obligatoria |
| Mercados Financieros e Instituciones | 6 | Obligatoria |
| Diseño y Comportamiento de las Organizaciones | 6 | Obligatoria |
| Matemática Discreta | 6 | Obligatoria |
| Estadística Inferencial | 6 | Obligatoria |
| Bases de Datos II (Modelo NoSQL) | 6 | Obligatoria |
| CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 2 | 36 |
Primer cuatrimestre
| ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
|---|---|---|
| Macroeconomía | 6 | Obligatoria |
| Contabilidad de Gestión | 6 | Obligatoria |
| Finanzas Corporativas | 6 | Obligatoria |
| Almacenamiento en la Nube | 6 | Obligatoria |
| Aprendizaje Automático: Predicción | 6 | Obligatoria |
| Series Temporales | 6 | Obligatoria |
| Pensamiento Crítico y Argumentación | 3 | Obligatoria |
| CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 1 | 39 |
Segundo cuatrimestre
| ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
|---|---|---|
| Dirección Comercial | 6 | Obligatoria |
| Econometría | 6 | Obligatoria |
| Programación de Aplicaciones Web | 6 | Obligatoria |
| Computación en la Nube | 6 | Obligatoria |
| Aprendizaje Automático: Clasificación | 6 | Obligatoria |
| Investigación Operativa | 6 | Obligatoria |
| Técnicas de Comunicación Oral y Escrita | 3 | Obligatoria |
| CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 2 | 39 |
Primer cuatrimestre
| ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
|---|---|---|
| Inversiones Financieras | 6 | Obligatoria |
| Emprendimiento e Innovación | 6 | Obligatoria |
| Entorno Económico Internacional | 6 | Obligatoria |
| Aprendizaje Profundo | 6 | Obligatoria |
| Geometría y Datos Espaciales | 6 | Obligatoria |
| Desarrollo de la Inteligencia Natural y la Inteligencia Artificial | 6 | Obligatoria |
| CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 1 | 36 |
Segundo cuatrimestre
| ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
|---|---|---|
| Análisis y Valoración de Empresas | 6 | Obligatoria |
| Fiscalidad de la Empresa | 6 | Obligatoria |
| Herramientas de Trabajo Colaborativo | 6 | Obligatoria |
| Técnicas de Visualización | 6 | Obligatoria |
| Gestión de Proyectos con Metodologías Ágiles | 6 | Obligatoria |
| Optimización | 6 | Obligatoria |
| CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 2 | 36 |
Primer cuatrimestre
| ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
|---|---|---|
| Análisis y Estrategia de Negocios | 6 | Obligatoria |
| Estrategia Corporativa | 6 | Obligatoria |
| Logística basada en Datos | 6 | Obligatoria |
| Procesamiento del Lenguaje Natural y sus Aplicaciones en Marketing | 6 | Obligatoria |
| Análisis de Riesgos Financieros basado en Datos | 6 | Obligatoria |
| Herramientas de Apoyo a la Toma de Decisiones | 6 | Obligatoria |
| CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 1 | 36 |
Segundo cuatrimestre
| ASIGNATURA | ECTS | TIPO |
|---|---|---|
| Ética y Responsabilidad Social | 6 | Obligatoria |
| Inteligencia de Negocio | 6 | Obligatoria |
| Prácticas en empresas | 12 | Obligatoria |
| Trabajo de Fin de Grado en ADE | 6 | Obligatoria |
| Trabajo de Fin de Grado en Ciencia de Datos | 6 | Obligatoria |
| CRÉDITOS TOTAL CUATRIMESTRE 2 | 36 |
Inserción laboral
Como científicos de datos graduados en ADE, los egresados accederán a un mercado de gran demanda laboral y con amplio espectro empresarial, dado que hoy en día la Ciencia de Datos es imprescindible en cualquier tipo de negocio y áreas como las finanzas, el marketing, la salud o el medioambiente. Según el estudio de la consultora Gartner «Forecast: Entreprise Software Markets Worlwide 2014-2021«, el mercado mundial de los datos está creciendo de manera espectacular y se considera al científico de datos como la “profesión del futuro”.