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La Universidad tiene un Sistema de Aseguramiento Interno de Calidad (SAIC) cuyo objetivo es sistematizar la revisión y mejora de los títulos que ofrece. El SAIC incluye la planificación y diseño de la oferta formativa, la revisión y evaluación de su desarrollo y la toma de decisiones para la mejora continua. El SAIC contribuye, además, al cumplimiento de los requerimientos normativos de verificación, seguimiento y acreditación de los títulos oficiales.

Cada facultad tiene una Comisión de garantía de Calidad, que es un órgano delegado de la Junta Directiva de cada centro para el desarrollo del Sistema de Aseguramiento Interno de la Calidad en la facultad.

Normativa

· La permanencia de los alumnos en los grados oficiales de máster de la Universidad de Navarra se limita a un período que comprende el curso académico o los cursos académicos previstos en la Memoria de cada máster, necesarios para la realización de esos estudios.

· No obstante, agotado tal plazo, podrá ser ampliado en un curso más para aquellos alumnos que hayan obtenido la mayoría de los créditos del máster, y justifiquen no haber podido prestar la debida dedicación a los estudios por razones suficientemente acreditadas.

· La ampliación deberá solicitarse, dentro del último curso de permanencia, mediante instancia dirigida al Rectorado de la Universidad, que resolverá previo informe de la Junta Directiva del centro.

· Cuando existan suficientes razones y la experiencia lo aconseje, los centros podrán proponer al Rectorado especificaciones propias a estas normas.

· Los alumnos con necesidades educativas especiales o que cursan estudios a tiempo parcial, que no puedan atenerse a estas disposiciones, deberán plantear cada año su situación antes de formalizar la matrícula, a fin de adaptarla a sus posibilidades de dedicación al estudio.

Competencias

  • Conocer los fundamentos matemáticos de los modelos estadísticos para una aplicación adecuada mediante la verificación de las hipótesis básicas del modelo o ajustando este a las condiciones de los datos reales.

  • Realizar análisis exploratorio de datos mediante la detección de ruido y outliers, tratamiento de valores perdidos así como detectar posibles relaciones entre variables y sus distribuciones de probabilidad.

  • Gestionar técnicas de programación de bases de datos relacionales y no relacionales con grandes cantidades de datos para el análisis de los mismos.

  • Programar con lenguajes específicos: R y Python. Almacenamiento y manipulación.  Análisis de datos y programación de algoritmos.

  • Comprender y utilizar algoritmos de Machine Learning en ejemplos prácticos.

  • Conocer y aplicar herramientas de Deep Learning a situaciones reales.

  • Aplicar técnicas y medidas de protección y control de la privacidad, en especial la evaluación del impacto de la protección de datos, la disociación de datos y la anonimización.

  • Gestionar un proyecto de análisis y explotación de grandes cantidades de datos.

  • Planificar, desarrollar y adaptar un proyecto real de análisis de datos masivos que incluya las técnicas aprendidas, desde la recogida y preparación de los datos hasta el desarrollo de análisis y algoritmos adecuados para obtener resultados rentables utilizando técnicas de Business Intelligence.

DocumentacionOficial

Documentación

El Máster Universitario en Big Data Science es un título oficial, verificado por el Consejo de Universidades tras obtener informe favorable de evaluación por parte de ANECA. Como título oficial se somete a los procesos de seguimiento y acreditación establecidos por la legislación.

· Informe de verificación (.pdf)

· Memoria de verificación del título (2019) (.pdf)

· Resolución de verificación por parte del consejo de universidades (.pdf)

· Resolución del Consejo de Ministros (.pdf)

· Plan de Estudios BOE (.pdf)

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