Inicio
19 oct 2026
Formación universitaria con acreditación europea
Cumplimos con los estándares de enseñanza y aprendizaje fijados por el Espacio Europeo de Educación Superior, desde un enfoque inclusivo e innovador. Una excelencia académica que es posible gracias a la suma de tu esfuerzo, la experiencia profesional de nuestros docentes y el compromiso de los asesores personales. Consigue un perfil internacional único.
¿Por qué estudiar ciencia de datos a distancia en UNIR?
La Carrera en Big Data en línea de UNIR se ha creado para que te puedas formar como analista de datos teniendo en cuenta las necesidades del mercado actual y cuentes con los conocimientos y herramientas requeridas para su desarrollo. Gracias a este título, aprenderás a:
- Interpretar la influencia de las distintas variables, la relación entre ellas y la complejidad del modelo en los problemas de ciencia de datos.
- Diseñar soluciones basadas en redes neuronales artificiales.
- Formular modelos matemáticos que permitan calcular soluciones o la evolución de un determinado sistema de un problema de aplicación directa e interpretar otros modelos existentes.
- Aplicar los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
- Conocer los requisitos de privacidad de los entornos de datos masivos y las consiguientes medidas de protección: técnicas, organizativas y legales.
¿Qué aprenderás en los Laboratorios Virtuales de la carrera?
La Carrera en Data Science online de UNIR cuenta con Laboratorios Virtuales, una plataforma digital que te permitirá conectarte desde cualquier lugar para realizar tus prácticas de laboratorio para desarrollar las habilidades exigidas por este programa. En ellos contarás con el apoyo de un profesor en tiempo real para ayudarte a realizar tus prácticas, todo dentro de un entorno de trabajo online.
Por otra parte, aprenderás lenguajes de programación e implementación de bases de datos con Python, R y MySQL, compartiendo la experiencia en tiempo real con tu profesor. También trabajarás desde problemas de matemáticas básicas hasta métodos sofisticados de inteligencia artificial, machine/deep learning para el tratamiento masivo de datos, pasando por modelado y simulación de procesos de ingeniería con herramientas como Keras, Spark, Scala o Mlib.
¿Qué herramientas de ciencia de datos emplearás?
Al estudiar la carrera en Análisis de Datos de UNIR, entrarás en contacto con las herramientas más usadas y populares en el sector. Algunas de las que verás a lo largo de la titulación son:
- Certificación en R: lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico.
- Python: lenguaje de programación generalista orientado a objetos con un enfoque al análisis y representación de datos.
- SQL: lenguaje de programación declarativo para el diseño y gestión de bases de datos.
- Matlab: entorno de desarrollo integrado con un lenguaje de programación para el tratamiento de datos, señales, etc.
- Tensorflow: biblioteca de aprendizaje automático para el diseño de redes neuronales.
- Apache Spark: motor multilenguaje para el desarrollo de proyectos de ciencia e ingeniería de datos en cluster.
- AWS: colección de servicios de computación en la nube ofrecidos por Amazon.com.
Accede a certificaciones y contenidos exclusivos
Solo por matricularte en la Carrera en Ciencia de Datos de UNIR tendrás acceso a formación sin coste con la que diferenciarás tu perfil.
Podrás realizar dos cursos de preparación de un mes de duración en los que demostrarás tus conocimientos y competencias en la materia para conseguir las Certificaciones de Cloud Computing de las empresas líderes en soluciones de computación en la nube.
- Microsoft Certified Azure Fundamentals: verifica tu conocimiento de los conceptos de la nube, tales como los servicios, las cargas de trabajo, la seguridad, la privacidad, los precios o el soporte de Azure. Si quieres realizar el examen, te ofrecemos un cupón para que lo hagas sin coste.
- AWS Certified Cloud Practitioner: demuestra tu comprensión general del funcionamiento de la nube de AWS, la infraestructura, los principios arquitectónicos y los aspectos básicos de conformidad y seguridad de la plataforma.
Podrás formarte en las claves del lenguaje básico de programación con el Curso de Programación en Python. Lograrás dominar con soltura los fundamentos y sus librerías.
Malla Curricular
¿Qué asignaturas de ciencias de datos cursarás en esta titulación?
La ciencia de datos es una disciplina que se apoya en tres pilares de conocimiento fundamentales: estadística, informática e inteligencia artificial. Por ello, podrás trabajar con un plan de estudios equilibrado y completo entre estos fundamentos de la ciencia de datos. Avanzarás progresivamente desde los conocimientos más básicos hasta aspectos más complejos, poniendo siempre en práctica los conocimientos adquiridos en cada una de las asignaturas del programa.
Estructura del plan de estudios
Los créditos del programa están repartidos de la siguiente forma:
| TIPO | ECTS |
|---|---|
| Obligatorias | 150 |
| Optativas | 18 |
| Formación Básica | 60 |
| Trabajo Fin de Estudios | 12 |
| Créditos totales | 240 |
Consulta la distribución de asignaturas por cuatrimestres y sus contenidos, las competencias a adquirir, la metodología de aprendizaje, el proceso de evaluación, la bibliografía asociada y orientaciones para el estudio.
| Asignatura | Tipo | ECTS |
|---|---|---|
Álgebra y Matemática Discreta | Básica | 6 |
Estadística | Básica | 6 |
Cálculo y Métodos Numéricos | Básica | 6 |
Introducción a la Ciencia de Datos | Básica | 6 |
Fundamentos de Programación | Básica | 6 |
| Asignatura | Tipo | ECTS |
|---|---|---|
Modelos de Probabilidad | Básica | 6 |
Análisis Multivariante | Básica | 6 |
Fundamentos de la Empresa | Básica | 6 |
Estructuras de Datos | Obligatoria | 6 |
Tratamiento de Datos | Obligatoria | 6 |
| Asignatura | Tipo | ECTS |
|---|---|---|
Redes y Seguridad | Básica | 6 |
Optimización I | Obligatoria | 6 |
Ética y Protección de Datos | Básica | 6 |
Bases de Datos | Obligatoria | 6 |
Aprendizaje Estadístico | Obligatoria | 6 |
| Asignatura | Tipo | ECTS |
|---|---|---|
Infraestructura para el Procesamiento de Datos | Obligatoria | 6 |
Optimización II | Obligatoria | 6 |
Aprendizaje Automático I | Obligatoria | 6 |
Análisis Bayesiano de Datos | Obligatoria | 6 |
Programación Avanzada | Obligatoria | 6 |
| Asignatura | Tipo | ECTS |
|---|---|---|
Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos | Obligatoria | 6 |
Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento | Obligatoria | 6 |
Modelización Predictiva | Obligatoria | 6 |
Señales y Sistemas | Obligatoria | 6 |
Computación Masiva | Obligatoria | 6 |
| Asignatura | Tipo | ECTS |
|---|---|---|
Aprendizaje Automático II | Obligatoria | 6 |
Bases de Datos Avanzadas y Distribuidas | Obligatoria | 6 |
Comunicación y Liderazgo | Obligatoria | 6 |
Minería de Datos Masivos | Obligatoria | 6 |
Sistemas Distribuidos de Gran Escala | Obligatoria | 6 |
| Asignatura | Tipo | ECTS |
|---|---|---|
Procesamiento del Lenguaje Natural | Obligatoria | 6 |
Visualización de Datos | Obligatoria | 6 |
Redes Neuronales | Obligatoria | 6 |
Aprendizaje Profundo | Obligatoria | 6 |
Sistemas Estocásticos | Obligatoria | 6 |
| Asignatura | Tipo | ECTS |
|---|---|---|
Optativa I | Optativa | 6 |
Optativa II | Optativa | 6 |
Optativa III | Optativa | 6 |
Trabajo Fin de Carrera | Trabajo Fin de Estudios | 12 |
| Asignaturas | Carácter | Créditos |
|---|---|---|
Metodologías Ágiles de Desarrollo | Optativa | 6 |
Análisis de Imágenes y Vídeo | Optativa | 6 |
Sistemas Operativos Avanzados | Optativa | 6 |
Análisis y Procesamiento de Audio y Voz | Optativa | 6 |
Prácticas Académicas Externas | Optativa | 6 |
Experiencia formativa y apoyo
Prácticas académicas externas
Durante tus estudios de la carrera en Ciencias de Datos online de UNIR, podrás acceder a prácticas profesionales que te acerquen a la realidad de las empresas. Tendrás que estar al menos 96 horas en el centro destinado.
Este programa se enfoca en minimizar el 'gap' existente entre la formación en ciencia de datos y las demandas de las empresas, que se enfrentan a la falta de un profesional como arquitecto de datos. Para entrar en contacto con la realidad laboral actual, podrás realizar tus prácticas en empresas como estas.
Además, también tienes la oportunidad de realizar un reconocimiento de prácticas con una equivalencia total de 300 horas. Para que puedas convalidarlas, necesitarás la vida laboral o un documento equivalente, así como el certificado de la empresa o institución en el que se detallen las funciones realizadas.
Trabajo Fin de Carrera
El Trabajo Fin de CArrera se realiza en la parte final del plan de estudios, tiene carácter obligatorio y lo realizarás bajo la supervisión del director asignado con una carga lectiva de 12 ECTS.
Sistema de evaluación
Para saber si has cumplido tus objetivos generales y específicos definidos en la carrera, la valoración de tu aprendizaje se realizará teniendo en cuenta la calificación obtenida en los siguientes puntos:
- Evaluación continua: a través de test, trabajos, proyectos, casos y tu participación en foros, debates y otros medios colaborativos, además de la resolución de casos prácticos.
- Exámenes online y/o presenciales: al final de cada cuatrimestre. Elige en cada asignatura y convocatoria si quieres realizarlos desde tu ordenador o en los centros habilitados por UNIR.
- Prácticas externas: te permitirán aplicar tus conocimientos obtenidos al estudiar ciencia de datos a distancia e interactuar con profesionales del campo. Se califican mediante una evaluación continua. Durante su realización, un tutor asignado por la empresa y el profesor de la asignatura valorarán tus avances en el aula.
- Trabajo Fin de Carrera: el director del trabajo seguirá tu progreso y una comisión realizará una evaluación final. Se valorará tanto el proyecto como su defensa oral
Una metodología adaptada a ti
Campo Laboral
¿Que opciones laborales tendrás como egresado de esta carrera?
Una vez que hayas finalizado tus estudios, podrás desarrollar tu actividad en cualquier organización, destacando aquellas que tengan relación con los sectores financiero y de seguros, consultoría, comercio electrónico, institutos de investigación, instituciones públicas, bancos centrales, agencias europeas o departamentos de análisis de datos.
Estarás preparado para trabajar como:
- Analista de datos (data analyst): identifica tendencias y patrones con base en los datos o macrodatos. Requiere un conocimiento profundo de herramientas y técnicas de análisis. Presenta los resultados de manera clara y concisa.
- Científico de datos (data scientist): aplica modelos matemáticos y estadísticos complejos en sus análisis de datos.
- Machine learning scientist o machine learning engineer: científico o ingeniero de datos especializado en el diseño y uso de herramientas de aprendizaje automático.
- Responsable, jefe de proyecto o analista de sistemas de información de inteligencia de negocio: científico de datos que propone soluciones con base en la ciencia de datos para un negocio o proyecto.
- Analista de proyectos de I+D: científico de datos que propone soluciones para un proyecto de Investigación+Desarrollo.
- Desarrollador de soluciones basadas en inteligencia artificial: ingeniero o científico de datos que hace uso de la IA para implementar soluciones útiles en un proyecto o negocio.
- Arquitecto de datos: diseña soluciones software para la estructuración y manejo eficiente de los datos, por ejemplo, mediante bases de datos.
- Ingeniero de datos: diseña las implementaciones de hardware, equipos y sistemas para almacenar los datos. Un perfil más electrónico, aunque también de software.
- Gestor de proyectos de bussiness intelligence: el responsable máximo de un proyecto o empresas del sector de la ciencia de datos.
Perfil profesional
Al finalizar tus estudios en la carrera en Ciencias de Datos online de UNIR, estarás capacitado para:
- Ser un profesional con una amplia formación científica, tecnológica y socioeconómica.
- Diseñar, dirigir y ejecutar de manera integral proyectos multidisciplinares en el ámbito de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
- Construir las soluciones requeridas para capturar, gestionar, procesar, analizar y explotar a tiempo grandes volúmenes de datos.
- Identificar y aplicar técnicas de inteligencia artificial apropiadas para resolver problemas complejos.
- Facilitar la toma de decisiones y mejorar los procesos productivos mediante soluciones innovadoras en la cadena de valor de los datos.
Reconocimientos académicos
Centro certificado por ANECA, según el modelo AUDIT
La Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología cuenta con el sello de calidad otorgado por la Agencia Nacional de Evaluación y Acreditación, el órgano encargado de garantizar la calidad de las titulaciones impartidas en el sistema universitario español en línea con el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES).
UNIR: una universidad de 5 estrellas, según QS Stars
UNIR alcanza la máxima calificación en el rating de la reconocida consultora británica. Estamos entre las mejores universidades en línea del mundo tras superar ampliamente todos los requisitos exigibles en una rigurosa auditoria centrada en la excelencia y la calidad educativa.
THE sitúa a UNIR en la élite mundial universitaria por su calidad educativa
UNIR logra un posicionamiento histórico en el ‘Sustainability Impact Ratings 2026’ de Times Higher Education, la plataforma global responsable de algunos de los rankings universitarios más influyentes del mundo. UNIR, que es la primera universidad privada online en la clasificación general, destaca por su impacto social, con una educación de calidad, su contribución al desarrollo sostenible, la igualdad de género y el trabajo decente.
Líderes en innovación educativa, según ‘Forbes’
Forbes nos posiciona entre las tres mejores universidades de España y como la primera online. Además, destaca a UNIR como un referente global en la formación online por su metodología y la experiencia interactiva que ofrece a sus estudiantes, así como su reconocimiento en los rankings internacionales más relevantes.
Plana Docente
¿Qué profesores imparten clase en este programa?
El equipo docente de la Carrera en Ciencias de Datos virtual está formado por profesores expertos, doctorados en Ingeniería Informática, IA, Matemáticas y profesionales del sector. En UNIR cuidamos la calidad de la enseñanza, por lo que el equipo docente se somete a continuos controles de calidad de forma interna para acreditar que cumplen con los estándares exigidos.
Dirección
Coordinador Académico
Data & AI Advisor en IKEA. Más de 15 años impulsando la transformación digital en grandes empresas, especializado en plataformas de datos e IA, estrategia de adopción y casos de uso de IA generativa.
Nuestros expertos y docentes destacados
Profesor Titular acreditado por ANECA, cuenta con 3 sexenios de investigación reconocidos. Ingeniero de Telecomunicación y Doctor en Astronomía especializado en procesado de imagen astronómica y médica. Tiene más de 50 publicaciones de impacto.
Investigador doctor en el AIR Institute. Ha trabajado durante más de 10 años en la empresa privada como emprendedor, tecnólogo e investigador en el ámbito del IoT y la IA. Ha colaborado en más de 40 proyectos regionales, nacionales y europeos de I+D.
Doctora e Ingeniera en Informática por la Universidad Autónoma de Madrid y coordinadora académica del Grado en Ingeniería Informática de UNIR. Su trayectoria combina docencia, investigación y desarrollo de software científico.
Licenciado en Ciencias Matemáticas por la universidad Complutense de Madrid, especialidad en Matemática Fundamental. Suficiencia Investigadora por la universidad de Murcia. Cuatro publicaciones y tesis doctoral prevista este año.
Actuario, Maestro y Doctor en Ciencias Matemáticas por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Experiencia docente y en investigación por más de 10 años y como consultor en estadística.
Licenciado en Derecho por la Universidad de Valencia.Auditor Informático en sistemas de información (CISA) por la ISACA.Colaborador en revistas y publicaciones de derecho y tecnologías de la información.
Es Doctor e ingeniero de minas por la Universidad de Vigo, y especialista en mecánica de rocas e ingeniería de materiales. Tiene varios años de experiencia docente universitaria, así como diversas publicaciones JCR.
Científico titular del Instituto Nacional Técnica Aeroespacial (Ministerio de Defensa). Además, ejerce como codirector de la Cátedra DARS de ciberinteligencia y es investigador principal del grupo Cibersecuritics de UNIR.
Global Head of Intelligent Process Automation Cloud Architecture en BBVA.Responsable del equipo de Process Automation Cloud que tiene como objetivo habilitar las capacidades de automatización de procesos (BPM, Rules, Doc.).
Licenciado en Ciencias Químicas, especialidad Química Industrial por la Universidad Complutense de Madrid en 1991. Doctor en Ciencias por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) en 2019 en Madrid.
Más de 30 años de docencia, investigación y en empresa. El grueso de su carrera en la UAM (titular de universidad en excedencia). Hasta 2015 tiene 3 tramos de investigación y ha codirigido 5 tesis doctorales y un grupo en proyectos financiados.
Amplia experiencia en investigación y enseñanza en campos como ingeniería mecatrónica e inteligencia computacional, así como su experiencia en liderazgo y coordinación de proyectos de tecnología.
Miembro de un grupo de investigación en grupos topológicos. Trabaja en el desarrollo de porfolios de inversión y trading utilizando el análisis matemático y la inteligencia artificial.
Doctor en Educación e Ingeniero Informático, catedrático de Secundaria y profesor universitario con amplia experiencia en innovación educativa y TIC, formación del profesorado y desarrollo de plataformas y recursos digitales.
Magdalena Ruiz Abad cuenta con amplia experiencia en analítica de cliente en el sector financiero. Actualmente es docente en Ciencias de la Computación, especializada en ciencia de datos, inteligencia artificial y gestión de proyectos tecnológicos.
Data Scientist en la industria energética y sector del Retail. Autor de la librería de Python skforecast para la predicción de series temporales.
Profesional de IT con una trayectoria en empresas de servicios y producción, y experiencia en la implementación y gestión de diferentes proyectos relacionados con servicios de infraestructura, tecnológicos e informáticos.
Graduado en Ingeniería de Sistemas Audiovisuales y maestría en Multimedia y Comunicaciones, ambos por la Universidad Carlos III de Madrid, he trabajado allí como docente e investigador. Actualmente trabajo en Telefónica Tech como Data Scientist.
Ingeniero Informático con más de 4 años de experiencia en el sector de las TIC. Ha trabajado en el desarrollo de modelos Deep Learning y su puesto en producción y mantenimiento y aprovisionamiento de infraestructura de alto rendimiento en la nube.
Títulos de tercer nivel, Analista de Sistemas e Ingeniero en Sistemas. En los títulos de cuarto nivel, Máster en Matemática Computacional y Máster en Educación Superior. Doctor en Ingeniería Informática y Matemáticas.
Doctor en Física, ha desarrollado su trayectoria como investigador en el ámbito de la astrofíca, analizando datos y comprobando modelos.
Con 15 años de experiencia, ha impartido más de 1400 horas de docencia y elaborado numerosos proyectos docentes, posee una patente, ha participado en 15 Proyectos de Investigación y es autor de 28 publicaciones científicas, tres de ellas D1 en JCR.
Doctor en Ingeniería Mecatrónica (Universidad de Málaga). Científico de datos especializado en IA y docente universitario en la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología, impartiendo asignaturas de machine learning y analítica avanzada.
Ingeniero y doctor especializado en redes neuronales e inteligencia artificial aplicada a las ciencias sociales. Investiga análisis inteligente de datos y salud laboral, especialmente burnout, combinando estadística y modelización.
Doctora en Matemáticas, científica de datos y docente universitaria especializada en estadística, probabilidad, investigación operativa y modelización estocástica, con experiencia en investigación, docencia y transferencia de conocimiento.
Doctora en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y máster en Ingeniería Acústica. Con liderazgo en proyectos competitivos, producción científica sólida y docencia internacional.
Doctor en Informática por la Universidad de Salamanca con mención europea. Desde el año 2003, ha compaginado las tareas docentes en universidades públicas y privadas con el trabajo en la empresa privada. Es un apasionado de la innovación.
Doctor en Ciencias de la Computación, especialista en ciencia de datos, ciberseguridad y desarrollo de Software. Docente universitario con experiencia internacional en grado y posgrado, investigador seguridad, criptografía e IA, Ciencia de Datos.
Ingeniero informático y doctorando en Ingeniería Informática. Más de siete años de experiencia en sistemas distribuidos, IA y gestión de proyectos I+D+i.
Doctora en Estadística e Investigación Operativa (UPC). Experta en optimización y modelización matemática con datos a gran escala y programación estocástica. Experiencia docente internacional y en desarrollo de DSS, optimización de redes de transporte.
Investigador en TheNextPangea SL, donde aplica técnicas de Inteligencia Artificial en diversos ámbitos como Industria, Energía y el sector aeroespacial. Profesor en UNIR y colaborador habitual en otras instituciones y universidades.
Pedro Díaz García pertenece a la Escala de Científicos Superiores de la Defensa desde 2021. Actualmente, está destinado en el Laboratorio de Ciberseguridad del Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial “Esteban Terradas” (INTA).
Actual desempeño experto en TI en Telefónica España, grupo de estrategia Cloud, en proyectos de gestión de finanzas, migración a la nube y gobernanza de datos, coordinando y liderando proyecto Edge. Antes Manager ingenieros de Datos Telef. TTEch
Has visto 0 de 0 profesores
Ver más profesoresSesión informativa de la titulación
Te invitamos a ver una charla impartida por un responsable académico para aclarar tus dudas.
Acceso
¿Que es necesario para acceder a esta carrera?
Perfil recomendado
Matricúlate en la Carrera en Ciencia de Datos online de UNIR si tienes los siguientes objetivos profesionales:
- Formular modelos matemáticos que permitan calcular soluciones o la evolución de un determinado sistema de un problema de aplicación directa, e interpretar otros modelos existentes.
- Aprender a diseñar soluciones basadas en redes neuronales artificiales.
- Aplicar los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
Requisitos de acceso
Para poder acceder a los estudios oficiales de la carrera en Ciencia de Datos, debes cumplir alguno de los siguientes requisitos:
- Contar con Selectividad, PAU o EBAU.
- Contar con el título de FP de Grado Superior.
- Contar con la prueba de mayores de 25 años.
- Contar con la prueba de mayores de 45 años.
- Contar con la acreditación de experiencia (mayores de 40 años).
- Contar con un título universitario oficial o equivalentes (esto implica título oficial de diplomado, arquitecto técnico, ingeniero técnico, licenciado, arquitecto o ingeniero).
Acceso desde estudios extranjeros: consulta nuestra sección de acceso para estudiantes internacionales.
Satisfechos los requisitos generales de acceso previamente mencionados y, solo en el caso de que el número de solicitudes de plaza que cumplen con los requisitos recogidos en las vías de acceso exceda al número de plazas ofertadas, en la resolución de las solicitudes de admisión se tendrán en cuenta los siguientes criterios de valoración:
- Nota media del expediente que dé acceso a los estudios de la carrera (100%).
En caso de empate en puntuaciones, se elegirá al que tenga mayor número de matrículas de honor y, en su caso, sobresalientes y así sucesivamente.
Proceso de admisión
Inscribirse como estudiante de UNIR en Perú es muy sencillo. Solo tienes que seguir estos pasos:
- Completa el formulario de solicitud de información en línea.
- Recibirás la llamada de un asesor personal, que te guiará durante todo el proceso de admisión. Él te ayudará a verificar que cumples con los requisitos exigidos y te ayudará a elaborar tu plan de estudios personalizado: reconocimiento, número de créditos, tiempo que le puedes dedicar, etcétera.
- Rellena la inscripción de matrícula, seleccionando la forma de pago más adecuada a tus posibilidades.
- Envía la documentación requerida, debidamente legalizada, para formalizar la inscripción.
- Cuando hayamos verificado tu documentación, nos pondremos en contacto para programar una entrevista personal de admisión.
- Una vez confirmado, recibirás tu clave de acceso única para el Campus Virtual. Te asignaremos un asesor personal, que te acompañará y aclarará cualquier inquietud que tengas antes y durante tu etapa de estudios en UNIR.
- Desde ese momento, ya podrás organizar tu tiempo y carga académica de la mejor manera para iniciar tus estudios según el calendario escolar.
Documentación de Calidad de la titulación y normativa
- Memoria
Archivo pdf
- Informe favorable de ANECA
Archivo pdf
- Resolución de verificación del Consejo de Universidades
Archivo pdf
- Informe de modificación (08/02/2021)
Archivo pdf
- Autorización de la implantación C. A.
Archivo pdf
- Publicación carácter oficial BOE
Archivo pdf
- Publicación plan de estudios BOE
Archivo pdf
- Publicación plan de estudios BOR
Archivo pdf
- Informe acreditación Institucional ANECA
Archivo pdf
- Resolución de acreditación institucional Consejo de Universidades
Archivo pdf
- Informe de modificación (03/11/2021)
Archivo pdf
- Informe de seguimiento 2021-2022
Archivo pdf
- Informe de seguimiento 2022-2023
Archivo pdf
- Informe de Seguimiento 2023-2024
Archivo pdf
- .
IMPORTANTE
*Aclaración Carreras vs. Grados
Los documentos oficiales emitidos por esta universidad llevarán la denominación de Grado en Ciencia de Datos conforme al artículo 3.1 del Real Decreto 1002/2010, al artículo 16.3 del Real Decreto 822/2021, así como a la denominación dispuesta en el Registro de Universidades, Centros y Títulos de España.
