IMPRESO SOLICITUD PARA VERIFICACIÓN DE TÍTULOS ......tanto a nivel local como a nivel nacional y...

IMPRESO SOLICITUD PARA VERIFICACIÓN DE

TÍTULOS OFICIALES

MEMORIA DE VERIFICACIÓN

GRADO EN CIENCIA DE DATOS

Nota:

En la fase de exposición pública, cualquier sugerencia o comentario sobre la memoria deberá enviarse a la

dirección de correo: [email protected]

Propuesta Memoria

Grado en Ciencia de Datos

1

1. DESCRIPCIÓN DEL TÍTULO

1.1. DATOS BÁSICOS

LISTADO DE ESPECIALIDADES/MENCIONES

No aplica

1.2. DISTRIBUCIÓN DE CRÉDITOS EN EL TÍTULO

CRÉDITOS TOTALES CRÉDITOS DE

COMPLEMENTOS

FORMATIVOS

CRÉDITOS EN PRÁCTICAS

EXTERNAS

240 No aplica

CRÉDITOS OPTATIVOS CRÉDITOS OBLIGATORIOS CRÉDITOS TRABAJO

FIN GRADO/ MÁSTER 18 216 6

LISTADO DE ESPECIALIDADES/MENCIONES

ESPECIALIDAD/MENCIÓN CRÉDITOS OPTATIVOS

No aplica

1.3. UNIVERSIDAD PÚBLICA DE NAVARRA

1.3.1. Centros en los que se imparte

LISTADO DE CENTROS

CÓDIGO CENTRO

31007756 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS AGRÓNOMOS

1.3.2. Datos asociados al centro

TIPOS DE ENSEÑANZA QUE SE IMPARTEN EN EL CENTRO

PRESENCIAL SEMIPRESENCIAL A DISTANCIA

Si

PLAZAS DE NUEVO INGRESO OFERTADAS

PRIMER AÑO

IMPLANTACIÓN SEGUNDO AÑO

IMPLANTACIÓN

TERCER AÑO

IMPLANTACIÓN 50 50 50

CUARTO AÑO

IMPLANTACIÓN

TIEMPO COMPLETO

50 ECTS MATRÍCULA MÍNIMA ECTS MATRÍCULA MÁXIMA

PRIMER AÑO 60 84

RESTO DE AÑOS 60 84

TIEMPO PARCIAL

ECTS MATRÍCULA MÍNIMA ECTS MATRÍCULA MÁXIMA

PRIMER AÑO 30 59

RESTO DE AÑOS 30 59

NORMAS DE PERMANENCIA

http://www2.unavarra.es/gesadj/seccionNormativa/Normas%20de%20Permanencia%20de%20los%20Estudios%2

0de%20Grado%20y%20Master.pdf

http://www2.unavarra.es/gesadj/seccionNormativa/Normas%20de%20Permanencia%20de%20los%20Estudios%20de%20Grado%20y%20Master.pdf

http://www2.unavarra.es/gesadj/seccionNormativa/Normas%20de%20Permanencia%20de%20los%20Estudios%20de%20Grado%20y%20Master.pdf

Propuesta Memoria


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LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE

CASTELLANO CATALÁN EUSKERA Sí

GALLEGO VALENCIANO INGLÉS

FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS

ITALIANO OTRAS

2. JUSTIFICACIÓN, ADECUACIÓN DE LA PROPUESTA Y PROCEDIMIENTOS

2.1 JUSTIFICACIÓN DEL TÍTULO PROPUESTO, ARGUMENTANDO EL INTERÉS

ACADÉMICO, CIENTÍFICO O PROFESIONAL DEL MISMO

El procesamiento de datos se está convirtiendo en los últimos años en una técnica de enorme relevancia en todos los

sectores económicos y sociales. La explosión de internet, el creciente uso de sensores y el abaratamiento de la capacidad

computacional de los ordenadores ha llevado a una acumulación de datos sin precedentes en la historia.

Las tecnologías de la información y comunicaciones (TIC) están proporcionando mecanismos que posibilitan la

generación, almacenamiento y compartición de cantidades prácticamente infinitas de datos cada día. Una estimación

de la cifra absoluta del volumen de datos generado a diario se aproxima a los 3 trillones. Más aún, el 90% de los datos

que existen en el mundo se han generado sólo durante los últimos dos años.

Los procedimientos tradicionales de almacenamiento de datos han quedado desbordados por el incremento exponencial

de la información generada, de tal forma que en la mayor parte de los casos se produce un mero almacenamiento

desestructurado de información que no es aprovechada. Una de las principales razones es la dificultad del tratamiento

de tal volumen de datos. Sin embargo, las diferentes organizaciones socio-ecónomicas están adquiriendo conciencia

del enorme valor que la interpretación y análisis de estos datos pueden tener para la optimización de los diferentes

procesos de gestión y negocio, así como para la previsión y diseño de sus futuras actividades. Ya han surgido empresas

que centran su actividad en le explotación de toda esta información, y no puede olvidarse que gigantes como Google o

Amazon, por citar tan solo dos ejemplos paradigmáticos, basan buena parte del éxito de su modelo de negocio en el

aprovechamiento de la información que son capaces de obtener de sus clientes.

Más allá de estos casos paradigmáticos, todo tipo de empresas y organizaciones sociales han adquirido conciencia del

valor de los datos como fuente de conocimiento y análisis para la toma de decisiones, la implementación de nuevos

procesos o la optimización de aquellos procesos ya existentes. La Ciencia de Datos (Data Science) trata

fundamentalmente de la forma en que los datos pueden transformarse en información relevante y útil. En este sentido,

la Ciencia de Datos agrupa un conjunto de fundamentos y principios que dan soporte y guían la extracción de

información y conocimiento de los datos. Posiblemente, el concepto relacionado más cercano a Ciencia de Datos sea

el de data mining o minería de datos, si bien es importante recalcar que la Ciencia de Datos va mucho más allá de esta

disciplina. En la actualidad, existen multitud de algoritmos de minería de datos, en muchos casos especializados para

problemas concretos y con niveles de especialización muy elevados. La comprensión de estos procesos es fundamental

para un aprovechamiento adecuado de los datos. Sin embargo, como se ha dicho, la Ciencia de Datos va más allá del

mero análisis de algoritmos de minería de datos. En particular, el científico de datos requiere:

- un profundo conocimiento de técnicas matemáticas y estadísticas para poder tratar con las diferentes fuentes de

información a partir de las que los datos van a ser obtenidos;

- unos sólidos conocimientos de programación que le permitan abordar el problema de implementar sistemas

capaces de manejar grandes volúmenes de datos;

- una elevada madurez para combinar los diferentes conocimientos técnicos que posee para diseñar soluciones

innovativas ante los diferentes problemas con los que va a encontrarse.

En resumen, los nuevos científicos de datos que ya está requiriendo la sociedad, han de tener una capacidad muy

desarrollada de organizar los datos de forma que sean capaces de extraer de ellos la información más relevante desde

Propuesta Memoria


3

una perspectiva aplicada de datos. Para ello, es necesario proporcionarles una formación que les permita analizar de

forma sistemática un problema complejo desde el punto de vista de la propia Ciencia de Datos.

Teniendo en cuenta todo lo anterior, la formación en Ciencia de Datos debe combinar varias disciplinas tradicionales

de estudio, con la probabilidad, la estadística y las matemáticas como herramientas fundamentales para poder llevar a

cabo los procesos de optimización, modelización, y visualización de los datos. Paralelamente, y para el desarrollo de

estos mismos procesos, es imprescindible adquirir un conocimiento profundo de las técnicas inteligentes más recientes

aplicables en dichos procesos, potenciando las posibilidades de aplicación conjunta con las técnicas clásicas para

mejorar los resultados obtenidos.

Por su propia naturaleza, la Ciencia de Datos está fuertemente orientada hacia la aplicación en diversos sectores

económicos y sociales. Por ello, la formación en Ciencia de Datos debe incluir también aquellos aspectos empresariales

que son relevantes para la comprensión de la utilidad de la Ciencia de Datos en los diferentes ámbitos socioeconómicos.

Es imprescindible que el científico de datos desarrolle habilidades transversales que incluyan la capacidad de trabajo

en equipo, la capacidad de comunicar resultados y la creatividad y capacidad de adaptación a nuevos escenarios y

problemas. Es importante indicar que según el International Data Corporation (IDC), el mercado de software y servicios

especializados para la analítica de negocios experimentó un crecimiento también significativo del 10,8% en el año

2013, agregando un total de más de 104.000 millones el mismo año 2013.

Es importante reseñar que la obtención de información a partir de datos, por su carácter muchas veces personal, conlleva

una serie de implicaciones sociales que es conveniente que el científico de datos conozca y valore. Por ello, la formación

en Ciencia de Datos requiere también de una visión sobre los aspectos éticos y jurídicos de las actividades relacionadas

con dicha Ciencia.

Especial mención merece el Big Data. Aunque en muchas ocasiones se identifican como de Big Data problemas que

son de minería de datos, es cierto que la explosión de datos ya comentada anteriormente conduce a una creciente

necesidad de tratamiento de grandes volúmenes de datos de naturaleza muy variada y a gran velocidad (las tres uves

que originalmente describen los problemas de Big Data).

Expectativas profesionales

Se prevé que, solo en EEUU, en el año 2018 existirá un déficit de demanda en el mercado laboral de entre 140.000 y

190.000 científicos de datos. El portal Glassdoor consideró en 2016 que la profesión de científico de datos era la mejor

profesión del año; la oficina norteamericana de estadísticas laborales BLS prevé un incremento del 22% en la demanda

hasta 2020 y la revista de negocio de Harvard la ha declarado como la profesión “más sexy” del momento. Algunas

fuentes, como IDC, aseguran que el 89% del crecimiento de la industria TIC en el año 2020 será resultado precisamente

del desarrollo de las técnicas de Big Data y Ciencia de Datos. De hecho, el Business Review estima que el volumen de

negocio relacionado tan solo con el Big Data será de unos 48.000 millones de dólares en 2018, incluyendo tanto el

hardware necesario para el desarrollo de las aplicaciones de Big Data como los servicios propiamente dichos. Más aún,

según el Observatorio de Empleo de Big Data, la demanda de empleo de científicos de datos creció en Europa un 45%

solo en el primer semestre de 2016. Además, en 2016 se ha producido un aumento generalizado del nivel salarial,

destacando el fuerte auge para los perfiles Business Intelligence y Big Data.

Hay que tener en cuenta que por la naturaleza de su formación, el científico de datos puede aportar un gran valor

añadido a empresas incluso a las de tamaño medio o bajo (que constituyen una parte fundamental del tejido industrial

navarro), ya que está capacitado para emplear la información utilizada por dichas empresas para optimizar sus procesos

comerciales y de producción. Esto puede suponer a medio plazo una mejora en las oportunidades de mercado para

dichas empresas.

Finalmente, es importante reseñar que, si bien existen diversas iniciativas para la implantación de grados en Ciencia de

Datos o similares, la formación en ciencia de datos en España hoy se proporciona únicamente a nivel de máster, sin

que existan todavía graduados, por lo que la implantación de un Grado en Ciencia de Datos en Navarra supondría la

creación de un importante polo de atracción para empresas que, como se ha comentado anteriormente, consideran que

la Ciencia de Datos es un elemento estratégico en su desarrollo. Nótese que entre tales empresas se hallan, por ejemplo,

algunas multinacionales que previsiblemente seguirán generando en número importante de empleos en un futuro

próximo, como Google, pero también empresas de tamaño incluso medio o pequeño.

El graduado en Ciencia de Datos estará en una situación óptima por su formación específica para ocupar puestos que

en la actualidad son parcialmente ocupados por matemáticos, físicos, ingenieros informáticos o economistas. En

particular, contará con una formación sólida y actualizada para incorporarse a todo tipo de empresas con una fuerte

componente de las TIC, tanto en sus departamentos de I+D+i como en áreas de análisis de datos o predicción. Por otra

parte, sus expectativas profesionales se verán ampliadas dado que, en la actualidad, el mercado laboral está reclamando

Propuesta Memoria


4

tanto a nivel local como a nivel nacional y europeo especialistas en Ciencia de Datos, ante los retos derivados de la

introducción de las tecnologías de la información en todos los aspectos de la economía y de la producción.

Desde el punto de vista académico, la formación matemática, estadística e informática del científico de datos también

le coloca en una situación excepcional para incorporarse al mundo de la investigación, tanto en el campo de las ciencias

básicas como en áreas más aplicadas, puesto que la mayor parte del trabajo científico actual requiere, en mayor o menor

medida, un análisis inteligente de los datos.

Interés de la Ciencia de Datos para el entorno social

Centrándonos en el entorno socioeconómico navarro, es importante destacar que, tal y como se señala en el informe

sobre actualización del diagnóstico de la estrategia de especialización inteligente de Navarra, las políticas de innovación

de Navarra deben impulsar la profesionalización y maduración de su sistema de innovación. En este sentido, existe una

apuesta estratégica importante por el sector biosanitario (la nueva medicina personalizada requiere un tratamiento de

los datos para adecuarla al paciente y su entorno y un apoyo al médico en las tareas de diagnóstico y toma de decisiones)

o de energías renovables. Sin embargo, ya en la actualidad, las iniciativas de impulso del sistema de innovación se ven

limitadas por la falta de profesionales con formación específica en ciencia de datos. En particular, entes públicos como

NavarraBiomed y empresas privadas (incluyendo el sector de la banca o de las energías renovables o la aeronaútica,

por ejemplo) de gran relevancia para la economía foral han manifestado su interés o incluso puesto en marcha proyectos

de captación de especialistas en Ciencia de Datos y, tal y como se señala en el apartado 2.2, el desarrollo del plan de

estudios en Ciencia de Datos surge, en primer lugar, de estas necesidades expuestas por el tejido empresarial y social

navarro.

Debido a las características propias de la Universidad Pública de Navarra, es posible plantear en un futuro próximo

dobles grados tanto en Ciencia de Datos y Economía como en Ciencia de Datos e Ingeniería Informática, lo que

conllevaría la formación de profesionales muy cualificados capaces de cubrir la mayor parte de las necesidades

previsibles del mercado en los próximos años.

Por último, la novedad del grado de Ciencia de Datos implica que esta titulación tiene la posibilidad de atraer estudiantes

no solo de la propia Comunidad Foral de Navarra, sino de otros lugares del extranjero, convirtiéndose en un referente

nacional para este tipo de estudios. En este sentido, es importante recalcar que no existe ningún grado de esta naturaleza

todavía en España y que incluso en Europa tampoco existen graduados que cubran las necesidades del mercado.

Referentes externos para el diseño del plan de estudios.

El presente plan, por tanto, es el resultado de un proceso de deliberación y discusiones internas entre miembros de

diversos departamentos de la Universidad Pública de Navarra (Automática y Computación, Matemáticas, Ingeniería

Matemática e Informática, Estadística e Investigación Operativa, Economía y Gestión de Empresas) con el objetivo de

diseñar un plan de estudios para ciencia de datos que cubriera las necesidades de formación aprovechando la amplia

experiencia de investigación y docencia de los diferentes grupos que trabajan en temáticas relacionadas con la ciencia

de datos en la universidad y que resultara innovador y adecuado a las necesidades reales de la sociedad y la economía

actuales. Para ello, también se han tenido en cuenta algunos planes de estudios ya existentes en el extranjero como los

siguientes:

- University of Warwick (Reino Unido) – BSc data science

Grado de tres años (180 ECTS). La primera promoción de graduados se produjo en 2014. La University of

Warwick, en el Reino Unido, ocupa la novena posición mundial en el ranking del 2015 de universidades jóvenes

de menos de 50 años. Plantea un enfoque conjunto con contenidos de matemática aplicada junto a las herramientas

asociadas a Ciencia de Datos. El programa se ofrece conjuntamente desde dos departamentos, el de estadística

(Department of Statistics) y el de informática (Department of Computer Science)

- University of Essex (Reino Unido): BSc Data Science and Analytics

Grado de tres años (180 ECTS). Programa similar al anterior, basado en la interdisciplinariedad para el desarrollo

de las capacidades necesarias en esta área. En el desarrollo del programa intervienen la School of Computer

Science, la Essex Business School y el Department of Mathematical Sciences.

- Eindhoven University of Technology y Tilburg University (Holanda): BsC in Data Science

Grado de tres años (180 ECTS). Se trata de un programa impartido conjuntamente por estas dos universidades.

Ha comenzado en septiembre de 2016.

Propuesta Memoria


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- Arizona State University (EEUU): Business Data Analytics

Este programa se ofrece como un itinerario principal (major) dentro del Bachelor of Science de la Arizona State

University, por tanto equiparable a un grado universitario según el esquema seguido en España. El programa se

organiza desde el departamento de sistemas de información (Department of Information Systems) y su foco

principal se centra en la gestión de infraestructuras de Big Data y el uso de analíticas de datos en grandes

organizaciones. Incluye contenidos esenciales y propios de ciencia de datos como modelado dimensional,

herramientas de visualización, minería de datos y sistemas de predicción junto a sistemas de hospedaje de datos

o arquitecturas de computación.

- University of Rochester (EEUU): Bs/Ba in Data Science

Duración: 4 años Según se destaca en la página web de la universidad, la Ciencia de Datos es la pieza central del

plan estratégico de la Universidad de Rochester 2013-2018, impulsado con la creación del Goergen Institute for

Data Science (http://www.sas.rochester.edu/dsc/).

- The Ohio State University (EEUU): Data Analytics

Incluye dos itinerarios de especialización: business analytics y computational analytics.

- University of Technology Sidney (Australia): Bachelor of Science in Analytics

Duración: 3 años + honours (4º año)

- University of New South Wales (Australia): Bachelor of Data Science and Decisions.

Duración: 3 años. El programa comienza a impartirse en 2017.

2.2 DESCRIPCIÓN DE LOS PROCEDIMIENTOS DE CONSULTA INTERNOS Y EXTERNOS

UTILIZADOS PARA LA ELABORACIÓN DEL PLAN DE ESTUDIOS

Origen del plan de estudios

La elaboración del plan de estudios ha partido de diferentes contactos con diversas entidades socioeconómicas de

navarra. En particular, a partir de diversas experiencias en el desarrollo de proyectos de investigación y de reuniones

con empresas, y tras constatar la existencia de un importante déficit en científicos de datos en el entorno

socioeconómico navarro, se han realizado una serie de reuniones con representantes empresariales (CEIN, Consejo

Social de la Universidad, Círculo de Empresarios de Navarra) para conocer las necesidades específicas del sector

industrial. Paralelamente, y a través de entidades como Navarrabiomed y el Servicio Navarro de Salud, se ha discutido

con médicos y gerentes las posibilidades de aplicación de ciencia de datos en el sector biosanitario navarro,

apreciándose la existencia no solo de un gran interés sino de una auténtica necesidad habida cuenta de la evolución del

sector sanitario hacia la medicina personalizada.

A lo largo de 2016, se llevaron a cabo una serie de reuniones para diseñar el nuevo mapa de titulaciones de la

Universidad Pública de Navarra. Todas estas constataciones sobre la necesidad de desarrollar estudios específicos en

ciencia de datos fueron tratadas en dichas reuniones, acordándose las características generales que el Grado en Ciencia

de Datos debiera tener tanto en el marco de la propia universidad como, especialmente, dentro del ámbito

socioeconómico navarro e internacional.

Procedimientos internos de elaboración del plan de estudios.

En la actualidad, la Universidad Pública de Navarra (UPNA) oferta un total de 18 títulos de Grado, 31 títulos de Máster

y 13 Programas de Doctorado, siendo una de las universidades públicas españolas con la oferta de títulos más reducida.

Además, muchos de los estudiantes navarros (29%) se trasladan a universidades fuera de la Comunidad Foral para

cursar estudios universitarios. En este contexto, la universidad se planteó como objetivo iniciar un proceso de reflexión

y análisis sobre el actual mapa de titulaciones y la posible oferta de nuevas titulaciones. Así, durante el curso 2015-16

se realizó un diagnóstico de la situación y se analizó el marco legal y la situación actual de las enseñanzas universitarias

en el EEES, la oferta educativa de la UPNA con sus principales indicadores de resultados, el personal docente e

investigador disponible, la demanda actual de titulaciones y su empleabilidad. Fruto de este trabajo de reflexión, se

advirtió como necesario reconsiderar la actual oferta de títulos de grado, especialmente en el ámbito de las ciencias por

ser Navarra la única Comunidad Autónoma donde no se ofertan estudios de grado en este ámbito en una universidad

pública (Datos y cifras del Sistema Universitario Español, curso 2014-15).

Durante el curso 2016/2017 se constituyó un grupo de trabajo para identificar los posibles grados en el ámbito de las

http://www.sas.rochester.edu/dsc/

Propuesta Memoria


6

ciencias con interés para la Comunidad Foral de Navarra (Grupo STEM). Este primer grupo estuvo formado por

responsables del equipo de Dirección de la Universidad (Vicerrectora de Estudiantes, Directora de Área de Gestión y

Calidad de Títulos del Vicerrectorado de Enseñanzas), representantes de Centros (Director de la Escuela Técnica

Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación, Directora de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros

Agrónomos, Decano de la Facultad de Económicas y Empresariales) y 4 expertos externos a la Universidad (a propuesta

de Gobierno de Navarra y del Consejo Social de la UPNA), En el seno del grupo de trabajo STEM se estudió la

viabilidad de tres propuestas de grado: un grado en Biotecnología, otro en Ciencias generalista, y otro en Ciencia de

Datos. Finalmente, valorando las capacidades formativas de la universidad, y viendo el potencial de cada una de las

propuestas en el fortalecimiento del mapa de titulaciones de la UPNA, se optó por plantear en este ámbito los tres

grados indicados.

Finalmente, en abril de 2017, la Vicerrectora de Enseñanzas nombró las comisiones para la definición de estos nuevos

grados. Concretamente, para el grado en Ciencia de Datos la comisión estaba formada por:

- Directora de la ETSIA

- Directora de Área de Gestión y Calidad de Títulos

- Humberto Bustince, del Dpto. de Automática y Computación, como coordinador

- Francisco Javier Fernández representante del Dpto. de Automática y Computación

- Fermín Mallor representante del Dpto. de Estadística e Investigación Operativa

- Pablo Arocena, representante del Dpto. de Gestión de Empresas

- María Jesús Campión, representante del Departamento de Matemáticas

- José Luis López, representante del Departamento de Ingeniería Matemática e Informática.

- Dos externos del mundo empresarial

- Un externo a propuesta de Consejo Social

- Un externo a propuesta de Gobierno de Navarra

- Un técnico de la Unidad de Organización y Calidad

- Dos estudiantes

Además, también han tomado parte en las reuniones, debido al peso de su área en el plan de estudios:

- José Ramón González de Mendívil, representante del área de Lenguajes y Sistemas Informáticos

Los representantes externos del mundo empresarial cubrían tanto empresas específicamente relacionadas con las TIC

y el tratamiento de datos, como del sector biosanitario, de forma que han proporcionado a la comisión una visión lo

más general posible de la comprensión y necesidad de la ciencia de datos fuera del ámbito universitario propiamente

dicho, que pudiera ser incorporada en la estructura y diseño final del grado.

Esta comisión se ha reunido de forma prácticamente semanal (tanto física como virtualmente) durante el proceso de

diseño, discutiéndose los detalles del diseño del programa empezando por las competencias y contenidos básicos a

tratar, finalizando con la implementación concreta de las materias y módulos. Más aún, la discusión concreta de algunos

módulos y materias que por su naturaleza requerían de discusiones específicas detalladas ha llevado, en su caso, a la

formación de subcomisiones. En todo momento, además, las discusiones han estado abiertas a la participación de otros

investigadores y profesionales que, si bien inicialmente no han podido ser incluidos en las comisiones, podían presentar

puntos de vista relevantes para aspectos concretos del plan de estudios.

Los resultados de estas discusiones han sido presentados a los miembros externos de las comisiones, para conocer sus

aportaciones y críticas e incorporarlas al proyecto en desarrollo, llevando a cabo, en su caso, las oportunas

modificaciones. En este sentido, tras una primera reunión preparatoria, se han celebrado dos reuniones más para discutir

los progresos y la forma final del plan de estudios. Además, se ha mantenido contacto permanente con los miembros

externos de la comisión para garantizar la adecuación de los desarrollos que se estaban llevando a cabo a los puntos de

vista de los mismos.

Propuesta Memoria


7

2.3 DIFERENCIACIÓN DE TÍTULOS DENTRO DE LA MISMA UNIVERSIDAD

La UPNA ha apostado por la implantación simultánea de tres grados en el ámbito de las ciencias: Grado en

Biotecnología, Grado en Ciencias y Grado en Ciencia de Datos. Por tanto, y a efectos de optimizar los recursos tanto

humanos como económicos de la universidad, se ofertarán estos tres grados con un tronco común transversal. Por ello,

los tres grados estarán adscritos al mismo centro, la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos, si bien

participarán en su impartición varios departamentos de la UPNA.

La originalidad de la propuesta se basa principalmente en la integración de los tres grados. Sin embargo, cada uno de

los grados se diferencia claramente de los otros. Así, el Grado en Biotecnología y el Grado en Ciencia de Datos tienen

comunes un 50% de sus créditos ECTS durante los dos primeros cursos. Los dos siguientes son específicos de cada

uno, aunque con una asignatura común (Ciencia y Sociedad) y la posibilidad de compartir algunas optativas.

Concretamente, se propone un primer curso común (42 ECTS), y un segundo curso con 18 ECTS de asignaturas

comunes en ambas titulaciones. En los dos primeros cursos se trata de sentar las bases de conocimientos más genéricos

en el campo de las ciencias (Matemáticas, Física, Química, Biología, Informática,…), que capaciten a los titulados para

profundizar, en los dos últimos cursos, en las materias más específicas de cada titulación. En cuanto al Grado en

Ciencias y el Grado en Ciencia de Datos, tienen en común un 60% de sus créditos durante los dos primeros cursos y

los dos siguientes específicos de cada uno, aunque con una asignatura común (Ciencia y Sociedad) y la posibilidad de

compartir algunas optativas. En concreto, se proponen 42 ECTS comunes en el primer curso y 30 ECTS comunes en

el segundo curso, fundamentalmente centrados en proporcionar la formación básica necesaria en Matemáticas y

Estadística.

En cuanto a los grados que actualmente se imparten en la Universidad Pública de Navarra, posiblemente el más próximo

al Grado en Ciencia de Datos que se propone sea el Grado en Ingeniería Informática y más concretamente, la mención

en Computación y Sistemas Inteligentes del mismo. Dicha mención permite a los ingenieros informáticos adquirir los

fundamentos teóricos y algorítmicos necesarios para diseñar e implementar nuevas y eficientes soluciones a problemas

complejos por medio de sistemas inteligentes. Por tanto, su formación está fuertemente orientada hacia la informática

como tal, y, en este sentido, la distribución en créditos del plan de estudios puede encontrarse en el enlace siguiente:

http://www.unavarra.es/ets-industrialesytelecos/estudios/grado/grado-en-ingenieria-informatica/plan-

estudios?submenu=yes

Como se puede observar, del total de 240 ECTS, el plan de estudios de Ciencia de Datos solo comparte 54 ECTS con

el Grado en Informática. Los estudiantes de Ingeniería Informática cursan un total de 18 ECTS de asignaturas de

Matemáticas y 6 ECTS de asignaturas de Estadística, todos ellos en el primer curso. En el plan de estudios en Ciencia

de Datos que se propone, sin embargo, hay un total de 48 ECTS específicamente en Matemáticas y 12 ECTS de

Probabilidad y Estadística. Además, se incluyen otros 18 ECTS en Técnicas de Optimización (ausentes en el Grado en

Ingeniería Informática), 18 ECTS obligatorios de Aprendizaje y 24 ECTS obligatorios de Minería de Datos, frente a 6

ECTS de Aprendizaje formal y 6 ECTS de Minería de Datos del Grado en Ingeniería Informática. Globalmente,

aproximadamente un tercio del grado propuesto corresponde a asignaturas relacionadas con Matemáticas y Estadística

y otro tercio a asignaturas relacionadas con Ciencia de la Computación. Las asignaturas similares a las que ya se

imparten en el Grado de Ingeniería Informática tan solo suman 36 ECTS de asignaturas de Programación y Bases de

Datos, más 18 ECTS en los módulos de Aprendizaje y Minería de Datos, y esto incluyendo también la Informática

Básica. Finalmente, el grado propuesto presenta 6 ECTS de simulación y 18 ECTS de asignaturas de empresa sin

equivalente en el grado en Ingeniería informática. La similitud con los otros grados impartidos en la UPNA es mucho

menor. En cualquier caso, la diferencia siempre es superior a 180 ECTS.

http://www.unavarra.es/ets-industrialesytelecos/estudios/grado/grado-en-ingenieria-informatica/plan-estudios?submenu=yes

http://www.unavarra.es/ets-industrialesytelecos/estudios/grado/grado-en-ingenieria-informatica/plan-estudios?submenu=yes

Propuesta Memoria


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3. COMPETENCIAS

Los graduados en Ciencia de Datos adquirirán las competencias Básicas y Generales, Transversales y Específicas, que

se detallan en los siguientes apartados.

3.1 COMPETENCIAS BÁSICAS Y GENERALES

BÁSICAS (para grado según RD 861/2010)

CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte

de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto

avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo

de estudio.

CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y

posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la

resolución de problemas dentro de su área de estudio.

CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su

área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o

ética.

CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto

especializado como no especializado.

CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender

estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

GENERALES

CG1. Aplicar la capacidad analítica y de abstracción, la intuición y el pensamiento lógico adquiridos para identificar

y analizar problemas complejos y buscar y formular soluciones en un entorno multidisciplinar.

CG2. Expresar, argumentar y razonar adecuadamente sobre los aspectos que son propios del grado, siendo capaces

de plantear nuevas preguntas, integrarlas en el contexto adecuado y generar un avance en el conocimiento científico

y profesional.

CG3. Tener las habilidades experimentales y analíticas para trabajar con autonomía en un laboratorio siendo capaz

de plantear experimentos y de describir, analizar, evaluar e interpretar la información resultante para proponer

soluciones alternativas y novedosas frente a problemas conocidos y/o emergentes.

CG4. Saber utilizar los procesos teóricos y aplicados que permiten extraer información a partir de conjuntos de datos

de naturaleza homogénea u heterogénea, en particular cuando se trata de grandes volúmenes de datos.

CG5. Identificar las soluciones más adecuadas y efectivas para los problemas que se planteen el marco de la Ciencia

de Datos, teniendo en cuenta tanto las características propias del problema como el entorno del mismo.

CG6. Crear modelos y tomar decisiones basadas en los datos disponibles combinando los conocimientos adquiridos

y siendo capaz de aplicar otros nuevos para la resolución de problemas.

3.2 COMPETENCIAS TRANSVERSALES

CT1. Capacidad para desarrollar actividades en el ámbito de las Ciencias asumiendo un compromiso social, ético y

sostenible.

CT2. Capacidad para la comunicación eficaz oral y escrita.

CT3. Capacidad para la búsqueda y utilización de la información, normativa y reglamentación relativa a su ámbito

de actuación.

CT4. Capacidad para el trabajo en equipos multidisciplinares y multiculturales.

CT5. Capacidad para trabajar por proyectos.

CT6. Capacidad para emprender e innovar en el ámbito de las Ciencias.

Propuesta Memoria


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3.3 COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

CE1. Analizar e interpretar modelos matemáticos de situaciones científicas reales, utilizando las herramientas

propias del álgebra lineal y el cálculo diferencial e integral más adecuadas para resolverlos.

CE2. Manejar las técnicas que permiten representar y fusionar datos e información.

CE3. Conocer los conceptos básicos de matemática discreta, y criptografía y su aplicación para la resolución de

problemas.

CE4. Conocer las principales técnicas que permitan realizar un análisis exploratorio preliminar de los datos.

CE5. Aplicar los modelos adecuados de probabilidad y de estadística a los análisis de datos procedentes de estudios

científicos.

CE6. Conocer los fundamentos de la programación de los ordenadores, la eficiencia de los programas, así como

conocer la aplicación y las limitaciones de las estructuras de datos básicas que pueden utilizarse en la concepción

de programas.

CE7. Analizar, validar e interpretar modelos matemáticos de situaciones reales, utilizando las herramientas del

cálculo diferencial e integral en varias variables, variable compleja, transformadas integrales y métodos numéricos

para resolverlos.

CE8. Comprender las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos, que permitan su adecuado

uso, y el diseño y el análisis e implementación de aplicaciones basadas en ellas.

CE9. Comprender situaciones de toma de decisiones en industria, empresa y servicios reflejándolas en modelos de

simulación que incorporan sus incertidumbres y complejidades.

CE10. Conocer las arquitecturas físicas y lógicas de sistemas informáticos que permitan el tratamiento de altas

prestaciones y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, así como identificar y evaluar las prestaciones y la

escalabilidad que puedan ofrecer dichas arquitecturas en la concepción de servicios orientados a la Ciencia de Datos.

CE11. Ser capaces de utilizar las técnicas de análisis de datos adecuadas para extraer modelos matemáticos que

enriquezcan formulaciones matemáticas de problemas de optimización.

CE12. Dominar las técnicas de optimización metaheurísticas, incluyendo las basadas en poblaciones y en

sociedades, así como el uso de combinaciones de las mismas en metaheurísticas híbridas.

CE13. Utilizar los fundamentos teóricos para el desarrollo de modelos de simulación con aplicaciones en industria

y epidemiología.

CE14. Manejar, organizar información estadística e interpretar las técnicas de visualización y preprocesamiento de

datos.

CE15. Ser capaces de pensar críticamente sobre los datos, identificando los modos de almacenamiento, pre-

procesamiento y análisis más adecuados para los objetivos del estudio.

CE16. Manejar los métodos de aprendizaje tanto estadísticos como automáticos aplicados a conjuntos de datos.

CE17. Entender las estructuras bioinspiradas para el aprendizaje, sus bases teóricas, su diseño y sus aplicaciones en

diferentes problemas.

CE18. Comprender los conceptos fundamentales relacionados con los problemas que implican grandes volúmenes

de datos.

CE19. Poder evaluar la complejidad computacional de un problema, e identificar estrategias algorítmicas que

puedan conducir a su resolución

CE20. Resolver problemas de optimización complejos y dinámicos aplicando las técnicas más adecuadas a cada

situación.

CE21. Ser capaces de pensar críticamente sobre los datos, identificando los modos de almacenamiento, pre-


CE22. Demostrar un conocimiento amplio de los principales fenómenos y teorías físicas y saber utilizarlos en el

estudio y resolución de problemas del ámbito científico

Propuesta Memoria


10

CE23. Dominar las bases moleculares, celulares, fisiológicas, genéticas y de herencia génica que determinan la

organización, funcionamiento e integración de los seres vivos y su interacción con el medio natural.

CE24. Comprender la naturaleza de la empresa como organización y lugar de interacción de agentes con distintos

intereses, así como identificar la empresa como sistema y reconocer las interdependencias entre las distintas áreas

funcionales

CE25. Capacidad para analizar problemas de naturaleza multidisciplinar y encontrar soluciones que combinen

habilidades y competencias propias del grado.

CE26 - Capacidad para realizar, presentar y defender, individualmente, ante un tribunal universitario un ejercicio

original consistente en un trabajo en el ámbito de la Ciencia de Datos, en el que se sinteticen e integren las

competencias adquiridas en los módulos previos.

4. ACCESO Y ADMISIÓN DE ESTUDIANTES

4.1 SISTEMAS DE INFORMACIÓN PREVIO

4.1.1 Perfil de ingreso recomendado

El perfil de ingreso recomendado es el de estudiantes que han terminado la el Bachiller, preferentemente por la rama

de Ciencias (Ciencias de la Salud o Ciencias e Ingeniería y Tecnología). En particular, el perfil preferente es el de

estudiantes con una sólida formación matemática (a nivel de Bachillerato) y con interés en otras Ciencias. ). También

se podrá acceder a través de Ciclos Superiores de Formación Profesional relacionados con la titulación.

El Grado en Ciencia de Datos exige estudiantes con capacidad de superación personal, de responsabilidad y sentido

ético. Además, deben ser capaces de:

- Organizar el tiempo de trabajo para alcanzar los resultados de aprendizaje propuestos en las distintas materias.

- Trabajar las capacidades de aprendizaje autónomo y continuo.

- Analizar, sintetizar, desarrollar capacidades de comunicación y búsqueda de información, siempre con un espíritu

crítico.

- Manejar herramientas informáticas y nuevas tecnologías.

- Utilizar otros idiomas, sobre todo, inglés, ya que la información más relevante en el ámbito de la Ciencia de Datos

se publica en este idioma.

- Colaborar y trabajar en equipo.

- Interesarse por la aplicación de las matemáticas, la estadística y la programación para la implementación de

soluciones en ámbitos tan variados como la economía, los sistemas biológicos o la salud.

Sistemas de información previa a la matriculación: canales de difusión

Los principales canales de difusión que utiliza la Universidad Pública de Navarra para informar a los potenciales

estudiantes son:

- En la página web de la Universidad, en el apartado “Estudiantes”, hay un perfil de entrada dedicado a “Nuevos

estudiantes” donde se puede encontrar información general, oferta de estudios, condiciones de acceso, matrícula,

actividades para estudiantes de secundaria y otras informaciones de interés. Para los estudiantes internacionales

existe también un apartado especial. Asimismo, la página web de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros

Agrónomos informa de los diferentes estudios que imparte y aporta información relevante sobre el Título

(objetivos, requisitos, plan de estudios, etc.) y sobre el Centro.

- Información directa a Centros de Educación Secundaria: la Universidad mantiene contacto habitual con todos

los Centros de Educación Secundaria y en la primavera de cada curso se desarrolla la campaña de información

particular al alumnado de último curso de cada centro. Se organiza por centros bajo dos modalidades:

Información en los Centros de Secundaria: personal de la Universidad se desplaza a los centros y atiende las

peticiones de información de estudios que, previamente, el centro le ha solicitado.

Información en la Universidad para cada centro de secundaria: el centro de secundaria solicita ser recibido en la

http://www.unavarra.es/perfil-nuevos-estudiantes/

http://www.unavarra.es/perfil-nuevos-estudiantes/

Propuesta Memoria


11

Universidad, se le adjudica día y, además de visitar las instalaciones de la Universidad, recibe la información de

los estudios universitarios que previamente ha solicitado en la Facultad o Escuela en que se imparten.

- Jornadas de Puertas Abiertas: se realizan jornadas de puertas abiertas destinadas a dar a conocer la oferta

académica de la Universidad para el curso siguiente, los servicios universitarios y las instalaciones del campus.

Las jornadas están dirigidas tanto a estudiantes de Bachillerato y Formación Profesional como a cualquier persona

interesada. Se dedica, por una parte, a la información sobre la Universidad en general (se encarga el Rectorado)

y por otra parte a la orientación y asesoramiento sobre las titulaciones en particular (se encargan los Centros

responsables de la titulación).

- Actividades formativas: anualmente se realizan actividades de colaboración entre la Universidad y los Centros

de Educación Secundaria entre las que pueden citarse las charlas de divulgación científica impartidas por

profesorado de la Universidad en los centros a petición o sugerencia de los mismos de entre la oferta universitaria

anual, organización de olimpiadas, etc.

- Participación en las ferias educativas: la Universidad participa en diferentes ferias educativas en las que se

realizan sesiones de orientación universitaria, tanto para estudiantes nacionales como extranjeros.

- Participación en la Semana de la Ciencia: La Semana de la Ciencia es un evento impulsado por la Unión

Europea y coordinado por la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología (FECYT). Su objetivo es

promover la cultura científica de los ciudadanos y sensibilizar a la sociedad respecto a las actividades de

investigación científica e innovación tecnológica. Con este motivo, la Universidad Pública de Navarra, a través

de la Unidad de Cultura Científica, organiza diferentes actividades.

- Unidad de Atención Universitaria (Oficina de Información al Estudiante), que atiende y resuelve las

consultas o deriva a los servicios o centros que corresponda. Esta oficina se encarga de detectar las necesidades

informativas tanto de los nuevos estudiantes como de los ya matriculados, realizando un servicio reconocido por

los estudiantes y por toda la comunidad universitaria.

4.1.3 Información sobre el proceso de matriculación

Una vez admitidos en la titulación solicitada, se envía por Internet a los estudiantes el documento de aceptación y una

guía de matriculación en la que se les informa de los tipos de matrícula, plazos, becas, los precios y exenciones

existentes, así como de la documentación que debe aportar. Se permite realizar la matriculación desde cualquier equipo

conectado a Internet y que disponga de impresora y por supuesto desde la propia Universidad, donde se habilitan aulas

específicas para ello.

Si el proceso de automatrícula se lleva a cabo desde un aula de informática de la Universidad, el personal administrativo

de la Universidad les proporciona orientación en los diversos procedimientos a seguir y sobre las cuestiones académicas

que puedan surgir.

4.2 REQUISITOS DE ACCESO Y CRITERIOS DE ADMISIÓN

El acceso a las enseñanzas Oficiales de Grado requerirá, de acuerdo con lo dispuesto en el art. 42 de la Ley Orgánica

6/2001 de Universidades, estar en posesión del título de bachiller o equivalente y la superación de la prueba a la que se

refiere el Real Decreto-Ley 5/2016, de 9 de diciembre, de medidas urgentes para la ampliación del calendario de

implantación de la Ley Orgánica 8/2013, de 9 de diciembre, para la mejora de la calidad educativa, sin perjuicio de los

demás mecanismos de acceso previstos por la normativa vigente.

La normativa vigente en esta materia se encuentra recogida en el citado Real Decreto-Ley 5/2016 y por el Real Decreto

412/2014, de 6 de junio, por el que se establece la normativa básica de los procedimientos de admisión a las enseñanzas

universitarias oficiales de Grado.

Requisitos de acceso y criterios de admisión.

La UPNA ha establecido mediante Acuerdo de Consejo de Gobierno de 3 de mayo de 2017 la normativa de admisión

a estudios oficiales de Grado en esta Universidad.

Podrán acceder a enseñanzas de grado los estudiantes que cumplan alguno de estos requisitos:

Propuesta Memoria


12

Criterios de admisión

Para acceder al primer curso de una de las titulaciones de la UPNA es necesario realizar la preinscripción, en la que se

pueden solicitar hasta varias titulaciones de grado, ordenadas por orden de interés. Esta preinscripción es compatible

con otras solicitudes a universidades privadas, a distancia o de otras comunidades autónomas.

Las solicitudes se ordenarán según la nota de admisión de cada estudiante. Esta nota se calcula a partir de la nota de

acceso que corresponda a cada uno en función de la prueba o titulación con que accede a la universidad, con un valor

de entre cinco y diez puntos. La nota de admisión se completará con hasta cuatro puntos adicionales obtenidos en dos

materias ponderables (hasta dos puntos por materia).

Las notas de acceso son las siguientes en cada caso:

Requisito de acceso Nota de acceso Nota de admisión

Título de Bachillerato del Sistema Educativo

Español (SEE) o de otro declarado equivalente

Calificación final ponderada

obtenida en la Evaluación del

Bachillerato para el Acceso a

la Universidad (EvAU) o en

las Pruebas de Acceso a la

Universidad existentes

anteriormente

Hasta 4 puntos adicionales

por materias ponderables de

la EvAU (hasta 2 puntos por

materia)

Título de Bachillerato Europeo obtenido en virtud

de las disposiciones contenidas en el Convenio por

el que se establece el Estatuto de las Escuelas

Europeas, hecho en Luxemburgo el 21 de junio de

1994.

Diploma del Bachillerato Internacional, expedido

por la Organización del Bachillerato Internacional,

con sede en Ginebra (Suiza).

Títulos, diplomas o estudios de Bachillerato o

Bachiller procedentes de sistemas educativos de

Estados miembros de la Unión Europea (UE) o de

otros Estados con los que se hayan suscrito

acuerdos internacionales aplicables a este respecto,

en régimen de reciprocidad, siempre que cumplan

los requisitos académicos exigidos en sus sistemas

educativos para acceder a sus Universidades.

Calificación de acceso a la

Universidad calculada por la

Universidad Nacional de

Educación a Distancia

(UNED) en su procedimiento

de acreditación.




materia) o de Pruebas de

Competencias Específicas

(PCE) de la UNED.

Títulos, diplomas o estudios equivalentes al título

de Bachiller del SEE, procedentes de sistemas

educativos de Estados miembros de la UE o los de



en régimen de reciprocidad, cuando dichos

estudiantes NO cumplan los requisitos académicos

exigidos en sus sistemas educativos para acceder a

sus universidades.

Títulos, diplomas o estudios, obtenidos o

realizados en sistemas educativos de Estados que

no sean miembros de la UE con los que no se hayan

suscrito acuerdos internacionales para el

reconocimiento del título de Bachiller en régimen

de reciprocidad, homologados o declarados

equivalentes al título de Bachiller del SEE.



UNED en su procedimiento

de acreditación.

Estos estudiantes podrán

presentarse a la EvAU para

figurar en un orden de

prelación prioritario.




materia) o de Pruebas de

Competencias Específicas

(PCE) de la UNED.

Título oficial de Técnico Superior de Formación

Profesional, de Técnico Superior de Artes

Plásticas y Diseño, o de Técnico Deportivo

Superior pertenecientes al SEE; o títulos, diplomas

o estudios declarados equivalentes a estos.

Títulos diplomas estudios extranjeros

homologados o declarados equivalentes a estos.

Nota media de los estudios

cursados, o calificación de

acceso a la Universidad

calculada por la UNED en su

procedimiento de

acreditación




materia) o de PCE de la

UNED.

Títulos, diplomas o estudios diferentes de los

equivalentes a los títulos de Bachiller, Técnico

Superior de Formación Profesional, Técnico

Superior de Artes Plásticas y Diseño o de Técnico

Deportivo Superior del SEE, obtenidos o

realizados en un Estado miembro de la UE o en



UNED en su procedimiento

de acreditación.


por materias de PCE de la

UNED.

Propuesta Memoria


13



en régimen de reciprocidad, cuando dichos

estudiantes cumplan los requisitos académicos

exigidos en dicho Estado para acceder a sus

Universidades.

Título universitario oficial de Grado, Máster o

título equivalente, o de un título universitario

oficial de Diplomado, Arquitecto Técnico,

Ingeniero Técnico, Licenciado, Arquitecto,

Ingeniero, correspondientes a la anterior

ordenación de las enseñanzas universitarias o título

equivalente.

Títulos extranjeros homologados o declarados

equivalentes a estos.

Nota media de los estudios

cursados

No hay puntos adicionales.

Prueba de acceso para mayores de 25 años.

Procedimiento de acceso mediante acreditación de

experiencia laboral o profesional para personas

mayores de 40 años.

Prueba de acceso para mayores de 45 años.

Calificación obtenida en la

correspondiente prueba o

procedimiento.

No hay puntos adicionales

Orden de prelación

Cada curso académico contará con al menos un periodo de admisión ordinario y otro extraordinario. En cada uno de

ellos las plazas ofertadas para cada cupo se adjudicarán en función de la nota de admisión acreditada por el estudiante,

atendiendo al orden de prelación establecido en la normativa de admisión de la UPNA.

Además, dicha normativa también regula:

- Admisión de estudiantes con estudios universitarios oficiales españoles parciales.

- Admisión por cambio de estudios universitarios extranjeros.

- Admisión de estudiantes que han obtenido un título oficial de Grado Universitario en la UPNA y desean realizar

una nueva mención al título.

Cada curso académico, y a propuesta de los centros de la Universidad Pública de Navarra, el Consejo de Gobierno,

antes de comenzar el plazo para la presentación de solicitudes, determinará para cada titulación los siguientes cupos de

plazas:

- Nuevo ingreso.

- Mayores de 25 años.

- Mayores de 45 años.

- Mayores de 40 años que acrediten experiencia laboral o profesional.

- Estudiantes que tengan reconocido un grado de discapacidad igual o superior al 33 por 100, así como para

aquellos estudiantes con necesidades educativas especiales permanentes asociadas a circunstancias personales de

discapacidad, que durante su escolarización anterior hayan precisado de recursos y apoyos para su plena

normalización educativa.

- Deportistas de alto nivel y de alto rendimiento.

- Estudiantes con titulación universitaria o equivalente.

4.2.3 Estudiantes con necesidades educativas especiales

La Universidad cuenta con la Unidad de Acción Social que se encarga de todo lo relativo a las exigencias que prevé la

legislación sobre integración de alumnado discapacitado en la universidad (Ley 13/1982, de 7 de abril, de integración

social de minusválidos, Ley 51/2003, de 2 de diciembre, de igualdad de oportunidades, no discriminación y

accesibilidad universal de las personas con discapacidad, Real Decreto 1393/2007, art. 3. 5 y 14. 2).

El Programa de Atención a la Discapacidad que desarrolla la Unidad de Acción Social tiene por finalidad garantizar el

acceso e integración en los estudios universitarios en condiciones de igualdad y se articula en torno al plan

Propuesta Memoria


14

personalizado de atención. Desde el mismo se pretende estar presente en los momentos clave del recorrido académico

y, para ello, se desarrollan diversas acciones:

Acciones previas a la incorporación a la Universidad (durante la enseñanza secundaria y en las pruebas de acceso):

- Se mantienen relaciones de coordinación con servicios de orientación de la Enseñanza Secundaria y con el Centro

de Recursos de Educación Especial de Navarra (CREENA) para conocer el alumnado con discapacidad que se

incorporará a la Universidad y planificar los apoyos necesarios con suficiente antelación.

- Adaptación de las pruebas de acceso, proporcionando los apoyos, recursos y adaptaciones que resulten pertinentes

para asegurar la igualdad real y efectiva de oportunidades de todo el alumnado.

Programa de Atención a la Discapacidad: Acciones que se desarrollan desde que el estudiante se matricula en la

Universidad y durante su estancia en la misma:

- Acogida e información al alumnado con necesidades educativas especiales.

- Estudio de la situación y valoración de necesidades.

- Definición de los apoyos y las intervenciones que se deben realizar en función de lo recogido en las entrevistas

individuales y el informe del CREENA.

- Acompañamiento y/o seguimiento a lo largo de su estancia en la Universidad.

- Facilitar información sobre los servicios de orientación y fomento del empleo de la Universidad y trabajo

coordinado con los mismos.

La Unidad de Acción Social es la coordinadora entre el alumnado con discapacidad, los centros y el profesorado que

atenderá al estudiante.

4.3 APOYO A ESTUDIANTES

4.3.1 Sesión de acogida y sesiones informativas

Cada uno de los centros de la Universidad realiza en el primer día del curso una sesión de acogida y orientación al

nuevo alumnado para facilitar su incorporación a la Universidad. En ella participan los miembros del equipo directivo

responsables de cada titulación, responsables del Servicio de Comunicación y de la Unidad de Atención Universitaria.

La finalidad de la misma es la de:

- Dar la bienvenida a los estudiantes de nuevo ingreso.

- Entregarles la agenda universitaria, el libro con la normativa básica (académica y de permanencia) y otros

materiales.

- Facilitarles información concreta sobre el conjunto de la titulación; sobre la organización y desarrollo del primer

curso; sobre el uso y buen aprovechamiento de los diferentes servicios (Biblioteca, Servicio de Deportes, Centro

Superior de Idiomas, Centro Atención Médica, Unidad de Acción Social,…); sobre los programas de movilidad

y las condiciones de opción.

- Proporcionarles información sobre el Plan de Tutoría de apoyo y seguimiento.

- Mostrarles la organización del Centro, así como la representación estudiantil en el Centro y en la Universidad.

- Explicarles la existencia y principales usos del Aulario Virtual “MiAulario”, así como el acceso a la información

a través de la página web de la Universidad. El estudiante dispone principalmente de dos tipos de sitios en

“MiAulario” llamados Cursos de Coordinación (CC):

Un sitio CC-Código de Título, en el que los miembros son todo el profesorado que imparte docencia

en ese Título y todos los estudiantes matriculados en el mismo. El principal uso de este sitio es la

difusión de información, avisos, uso de normativas, etc. de carácter general a todos los estudiantes

dentro de la titulación.

Tantos sitios CC-Código de Asignatura como asignaturas haya matriculado el estudiante. Estos sitios

representan la principal herramienta de apoyo a la docencia, ya que en ellos se deposita material

docente, se establece la comunicación entre el profesorado de la asignatura y los estudiantes, permite

realizar pruebas de evaluación, etc.

Propuesta Memoria


15

Ambos tipos de sitios están permanentemente sincronizados con la herramienta de apoyo a la gestión universitaria, por

lo que diariamente se actualizan los posibles cambios en los mismos en forma de altas o bajas de los estudiantes o

profesores y materializan de forma exacta la planificación docente de los planes de estudio.

Hacia el mes de noviembre se realiza un encuentro con los padres y madres de estudiantes de nuevo ingreso que tiene

un esquema similar a las jornadas de puertas abiertas que se llevan a cabo en primavera. El objetivo principal de este

encuentro es dar a conocer la Universidad, el Centro y la Titulación que sus hijos han comenzado, así como resolver

sus dudas e inquietudes.

A lo largo del curso se realizan también sesiones informativas con objetivos concretos, no sólo propuestas por la

Universidad en general y el Centro en particular, sino también por los estudiantes: elecciones a delegados, programas

de movilidad, prácticas, salidas profesionales, uso de la biblioteca, etc. También se realiza una sesión de presentación

de las menciones y asignaturas optativas del título, con el objetivo de que los estudiantes conozcan la oferta y planteen

sus posibles dudas. Atendiendo a las cuestiones planteadas por los estudiantes se realizan puntualmente otro tipo de

sesiones.

La orientación y el seguimiento de los estudiantes se canalizan a través del Responsable de Calidad del Título (RCT),

que es un subdirector/vicedecano del centro que le asesora sobre temas académicos y de gestión de los distintos trámites

administrativos a los estudiantes. El RCT se apoya en la red de profesores tutores y en los estudiantes mentores.

4.3.2 Plan de Tutoría

Con vistas a orientar y motivar a los estudiantes para su mejor rendimiento académico y su implicación en la

Universidad, la UPNA ha elaborado el documento marco sobre “La Tutoría en la Universidad Pública de Navarra”.

El plan de tutoría personal de apoyo y seguimiento del estudiante prevé que cada estudiante tenga un tutor asignado

que se ocupa de su desarrollo académico y orientación profesional a lo largo de su estancia en la Universidad. En el

primer curso, la tutoría es más intensa, con el fin de facilitar la transición e integración del estudiante de nuevo ingreso,

y se realizan, al menos, una sesión de grupo (los tutorados por el mismo tutor) al comenzar el semestre y sesiones

individuales al finalizar el semestre, además de cuantas sesiones sean necesarias a iniciativa de cualquiera de ambos.

En los cursos siguientes, el tutor atenderá las demandas de sus tutorados. En último curso, la misión principal del tutor

será orientar al estudiante para el Proyecto Fin de Grado/Master, así como para la inserción laboral o continuación de

estudios.

4.3.3 Plan de Mentoría

Se está implantando el Plan de Mentoría, en el que alumnos de los últimos cursos asesoran y ayudan a resolver las

dudas sobre gestiones o temas en general de la universidad a alumnos del primer curso.

El mentor/a es un/a estudiante que informa y orienta en cuestiones académicas y administrativas a un grupo de un

máximo de 7 estudiantes de primer curso de su misma titulación. Para ello cuenta con el apoyo y formación del

Vicerrector competente en materia de Estudiantes, de la Oficina de Información al Estudiante, y del Consejo de

Estudiantes. Todos ellos colaboran en la puesta en marcha de este programa.

4.3.4 Oficina de Información al Estudiante

Punto informativo de referencia para nuestros estudiantes, dependiente del Servicio de Organización, Calidad y

Procesos, se encarga de gestionar un amplio abanico informativo en torno a los siguientes temas:

Información universitaria (normativa universitaria, Oficina de Alojamiento, becas, tramitaciones administrativas,

cursos de verano, prácticas, servicios y actividades universitarias, etc.).

Información de interés para los jóvenes (cursos, becas, certámenes, viajes, albergues, idiomas, turismo, voluntariado,

campos de trabajo, ofertas de empleo público, etc.).

4.3.5 La Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos

La Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos complementa a la Oficina de Información al Estudiante a la

hora de informar sobre aspectos académicos ligados directamente a las distintas titulaciones que imparte. En concreto,

se encargan de esta labor los responsables de la titulación. El Personal de Administración y Servicios adscrito a la

Secretaría del Centro, que informa puntualmente acerca de todos los trámites administrativos.

Propuesta Memoria


16

4.4 SISTEMA DE TRANSFERENCIA Y RECONOCIMIENTO DE CRÉDITOS Reconocimiento de Créditos Cursados en Enseñanzas Superiores Oficiales no Universitarias

MÍNIMO MÁXIMO

0 18

Reconocimiento de Créditos Cursados en Títulos Propios

MÍNIMO MÁXIMO

0 36

Adjuntar Título Propio

Reconocimiento de Créditos Cursados por Acreditación de Experiencia Laboral y Profesional

MÍNIMO MÁXIMO

0 36

El sistema de Reconocimiento y Transferencia de Créditos se regula en la Universidad Pública de Navarra (UPNA)

básicamente por lo dispuesto en los siguientes cuatro acuerdos del Consejo de Gobierno de la UPNA:

1. El primero de fecha 24 de octubre de 2008 y publicado mediante resolución del Rector de la UPNA nº 1854/2008,

de 29 de octubre, en el Boletín Oficial de Navarra nº 139, de 14 de noviembre de 2008. En este Acuerdo del Consejo

de Gobierno de la UPNA se regula la “Normativa de Reconocimiento y Transferencia de créditos de la Universidad

Pública de Navarra”. Este Acuerdo, conforme a lo previsto en el artículo 6 del Real Decreto 1393/2007, de 29 de

octubre, establece el sistema a seguir por la UPNA para la transferencia y reconocimiento de créditos en sus titulaciones

de Grado y Máster incluidas en la oferta educativa dentro del EEES.

2. El segundo de fecha 11 de noviembre de 2010 y publicado mediante resolución del Rector de la UPNA nº 1644/2010,

de 11 de noviembre, en el Boletín Oficial de Navarra nº 148, de 6 de diciembre de 2010. La publicación en el Boletín

Oficial del Estado del 3 de julio de 2010 del Real Decreto 861/2010 por el que se modifica el Real Decreto 1393/2007,

anteriormente mencionado, hizo necesaria a su vez la modificación de la normativa aprobada en 2008. En este Acuerdo

se regulan básicamente los reconocimientos por enseñanzas superiores no universitarias, por enseñanzas universitarias

no oficiales y por experiencia laboral y profesional.

3. El tercero de fecha 12 de marzo de 2013 y publicado mediante resolución del Rector de la UPNA nº 465/2013, de

18 de marzo, en el Boletín Oficial de Navarra nº 107, de 6 de junio de 2013. El Real Decreto 1618/2011, de 14 de

noviembre, sobre reconocimiento de estudios en el ámbito de la Educación Superior y particularmente en lo referido al

reconocimiento de los estudios de Formación Profesional, artes plásticas y diseño y deportivas, motivó la necesidad de

adoptar un Acuerdo de Consejo de Gobierno para la aprobación de las tablas de reconocimiento de los Ciclos

Formativos de Formación Profesional que se imparten en Navarra.

4. El cuarto de fecha de 14 de mayo de 2010 y publicado mediante resolución del Rector de la UPNA nº 727/2010, de

14 de mayo, en el Boletín Oficial de Navarra nº 66, de 31 de mayo de 2010. En este Acuerdo se aprueba la Normativa

reguladora del Reconocimiento Académico en créditos por la participación en actividades de extensión universitaria.

El sistema de Reconocimiento y Transferencia de créditos surge con el fin de fomentar la movilidad de los estudiantes

dentro o fuera de Europa, entre distintas universidades españolas o dentro de la propia Universidad. En esta normativa

se definen las competencias y plazos del procedimiento así como la metodología concreta a aplicar en las siguientes

situaciones:

- Reconocimiento de créditos de formación básica en enseñanzas de Grado.

- Reconocimiento de créditos en materias obligatorias, optativas y de prácticas externas.

- Transferencia de créditos.

- Situaciones de movilidad de los estudiantes.

El sistema aprobado se basa en la aceptación por parte de la Universidad de los créditos que, habiendo sido obtenidos

en unas enseñanzas oficiales en la misma u otra universidad son computados en otras enseñanzas distintas cursadas en

nuestra Universidad a efectos de la obtención de un título oficial. Asimismo, podrán ser objeto de reconocimiento los

créditos cursados en otras enseñanzas superiores oficiales o en enseñanzas universitarias conducentes a la obtención de

otros títulos, a los que se refiere el artículo 34.1 de la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades. La

Propuesta Memoria


17

experiencia profesional o laboral acreditada podrá ser también reconocida en forma de créditos que computarán a

efectos de la obtención de un título oficial, siempre que dicha experiencia esté relacionada con las competencias

inherentes a dicho título. A partir de ese reconocimiento, el número de créditos que resten por superar en la titulación

de destino deberá disminuir en la misma cantidad que el número de créditos reconocidos.

Su otro eje es la transferencia de créditos, que significa que en los documentos oficiales acreditativos de las enseñanzas

seguidas por cada estudiante (explícitamente en el expediente del estudiante) se consignarán la totalidad de los créditos

obtenidos en enseñanzas oficiales cursadas con anterioridad, en la UPNA o en otras universidades del EEES, que no

hayan conducido a la obtención de un título oficial.

En la citada Normativa de reconocimiento y transferencia de créditos se puntualiza que todos los créditos obtenidos

por cada estudiante en enseñanzas oficiales cursadas en cualquier Universidad, los transferidos, los reconocidos y los

superados para la obtención del correspondiente título, serán incluidos en su expediente académico y reflejados en el

Suplemento Europeo al Título, regulado en el Real Decreto 1044/2003, de 1 de agosto. En consecuencia, en la

certificación del título oficial que se expida a cada estudiante habrá de consignarse tales datos, así como otros exigidos

por la normativa como, por ejemplo, la traducción al inglés. Por tanto, la Universidad Pública de Navarra ha optado

por un sistema que se ha venido en llamar de literalidad pura. Es decir, en el expediente del estudiante se hará constar

de manera literal el nombre de la asignatura, curso, número de créditos ECTS, tipo de asignatura (básica, obligatoria,

optativa) y calificación, que realmente haya cursado con indicación de la Universidad de procedencia.

La Comisión Docente del Centro del que dependa la titulación para la que se solicita el reconocimiento o la transferencia

de los créditos será la encargada de elaborar la propuesta de reconocimiento y transferencia de créditos. Así mismo, se

constituirá la Comisión de Reconocimiento y Transferencia de la Universidad Pública de Navarra, a tenor de las

propuestas de reconocimiento y transferencia de créditos de las comisiones docentes de los centros y facultades, que

será la encargada de informar favorable o desfavorablemente sobre las mismas. Será competencia de la Dirección del

Centro elaborar y acordar las Resoluciones de Reconocimiento y Transferencia de créditos a partir de las propuestas

elaboradas por la Comisión Docente del Centro e informadas favorablemente por la Comisión de Reconocimiento y

Transferencia de la Universidad.

Con relación al reconocimiento de créditos, los criterios adoptados son, en resumen, los siguientes:

- Siempre que el título de destino pertenezca a la misma rama de conocimiento, serán objeto de reconocimiento al

menos 36 créditos correspondientes a materias de formación básica de dicha rama. En el caso de las que no

correspondan a la rama, será la Comisión Docente del Centro la encargada de evaluar las competencias adquiridas

en cada caso.

- Los créditos de materias obligatorias, optativas y de prácticas externas se reconocen en función de las

competencias adquiridas con los créditos aportados y su posible correspondencia con materias del título aquí

propuesto, sin que se puedan realizar reconocimientos parciales de asignaturas, e indicando en la Resolución de

Reconocimiento los créditos reconocidos y los que, en su caso, debe cursar cuando no sean suficientes para

superar los previstos en el plan de estudios.

- En cumplimiento del artículo 46.2.i) de la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades, se

reconocerá con un máximo de 6 créditos ECTS la participación en actividades universitarias culturales,

deportivas, de representación estudiantil, solidarias y de cooperación.

- En cumplimiento del artículo del Real Decreto 1393/2007, de 29 de octubre, en ningún caso podrán ser objeto de

reconocimiento los créditos correspondientes a los trabajos de fin de grado y máster.

En el caso de enseñanzas superiores no adaptadas al EEES y de experiencia profesional o laboral acreditada, el

reconocimiento de créditos se llevará a cabo de la siguiente forma:

- En el caso de los créditos obtenidos en enseñanzas universitarias oficiales no adaptadas al EEES (diplomaturas,

licenciaturas, ingenierías técnicas, ingenierías, arquitectura técnica o arquitectura), serán las comisiones docentes

de los centros las que evalúen las competencias adquiridas con los créditos aportados y su posible correspondencia

con materias de la titulación de destino. En este caso se podrá realizar una conversión de los créditos aportados a

créditos ECTS sin que tenga que coincidir la cantidad de créditos ECTS reconocidos con los créditos aportados.

- Enseñanzas superiores oficiales no universitarias: Podrán ser objeto de reconocimiento créditos cursados en otras

enseñanzas superiores oficiales no universitarias. Las comisiones docentes de los centros evaluarán las

competencias adquiridas con los créditos aportados y su posible correspondencia con materias de la titulación de

destino. En este caso se podrá realizar una conversión de los créditos aportados a créditos ECTS sin que tengan

por qué coincidir la cantidad de créditos ECTS reconocidos con los créditos aportados. La UPNA aprobó en

Propuesta Memoria


18

Acuerdo de Consejo de Gobierno de fecha 12 de marzo de 2013 elaborar un reglamento para regular el proceso

de reconocimiento de créditos en enseñanzas superiores oficiales no universitarias.

- Enseñanzas universitarias no oficiales: Podrán ser objeto de reconocimiento los créditos cursados en enseñanzas

universitarias no oficiales conducentes a la obtención de otros títulos, a los que se refiere el artículo 34.1 de la

Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades. Las comisiones docentes de los centros evaluarán

las competencias adquiridas con los créditos aportados en dichas enseñanzas universitarias no oficiales y su

posible correspondencia con materias de la titulación de destino. En este caso se podrá realizará una conversión

de los créditos aportados a créditos ECTS no teniendo que coincidir la cantidad de créditos ECTS reconocidos

con los créditos aportados.

- Experiencia profesional o laboral: La experiencia profesional o laboral acreditada podrá ser reconocida en forma

de créditos que computarán a efectos de la obtención de un título oficial, siempre que dicha experiencia esté

relacionada con las competencias inherentes a dicho título. Las comisiones docentes de los centros evaluarán las

competencias adquiridas con la experiencia profesional o laboral acreditada y estimarán el número de créditos

ECTS que pueden ser reconocidos con la experiencia aportada.

Estudiadas las competencias adquiridas con los créditos reconocidos, la Comisión Docente del Centro responsable de

la titulación de destino propondrá a la Dirección del Centro el conjunto de asignaturas de formación básica, obligatoria

u optativa que, en su caso, deberán ser cursadas, o no, por el estudiante. Cuando, como consecuencia del reconocimiento

de créditos de formación básica u obligatoria, los créditos que el estudiante pueda cursar no sean suficientes para superar

los previstos en el plan de estudios, se le indicarán las asignaturas o actividades docentes que deberá cursar.

El número de créditos que sean objeto de reconocimiento a partir de otras enseñanzas superiores oficiales no

universitarias, experiencia profesional o laboral y de enseñanzas universitarias no oficiales no podrá ser superior, en su

conjunto, al 15 por ciento del total de créditos que constituyen el plan de estudios. El reconocimiento de los créditos en

enseñanzas superiores oficiales no universitarias, en enseñanzas universitarias no oficiales o por experiencia profesional

o laboral no incorporará calificación de los mismos, por lo que no computarán a efectos de baremación del expediente.

En la siguiente Tabla se muestra la convalidación de créditos ECTS para los Grados Superiores que se imparten en la

Comunidad Foral de Navarra.

Estudios aportados Reconocimiento

Asignatura o módulo Horas ECTS Tipo Materia


Técnico Superior en Administración de Sistemas Informáticos en Red

DECRETO FORAL 50/2010, de 30 de agosto

BOLETÍN Nº 128 - 22 de octubre de 2010

Implantación de sistemas operativos

Fundamentos de hardware

Administración de sistemas operativos

200

120

150

6 Básico Programación I

Gestión de bases de datos

Administración de sistemas gestores de

bases de datos

Lenguajes de marcas y sistemas de gestión

de información

200

70

120

6 Obligatorio Bases de Datos

Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma

DECRETO FORAL 203/2011 de 14 de septiembre

BOLETIN Nº 216 – 31 de octubre de 2011

Sistemas Informáticos

Programación

Entornos de desarrollo

200

260

100


Bases de Datos

Acceso a datos

Sistemas de gestión empresarial

160

90

110

6

Obligatorio

Bases de Datos

Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Web

DECRETO FORAL 207/2011 de 14 de septiembre

BOLETIN Nº 226 – 15 de noviembre de 2011

Sistemas Informáticos

Programación

Entornos de desarollo

200

260

100


Propuesta Memoria


19

En cuanto a la transferencia de créditos, se establece que deberán constar en el expediente académico todos los créditos

superados por el estudiante en enseñanzas universitarias, tanto las que hayan conducido a la obtención de un título

oficial como aquellos otros créditos superados por el estudiante que no tienen repercusión en la obtención del mismo.

Además estos créditos deberán ser reflejados en el Suplemento Europeo al Título. En definitiva, en la certificación del

título oficial que se expida a los estudiantes del título propuesto habrán de consignarse tales datos, además de los

restantes exigidos por la normativa.

4.5 CURSO DE ADAPTACIÓN PARA TITULADOS

No aplica.

4.6 COMPLEMENTOS FORMATIVOS

No aplica.

5. PLANIFICACIÓN DE LAS ENSEÑANZAS

5.1 DESCRIPCIÓN DEL PLAN DE ESTUDIOS

A) DESCRIPCIÓN GENERAL DEL PLAN DE ESTUDIOS

La enseñanza será de carácter presencial. El plan de estudios del Grado en Ciencia de Datos consta de 240 créditos,

que contienen toda formación teórica y práctica que el estudiante debe adquirir: aspectos básicos de la rama de

conocimiento, materias obligatorias y optativas, prácticas externas, trabajos dirigidos, Trabajo Fin de Grado y otras

actividades formativas. Un crédito ECTS computará 25 horas de trabajo del estudiante.

Estructura general del Plan de Estudios.

La estructura de las enseñanzas del Grado será semestral, según Acuerdo del Consejo de Gobierno de la Universidad

de 23 de junio de 2008, sobre Directrices generales para el diseño, elaboración e implantación de las Enseñanzas de

Grado de la UPNA en el Espacio Europeo de Educación Superior. La distribución de créditos dentro del grado será la

indicada en la Tabla 5.1.1.

Tabla 5.1.1 Distribución de créditos (*incluyen la posibilidad de prácticas en Empresa)

DISTRIBUCIÓN DE CRÉDITOS CRÉDITOS

Créditos de formación básica 60

Créditos obligatorios 156

Créditos optativos* 18

Trabajo Fin de Grado 6

CRÉDITOS TOTALES 240

El plan de estudios se estructura en módulos, considerándose éstos como el nivel de agrupación básico desde el punto

de vista académico, siguiendo las indicaciones de la Orden Ministerial. Por módulo se entiende la unidad académica

que incluye varias materias que se integran para conseguir que el estudiante adquiera unas competencias determinadas.

Por materia se entiende la unidad académica que incluye una o varias asignaturas que pueden concebirse de manera

integrada.

Específicamente, la estructura del Plan de Estudios de Ciencia de Datos por módulos y materias es la señalada en la

Tabla 5.1.2.

Propuesta Memoria


20

Tabla 5.1.2: Módulos y materias

MODULO MATERIAS CREDITOS ECTS Formación Básica Matemáticas Básicas 12 ECTS

Estadística 12 ECTS Programación I 12 ECTS Fundamentos de Física 6 ECTS Biología 12 ECTS Fundamentos de Ciencia de Datos 6 ECTS

Matemáticas Matemáticas Avanzadas 24 ECTS Técnicas Matemáticas de

Tratamiento de Datos

12 ECTS

Programación II

Algorítmica 6 ECTS Programación orientada a objetos,

concurrente y distribuida

6 ECTS

Empresa Empresa I 6 ECTS Empresa II 6 ECTS

Bases de Datos Bases de Datos 12 ECTS Optimización Optimización 18 ECTS Aprendizaje Aprendizaje 18 ECTS Minería de datos Minería de datos 24 ECTS Ciencia y Sociedad Ciencia y Sociedad 6 ECTS

Simulación Simulación 6 ECTS TFG 6 ECTS Optatividad 18 ECTS

Esta estructura modular se distribuye temporalmente tal y como se señala en la Tabla 5.1.3, en la que se muestran los

diversos módulos siguiendo el mismo código de colores de la Tabla 5.1.2 y su distribución entre los diferentes curso.

Obsérvese que los módulos básico y de empresa presentan discontinuidades temporales para poder ajustar sus

contenidos al grado de preparación de los estudiantes.

Tabla 5.1.3. Distribución temporal de los módulos.

1º

FORMACION BASICA (60 ECTS)

MATEMATICAS

36 ECTS

2º

PROGRAMACION II

18 ECTS

EMPRESA.

6 ECTS

BASES DE

DATOS

12 ECTS

3º

MINERIA DE

DATOS

24 ECTS

OPTIMIZACIÓN

18 ECTS

APRENDIZAJE

18 ECTS

C. Y SOC.

6 ECTS

EMPRESA

12 ECTS

4º

SIMULACION

6 ECTS

TFG

6 ECTS

OPTATIVAS.

18 ECTS

Finalmente, la distribución temporal por materias sería la reflejada en la Tabla 5.1.4, donde se observa como el grado

se distribuye empezando con materias de mayor generalidad para ir centrándose, una vez que se dispone de los

conocimientos necesarios para ello, en las materias de mayor complejidad específica del Grado en Ciencia de Datos

Propuesta Memoria


21

Tabla 5.1.4. Distribución temporal de las materias.

1º

Matemáticas básicas.

12 ECTS

Fund. Ciencia

Datos. 6 ECTS

Programación I

12 ECTS

Biología.

6 ECTS

Estadística

12 ECTS

Matemáticas

avanzadas

24 ECTS

T. Mat. Trat.

Datos. 6 ECTS

Fund.Física. 6

ECTS

2º

Algoritmia

6 ECTS

Prog. Or.Objetos

Concurr. y Dist.

12 ECTS

Biología

6 ECTS

Empresa I

6 ECTS

Bases de Datos

12 ECTS

3º

T. Mat.Trat.

Datos. 6 ECTS

Minería de Datos

24 ECTS

Optimización

18 ECTS

Aprendizaje

18 ECTS

C. y Soc.

6 ECTS

Empresa II

12 ECTS

4º

Simulación

6 ECTS

TFG

6 ECTS

Optativas. 18 ECTS

Justificación de los diferentes módulos y materias.

En cuanto a la estructura en módulos y materias diseñada, ya se ha indicado que se parte de una formación general que

posteriormente permita al futuro científico de datos abordar los conocimientos propios de su campo. En particular, el

científico de datos requiere una sólida formación en Matemáticas, Estadística y Computación. En este sentido, se han

considerado los siguientes módulos:

1. Módulo de Formación Básica (Cursos 1 y 2):

En este módulo se han incluido materias que incluyen los conocimientos fundamentales necesarios en los campos de

aplicación y actividad profesional. Así, las Matemáticas Básicas y la Estadística proporcionan las bases de Cálculo,

Álgebra, Estadística y Probabilidad que se requieren para los desarrollos posteriores de las técnicas de Ciencia de Datos.

La Programación I (12 ECTS) proporciona los conocimientos necesarios para el tratamiento de datos y la

implementación de programas y estructuras de hardware para el manejo de datos. La Física (6 ECTS) proporciona

nociones fundamentales necesarias para el posterior desarrollo de algunas de las técnicas de optimización, mientras que

la Biología (12 ECTS), que incluye la Genética, permite al estudiante adquirir algunos conocimientos básicos

necesarios para trabajar en el campo biosanitario y de la Medicina Personalizada, que es una de los terrenos de

investigación más relevantes en la Ciencia de Datos en la actualidad y en los próximos años. Fundamentos de Ciencia

de Datos (6 ECTS) pone en contacto al estudiante con la Ciencia de Datos desde el primer curso del grado. En particular,

partiendo de los conocimientos adquiridos en la formación preuniversitaria, se introducen los problemas más

importantes de la Ciencia de Datos, como son la fusión de información y el tratamiento de la incertidumbre, utilizando

técnicas básicas.

2. Módulo de Matemáticas (Cursos 1, 2 y 3):

Este módulo incluye la materia de Matemáticas Avanzadas (24 ECTS), que incluye la adquisición de conocimientos

sobre análisis de varias variables, ecuaciones diferenciales o análisis de variable compleja, que resultan necesarios para

el tratamiento apropiado de tipos específicos de datos (señales o imagen). Además, para garantizar la completitud del

módulo, se ha incluido una materia Técnicas matemáticas de Tratamiento de Datos (12 ECTS) orientada

específicamente a las técnicas matemáticas necesarias para el tratamiento de datos, incluyendo la matemática discreta

(que permite el análisis de datos y estructuras por medio de grafos) y la criptografía, de obvia relevancia para la Ciencia

de Datos. De esta forma, el módulo ofrece una visión completa de las herramientas y técnicas matemáticas necesarias

para la formación de un científico de datos.

Propuesta Memoria


22

3. Programación II (Curso 2):

Este módulo proporciona, a partir de la preparación obtenida en Programación I, los conocimientos necesarios para el

tratamiento de datos y la implementación de programas y estructuras de hardware para el manejo de datos. En particular,

el estudiante adquiere los conocimientos que posteriormente le permiten desarrollar arquitecturas adaptadas a las

características específicas de cada problema, en particular cuando ha de trabajarse con Big Data, así como desarrollar

estrategias para afrontar los diferentes problemas. Consta de dos materias: Algorítimica (6 ECTS), para el desarrollo

de estrategias de resolución de problemas; y Programación Orientada a Objetos, Concurrente y Distribuida (12 ECTS),

encaminada al diseño de arquitecturas y distribuciones apropiadas para el manejo de volúmenes de datos.

4. Empresa (Cursos 2, 3 y 4):

La inteligencia de negocio es uno de los principales campos de aplicación de la Ciencia de Datos, por lo que es

importante que el estudiante formado en Ciencia de Datos disponga de una preparación que le permita incorporarse al

mundo empresarial para hacer uso de sus conocimientos y, especialmente, comunicarse en un lenguaje común con

aquellos que le han de contratar. Por ello, este módulo concentra la formación que se considera necesaria para aquellos

estudiantes que vayan a trabajar en Inteligencia de Negocio, en dos materias, Empresa I y Empresa II, de 6 ECTS y 12

ECTS, respectivamente.

5. Bases de Datos (Cursos 2 y 3):

Aunque en principio pudiera parecer lógico incluirlas dentro del módulo de Programación, los conocimientos en Bases

de Datos que requiere un científico de datos son diferentes de los que precisa un ingeniero informático. Precisamente

por ello, este módulo se cursa cuando el estudiante ya tiene conocimientos de Matemática Discreta, de forma que es

posible hacer énfasis en los aspectos teóricos necesarios para el desarrollo de una base de datos adaptada a los problemas

de tratamiento de datos específicos que el estudiante vaya a encontrar. El módulo consta de una única materia de 12

ECTS. Además, este módulo también satisface algunas de los peticiones de los miembros externos de la Comisión, que

deseaban que los egresados tuvieran un conocimiento efectivo del mundo empresarial y de la forma de aplicar sus

conocimientos en el mismo, de modo que la inserción laboral resulte más sencilla.

6. Optimización (Cursos 3 y 4):

La optimización es un proceso fundamental en la resolución de problemas de Ciencia de Datos y, por tanto, se ha

programado un módulo propio. La correcta comprensión de los problemas de optimización requiere de una importante

base matemática, estadística y computacional, lo que explica que este módulo empiece a estudiarse a partir del tercer

curso. El módulo consta de una única materia de 18 ECTS.

7. Aprendizaje (Cursos 3 y 4):

Al igual que optimización y minería de datos, el científico de datos debe tener un conocimiento profundo de las técnicas

de aprendizaje tanto estadísticas como automáticas. El tratamiento de datos actual hace un uso cada vez más intensivo

del aprendizaje profundo, pero la comprensión de este requiere de profundos conocimientos, por lo que su estudio se

produce cuando el estudiante ya ha adquirido el bagaje de conocimientos suficiente en los últimos cursos del grado. El

módulo consta de una única materia de 18 ECTS.

8. Minería de datos (Cursos 3 y 4):

La base de la Ciencia de Datos se halla en la capacidad de extraer conocimiento a partir de la información acumulada.

Por ello, un módulo específicamente dedicado a estudiar, analizar y comparar las técnicas que permiten dicha extracción

resulta necesario para la adecuada formación del científico de datos. La comprensión de los contenidos de este módulo

requiere de una elevada madurez y formación previa del estudiante, obtenida a lo largo de los cursos previos. El módulo

consta de una única materia de 24 ECTS.

9. Ciencia y Sociedad (Curso 3):

Este módulo contiene una materia común a varios grados (Ciencia y Sociedad) que pretende proporcionar al estudiante

una visión de los problemas actuales dentro de su campo de formación, no solo desde el punto de vista científico y

académico, sino también ético y social, proporcionándole una visión de la repercusión social, psicológica y económica

que su actividad puede tener. De esta forma, siguiendo las sugerencias de los expertos externos que han participado en

el diseño del plan de estudios, se ofrece un contrapunto al riesgo de excesivo racionalismo en la formación para el

tratamiento de datos.

Propuesta Memoria


23

10. Simulación (Curso 4):

Desde el sector empresarial y biosanitario se manifestó claramente la necesidad de que los graduados en Ciencia de

Datos tuvieran un conocimiento de las principales técnicas de simulación tanto de procesos industriales como

biológicos y epidemiológicos. En el último año del grado el estudiante ya ha adquirido los conocimientos teóricos y

aplicados suficientes para abordar este tipo de problemas, y además, es el momento óptimo para una posible aplicación

tanto en un Trabajo de Fin de Grado como en unas Prácticas en Empresa, si así lo considera oportuno.

11. Optatividad (Curso 4)

El módulo de optatividad incluye diversas asignaturas que permitan al alumno interesado profundizar en aquellos

campos de la Ciencia de Datos que más le atraigan. Incluirá tanto asignaturas sobre simulación como sobre tratamiento

de datos a partir de imagen. Además, el módulo oferta la posibilidad de cursar asignaturas que son obligatorias en el

Grado en Biotecnología o en el Grado en Ciencias. Este módulo también incluye la posibilidad de llevar a cabo prácticas

en empresa por 18 ECTS.

12. Trabajo Fin de Grado.

Dado el carácter del Grado en Ciencia de Datos, fuertemente científico, se ha considerado suficiente considerar un

Trabajo de Fin de Grado de 6 ECTS.

Como puede observarse, el grado ha sido diseñado partiendo de una formación más teórica en los cursos iniciales hasta

una formación más especializada en los cursos más avanzados, pero tratando de que en todo momento existan

asignaturas específicas que permitan al estudiante conectar aquellos conocimientos que le están siendo presentados con

la realidad del trabajo en Ciencia de Datos. En este sentido, en todos los cursos se incluyen asignaturas con un

componente aplicado, de modo que el estudiante pueda ir más allá de la mera formación teórica.

La modalidad de enseñanza del grado será presencial, si bien se contempla la posibilidad de poder cursar determinadas

asignaturas optativas “a distancia” dentro de la oferta “on line” de la Universidad Pública de Navarra o bien dentro de

los programas de movilidad virtual con universidades europeas.

Adquisición de competencias

En las siguientes tablas se refleja la adquisición de competencias en las diferentes materias que conforman el Plan de

Estudios. En primer lugar, se consideran las competencias básicas:

Tabla 5.1.5 Tabla de adquisición de competencias básicas

MATERIA CB1 CB2 CB3 CB4 CB5

Matemáticas Básicas

Estadística

Programación I

Fundamentos de Física

Biología

Empresa I

Matemáticas Avanzadas

Fundamentos Ciencia Datos

Bases de Datos

Algorítmia

Prog. Orienta Objeto y Distrib.

Tecn. Matemáticas de Trat. Datos

Optimizacion

Aprendizaje

Empresa II

Minería de Datos

Ciencia y Sociedad

Simulación

Propuesta Memoria


24

Trabajo Fin de Grado

Como se observa, la adquisición de estas competencias básicas se distribuye a lo largo de los cuatro cursos del grado,

atendiendo a las características específicas de las materias consideradas en cada uno de los cursos.

A continuación se incluye la Tabla 5.1.6 que muestra cómo se va adquiriendo las diferentes competencias generales a

lo largo del grado. Al igual que en el caso de las competencias básicas, estas competencias específicas se van

adquiriendo gradual y uniformemente a lo largo de los cuatro curso.

Tabla 5.1.6 Tabla de adquisición de las competencias generales.

MATERIA CG1 CG2 CG3 CG4 CG5 CG6


Estadística

Programación I


Biología

Empresa I



Bases de Datos

Algorítmia



Optimizacion

Aprendizaje

Empresa II

Minería de Datos

Ciencia y Sociedad

Simulación

Finalmente, se incluye la Tabla 5.1.7 con la información sobre la adquisición de las competencias transversales a lo

largo del plan de estudios.

Tabla 5.1.7 Tabla de adquisición de competencias transversales.

MATERIA CT1 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6


Estadística

Programación I


Biología

Empresa I



Bases de Datos

Algorítmia



Optimizacion

Propuesta Memoria


25

Aprendizaje

Empresa II

Minería de Datos

Ciencia y Sociedad

Simulación

TFG

En cuanto a las competencias específicas, en el apartado 5.5 de la memoria se especifican las competencias específicas

adquiridas en los diferentes módulos y materias. De todos modos, es importante indicar que se ha tratado de lograr que

cada una de las materias de lugar a la adquisición de una o a lo sumo dos competencias específicas, atendiendo a la

naturaleza propia de la misma.

B) PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE LA MOVILIDAD DE ESTUDIANTES PROPIOS Y DE

ACOGIDA

En lo que respecta a la movilidad de los estudiantes, pueden participar en los programas establecidos aquellos

estudiantes que cumplan los requisitos específicos enunciados en la norma reguladora de los programas internacionales

de movilidad de estudiantes. La participación en los programas de movilidad tiene una duración de un curso académico

completo, un semestre, o en casos excepcionales el tiempo que se considere necesario.

Tienen la consideración de estudiantes de movilidad propios los siguientes:

- Estudiantes de movilidad con fines de estudio. Son aquellos estudiantes propios adjudicatarios de una plaza de

movilidad en una institución de educación superior nacional o extranjera en el marco de la correspondiente

convocatoria de la UPNA y conforme a lo establecido en un programa o convenio de movilidad de la UPNA.

- Estudiantes en movilidad para la realización de prácticas internacionales en empresas y otras entidades: Son

aquellos estudiantes propios adjudicatarios de una plaza de movilidad para la realización de una estancia de

prácticas internacionales en empresas, centros de formación, investigación y otras organizaciones, incluidas las

ONG, en el marco de la correspondiente convocatoria de la UPNA, y conforme a lo establecido en un programa

o convenio de movilidad de la UPNA.

- Se consideran estudiantes de acogida procedentes de otras instituciones de educación superior que realizan

movilidad en la UPNA los siguientes:

- Estudiantes recibidos en la UPNA para la realización de estudios oficiales. Son estudiantes de intercambio

nacional o internacional seleccionados por su institución de origen y aceptados por la UPNA para efectuar una

estancia académica temporal en la UPNA en el marco de un programa o convenio de movilidad.

- Estudiantes visitantes. Son los estudiantes que desean realizar una estancia académica temporal siguiendo cursos

de enseñanza oficial en la UPNA, fuera de un programa o convenio de movilidad. Su estancia no podrá ser

superior a dos semestres y no tendrán derecho a la obtención de títulos oficiales.

Como estudiante de acogida, se puede cursar cualquier asignatura de Grado que se oferte en la UPNA, ya sea de una

misma titulación o de varias. Está disponible el plan de estudios de cada titulación en el apartado correspondiente de la

página web de la UPNA. La sección de internalización y cooperación y el coordinador de movilidad ofrecen

asesoramiento académico a aquellos alumnos de intercambio que lo necesiten.

Además de los estudios oficiales, tienen la posibilidad de matricularse en otros cursos y actividades y obtener créditos

por ello: idiomas, actividades culturales y deportivas.

El proceso también contempla la acogida de los estudiantes de centros internacionales con los que tenga convenio de

movilidad la UPNA, que participen en proyectos internacionales o que tengan la condición de estudiantes visitantes.

La Universidad Pública de Navarra mantiene Convenios de Colaboración con más de 300 universidades de 50 países a

cuyo amparo se llevan a cabo intercambios de movilidad de estudiantes, personal docente e investigador y personal de

administración y servicios, tanto convenios Erasmus+ como convenios en el ámbito extracomunitario.

En concreto, para el Grado en Ciencia de Datos, se han establecido los siguientes Convenios de Movilidad con

universidades que imparten estudios afines al grado de Ciencia de Datos:

Propuesta Memoria


26

- Universidad de Tras-Os- Montes e Alto Douro, Portugal.

- Universidad Mayor, Chile.

- Universidad Popular Autónoma de Puebla, México

- Technische Universität Darmstadt, Alemania

- Université d’Angers, Francia.

- Ecole Superieure d'Ingenieurs en Electrotechnique et Electro, Francia

- Universitá degli Studi di Genova, Italia.

Además, por la estrecha relación existente entre el grado en Ciencia de Datos y la doble titulación Matemáticas e

Informática, también se consideran los siguientes convenios existentes:

- Université Libre de Bruxelles, Bélgica.

- University of Maribor, Eslovenia.

- Universitá degli Studi di Udine, Italia.

- Universitá degli Studi di Perugia, Italia.

- Universidad de Tras-os-Montes e Alto Douro, Portugal.

Además, se está en proceso de concluir Convenios de Movilidad con las siguientes universidades:

- University of Redszow, Polonia.

- Slovak University of Technology, Eslovaquia.

- Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Brasil.

- Universidade Federal do Rio Grande do Sur, Brasil.

- Universidad de Campinhas, Brasil.

- University of Essex.

- University of Nottingham

Con la mayor parte de estas Universidades existen ya intensas colaboraciones entre el profesorado implicado en el

diseño del Grado en Ciencia de Datos y grupos de investigación de las mismas, en temas relacionados con la Ciencia

de Datos.

Las figuras responsables de garantizar la calidad de los programas de movilidad son:

- Sección de Internacionalización y cooperación: desarrolla el trabajo técnico y administrativo de la movilidad de

estudiantes, informándoles y asesorándoles sobre los programas.

- Vicedecano de relaciones internacionales del Centro: es el encargado de estudiar y planificar la estrategia de

internacionalización de cada Centro y de coordinar las acciones de los Coordinadores de Relaciones

Internacionales de cada Centro.

- Coordinador de Relaciones Internacionales (CRI) de la Titulación: es el encargado de estudiar y planificar la

estrategia de internacionalización de cada titulación y de coordinar las acciones de los Responsables de

Movilidad.

- Responsable de Movilidad en la UPNA de la universidad destino: realiza el asesoramiento de los estudiantes de

la UPNA en la realización del compromiso de estudios y el seguimiento constante del mismo para su consecución

en la universidad de destino. También se responsabiliza del asesoramiento docente del estudiante extranjero en

la UPNA, recabando el compromiso de estudios realizado en su propia universidad, actuando como Profesor

Tutor vinculado al Plan de Tutoría.

- Comisión de Valoración: tiene por objetivo velar por la objetividad y cumplimento de los criterios de selección

de candidatos para el programa de movilidad.

- Comisión de Internacionalización: es el órgano de consulta, propuesta y asesoramiento de la Universidad en

Propuesta Memoria


27

materia de internacionalización.

La Comisión de Garantía de Calidad del Centro (CGCC), analiza los informes de seguimiento sobre las encuestas de

satisfacción de los estudiantes de movilidad, el volumen de estudiantes recibidos y enviados y los informes de actividad

que realizan los CRIs para evaluar los resultados de la movilidad en cada Título.

C) PROCEDIMIENTOS DE COORDINACIÓN DOCENTE HORIZONTAL Y VERTICAL DEL PLAN

DE ESTUDIOS

La Universidad Pública de Navarra tiene establecido, dentro del Sistema de Garantía Interna de Calidad de los Títulos,

un proceso de coordinación de la docencia. El objeto de este proceso es trazar una vía de coordinación entre las

diferentes asignaturas del Título (Grado y Máster) para que tratadas desde un punto de vista conjunto se eviten la

existencia de vacíos y duplicidades y se facilite, con una carga de trabajo adecuada para el estudiante, la adquisición

de resultados de aprendizaje por parte del mismo.

Así mismo, se busca la coordinación dentro de aquellas asignaturas impartidas por varios profesores en el mismo, o

diferente, grupo docente para asegurar la homogeneidad en los métodos docentes y de evaluación. A esta coordinación

se la denomina Coordinación Intra-asignatura y para el correcto desarrollo de la misma los Departamentos nombran

Responsables Coordinadores de Asignatura (RCA).

Además, se establecen los siguientes niveles de coordinación:

- Coordinación Vertical

Mecanismo que permite coordinar el despliegue de los contenidos y competencias tanto dentro de una materia como

entre las distintas materias del plan de estudios, evitando la existencia de vacíos y duplicidades.

El Centro nombra para ello Responsables Coordinadores de Materia/Módulo/Mención (RCM). Cada RCM realiza,

junto a los RCA de las asignaturas que conforman la materia con quienes se recomienda celebrar al menos en una

reunión al final del curso, un análisis orientado a la coordinación entre las asignaturas de la materia y la presencia

de vacíos y/o duplicidades entre ellas o con otras del título.

- Coordinación Horizontal

Mecanismo que permite coordinar la asignación de carga de trabajo semestral/anual del estudiante.

El Responsable de Calidad del Título (RCT) velará para que la carga de trabajo del estudiante en las distintas

asignaturas de un mismo semestre sea adecuada para la correcta consecución de los resultados de aprendizaje definidos

en cada asignatura. Para tratar estos temas, se recomienda realizar reuniones semestrales con los RCA de las asignaturas

que se imparten en cada semestre. En ese mismo sentido, también se recomienda que el RCT mantenga reuniones

semestrales con los delegados de clase/curso para revisar el desarrollo de la docencia a lo largo del semestre.

Con el análisis de los resultados de todos los niveles de coordinación, el RCT propone en el marco de la Comisión de

Garantía de Calidad de Centro (CGCC) la introducción en el Título de las mejoras que correspondan.

5.2 ACTIVIDADES FORMATIVAS

ACTIVIDAD FORMATIVA PRESENCIALIDAD (%)

A1. Clases expositivas/ participativas: clases en aula cuyos objetivos principales son

la transmisión, comprensión y síntesis de conocimientos con la participación activa

del profesorado y los estudiantes. Se incluyen clases magistrales y de resolución de

problemas y discusión de cuestiones.

100

A2. Prácticas: sesiones en los laboratorios de prácticas o aulas de informática para la

realización de trabajos o simulaciones informáticas, de forma individual o en grupos

reducidos. Incluye la elaboración, interpretación y presentación de resultados.

100

A3. Actividades de aprendizaje cooperativo: el objetivo fundamental es cohesionar el

aula, o grupos amplios de estudiantes realizando actividades que potencien el

establecimiento de relaciones de cooperación a través de, por ejemplo, grupos de

debate, discusión de temas de actualidad, artículos de divulgación, etc.

100

Propuesta Memoria


28

A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo: buscar y procesar información sobre

un tema propuesto por el profesor o los estudiantes en grupos reducidos de manera que

se genere un informe o memoria conforme a un formato adecuado en el ámbito

científico-técnico cuyos resultados también se presentan mediante una exposición oral

por los estudiantes. Diseñar, planificar y ejecutar un proyecto.

0-100

A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante: trabajo autónomo en el que el

estudiante reflexiona sobre los contenidos de la materia y los asimila de forma racional

para ser capaz de comunicarlos y aplicarlos en el ámbito propio de la materia.

0

A6. Tutorías: reunión de forma individual o grupal de los estudiantes con el profesor

para aclarar y resolver dudas sobre cualquiera de las diferentes actividades formativas.

0

A7. Pruebas de evaluación: participación en las pruebas de evaluación: exámenes

escritos, presentaciones orales, examen de prácticas de laboratorio, etc.

100

5.3 METODOLOGÍAS DOCENTES

M1. Método expositivo

M2. Resolución de ejercicios y problemas

M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos

M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños

5.4 SISTEMAS DE EVALUACIÓN

E1. Pruebas escritas: prueba escrita de carácter individual mediante la que el estudiante demuestra que ha

comprendido y asimilado los conocimientos propios de la materia, y que es capaz de aplicarlos a la resolución de

ejercicios y problemas.

E2. Pruebas tipo test: como en el caso anterior pero mediante una prueba que consiste en respuestas de opción

múltiple de entre las que el estudiante elije una o más de una en función de las instrucciones recibidas.

E3. Presentaciones orales: exposición ante un público formado por el profesor o profesores y resto de estudiantes

de un resumen de los logros alcanzados a lo largo del desarrollo de un trabajo o proyecto. La exposición contará con

la estructura y apartados necesarios, así como con el apoyo de medios audiovisuales, para lograr trasmitir de forma

eficaz los resultados y su interpretación.

E4. Trabajos e informes: memoria escrita en la que el estudiante recoge de forma ordenada las distintas fases del

desarrollo de un trabajo o proyecto realizado de forma individual o en pequeños grupos.

E5. Pruebas e informes de trabajo experimental: prueba práctica y/o memoria escrita en la que el estudiante recoge

de forma ordenada las distintas fases del desarrollo de una práctica de laboratorio o de un trabajo experimental

realizado de forma individual o en pequeños grupos.

E6. Participación activa: registro por parte del profesor de la asistencia a las diferentes actividades formativas y de

la participación activa del estudiante en las mismas.

E7. Elaboración de trabajo individual: Trabajo individual que aplique, analice, desarrolle o recoja una parte de la

materia. Exposición oral del trabajo en el aula.

Propuesta Memoria


29

5.5 MÓDULOS, MATERIAS, ASIGNATURAS

NIVEL 1: MÓDULO FORMACION BASICA

NIVEL 2: MATERIA MATEMÁTICAS BASICAS

Créditos

ECTS 12 Carácter* Básico (Ciencias)

DESPLIEGUE TEMPORAL: anual

ECTS año

1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4

12

NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso

Algebra lineal 6 1

Cálculo I 6 1

LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas

CAS

RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia

Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:

- Comprender y saber utilizar los conceptos fundamentales de espacios vectoriales y matrices con aplicaciones en

otras disciplinas científicas.

- Conocer y dominar el concepto de aplicación lineal y la diagonalización de matrices.

- Conocer métodos de resolución de sistemas incompatibles.

- Entender los conceptos de sucesiones y series numéricas y criterios básicos de convergencia.

- Representar e interpretar las gráficas de funciones reales de variable real.

- Saber utilizar los conceptos fundamentales de cálculo diferencial para hallar valores extremos de funciones reales

unidimensionales de una variable.

- Entender el concepto de aproximación de Taylor, polinomio de Taylor y serie de Taylor.

- Dominar la aplicación del cálculo integral.

CONTENIDOS de la materia (breve descripción)

Espacios vectoriales. Matrices y sistemas de ecuaciones. Aplicaciones lineales. Diagonalización de matrices.

Soluciones aproximadas. Números complejos. Sucesiones y series numéricas. Funciones, límites, continuidad, derivabilidad e integración. Teorema de Taylor y series de potencias.

OBSERVACIONES

COMPETENCIAS de la materia

Básicas y Generales

CB1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de

la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de

texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.


de plantear nuevas preguntas, integrarlas en el contexto adecuado y generar un avance en el conocimiento científico y profesional.

Transversales


sostenible.


Específicas

CE1. Analizar e interpretar modelos matemáticos de situaciones científicas reales, utilizando las herramientas

propias del álgebra lineal y el cálculo diferencial e integral más adecuadas para resolverlos.

Propuesta Memoria


30

ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia

Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad

A1. Clases expositivas/ participativas 84 100

A2. Prácticas 28 100

A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0

A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 0

A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 176 0

A6. Tutorías 4 0

A7. Pruebas de evaluación 8 100

METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia





SISTEMAS DE EVALUACIÓN de la materia

Sistema de evaluación Ponderación

mínima

Ponderación máxima

E1. Pruebas escritas de duración corta evaluación

continua/duración larga

100 100

E2. Pruebas tipo test

E3. Presentaciones orales

E4. Trabajos e informes

E5. Pruebas e informes de trabajo experimental

E6. Participación activa

Propuesta Memoria


31

NIVEL 1: MÓDULO FORMACIÓN BÁSICA

NIVEL 2: MATERIA ESTADÍSTICA

Créditos ECTS 12 Carácter* Básico (Ciencias)

DESPLIEGUE TEMPORAL: anual ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4

6 6


Estadística I 6 1

Estadística II 6 2


CAS



- Calcular probabilidades.

- Identificar distribuciones de probabilidad.

- Aplicar técnicas de inferencia estadística.

- Estimar y validar modelos de regresión lineal.

- Utilizar modelos de regresión lineal para la toma de decisiones.

- Entender y aplicar las técnicas de análisis de la varianza en los diseños de experimentos.

- Utilizar los fundamentos de las matemáticas, estadística, física y química necesarios para comprender, desarrollar

y evaluar un proceso biotecnológico.


Cálculo de probabilidades. Variables y vectores aleatorios. Distribuciones de probabilidad univariantes y

multivariantes. Teoría de la probabilidad (convergencias y leyes límite). Inferencia básica: intervalos de confianza

y contraste de hipótesis. Estimación por máxima verosimilitud. Inferencia no paramétrica. Modelo de regresión

lineal. Introducción al diseño de experimentos y técnicas de análisis de la varianza.

OBSERVACIONES






Transversales


de actuación.


Específicas

CE5. Aplicar los modelos adecuados de probabilidad y de estadística a los análisis de datos procedentes de estudios

científicos.

Propuesta Memoria


32





A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 0

A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 10 0


A6. Tutorías 4 0









mínima

Ponderación

máxima

E1. Pruebas escritas 40 80


0 20


0 10

E4. Trabajos e informes 10 50


E6. Participación activa 0 10

Propuesta Memoria


33


NIVEL 2: MATERIA PROGRAMACIÓN I

Créditos ECTS 12 Carácter* Básico


ECTS año 1 ECTS año 2 ECTS año 3 ECTS año 4

12


Programación 6 1

Estructuras de datos 6 1


CAS



- Entender el concepto de variable informática.

- Distinguir los diferentes tipos de datos que pueden aparecer a la hora de desarrollar un programa.

- Diseñar programas capaces de resolver problemas sencillos en el ordenador.

- Describir las principales estructuras de control en programación

- Distinguir entre el concepto de función y el de procedimiento a la hora de diseñar un programa.

- Escribir procedimientos capaces de resolver problemas específicos dentro un programa general.

- Evaluar la utilidad de la programación modular a la hora de plantear un problema de programación.

- Identificar los problemas en los que es natural el uso de la recursividad.

- Describir los conceptos de pila y cola en el marco de la programación.

- Explicar el uso de árboles y grafos en el marco de la programación.

- Diseñar programas modulares para resolver problemas complejos.

- Utilizar ficheros de forma eficiente para el manejo de datos.

- Identificar la relación entre ficheros y bases de datos.


Introducción a la informática. Representación de datos. Lectura, escritura y estructuras de control básicas. Funciones

y procedimientos.

Pilas y colas. Programación de árboles. Grafos. Recursividad. Modularidad. Introducción a ficheros.

OBSERVACIONES








Transversales



Específicas

CE6.-Conocer los fundamentos de la programación de los ordenadores, la eficiencia de los programas, así como

conocer la aplicación y las limitaciones de las estructuras de datos básicas que pueden utilizarse en la concepción de programas.

Propuesta Memoria


34








A6. Tutorías 8 0









mínima

Ponderación

máxima



0 0


0 0


E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 0


Propuesta Memoria


35


NIVEL 2: MATERIA FUNDAMENTOS DE FISICA




6


Fundamentos de Física 6 1


CAS



- Conocer y utilizar los conceptos básicos de física: partícula, campo, sistema de referencia, energía, etc.

- Conocer y comprender los fenómenos y principios básicos de la física y utilizarlos para resolver problemas

sencillos relacionados con la mecánica, la termodinámica y el electromagnetismo.

- Manejar adecuadamente las dimensiones y unidades de las magnitudes físicas.


Mecánica newtoniana. Elasticidad. Fluidos. Principios de termodinámica. Campo eléctrico y magnético en el vacío.

Corriente eléctrica.

OBSERVACIONES






Transversales


Específicas

CE22. Demostrar un conocimiento amplio de los principales fenómenos y teorías físicas y saber utilizarlos en el

estudio y resolución de problemas del ámbito científico





A3. Actividades de aprendizaje cooperativo



A6. Tutorías 2 0


Propuesta Memoria


36







mínima

Ponderación

máxima







Propuesta Memoria


37


NIVEL 2: MATERIA BIOLOGÍA




6 6


Biología General 6 1

Fundamentos de Genética 6 2


CAS



- Describir las bases moleculares, celulares y fisiológicas de la organización, funcionamiento e integración de los

organismos vivos en el marco de su aplicación en los procesos biotecnológicos.

- Realizar experimentos y/o diseñar aplicaciones de forma independiente y describir, cuantificar, analizar y evaluar

críticamente los resultados obtenidos. Familiarizarse con el trabajo en el laboratorio, la instrumentación y los

métodos experimentales.


Biología celular. Tejidos y órganos. Diversidad biológica. Retos comunes de los organismos vivos. Base molecular

de la herencia. Mendelismo. Herencia génica. Interacción con el ambiente. Genética de poblaciones.

OBSERVACIONES



CB1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte

de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en

libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de

la vanguardia de su campo de estudio.


y analizar problemas complejos y buscar y formular soluciones en un entorno multidisciplinar

CG3. Tener las habilidades experimentales y analíticas para trabajar con autonomía en un laboratorio siendo capaz

de plantear experimentos y de describir, analizar, evaluar e interpretar la información resultante para

proponer soluciones alternativas y novedosas frente a problemas conocidos y/o emergentes.

Transversales



de actuación Específicas

CE23. Dominar las bases moleculares, celulares, fisiológicas, genéticas y de herencia génica que determinan la

organización, funcionamiento e integración de los seres vivos y su interacción con el medio natural.

Propuesta Memoria


38








A6. Tutorías 4 0







mínima

Ponderación

máxima




0 50




Propuesta Memoria


39


NIVEL 2: MATERIA FUNDAMENTOS DE CIENCIA DE DATOS



6


Introducción a Ciencia de Datos 6 1


CAS



- Explicar los conceptos fundamentales de la Teoría de la Información.

- Utilizar funciones de agregación para resolver problemas específicos de fusión de información.

- Enumerar los principales tipos de funciones de agregaciones con sus características más relevantes.

- Construir funciones de agregación apropiadas para problemas específicos de fusión de datos.

- Resolver problemas de fusión de datos por medio de medidas no aditivas.

- Escoger las funciones de agregación más apropiadas para tratar problemas con incertidumbre.


Conceptos básicos de la teoría de la información. Métodos de fusión de datos. Fusión de datos en ambientes de

incertidumbre.

OBSERVACIONES




la base de la Educación Secundaria general y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de

texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia

de su campo de estudio.


de naturaleza homogénea u heterogénea, en particular cuando se trata de grandes volúmenes de datos.

Transversales


Específicas

CE2. Manejar las técnicas que permiten representar y fusionar datos e información.








A6. Tutorías 4 0





Propuesta Memoria


40



mínima

Ponderación

máxima E1. Pruebas escritas 50 80

E2. Pruebas tipo test 0 0

E3. Presentaciones orales 0 20




Propuesta Memoria


41

NIVEL 1: MÓDULO PROGRAMACIÓN II

NIVEL 2: MATERIA ALGORITMIA

Créditos ECTS 6 Carácter* Obligatorio


6


Algorítmica 6 2


CAS



- Describir técnicas algorítmicas comunes de resolución de problemas.

- Diseñar de forma eficiente nuevos algoritmos haciendo uso de estructuras de datos.

- Valorar la complejidad computacional de un determinado algoritmo.

- Discernir cuál es la solución computacionalmente más eficiente de entre varias para un problema dado.

- Justificar los elementos que incrementan o reducen la complejidad computacional de un algoritmo.


Algoritmica.Complejidad computacional. Completitud de problemas.

OBSERVACIONES



CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean

las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la




Transversales


Específicas

CE19. Poder evaluar la complejidad computacional de un problema e identificar estrategias algorítmicas que puedan

conducir

a su resolución








A6. Tutorías 4 0






Propuesta Memoria


42



mínima

Ponderación







Propuesta Memoria


43

NIVEL 1: MÓDULO PROGRAMACION II

NIVEL 2: MATERIA PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS,

CONCURRENTE Y DISTRIBUIDA




12


Programación orientada a objetos 6 2

Programación concurrente y distribuida 6 2


CAS



- Construir arquitecturas que permitan el tratamiento de datos de altas prestaciones.

- Diseñar sistemas distribuidos eficientes para la computación y el almacenamiento de grandes cantidades de datos.

- Determinar las características necesarias para un sistema de computación en paralelo.

- Identificar los problemas en los que es necesario recurrir a programación concurrente y distribuida.

- Juzgar las capacidades de las arquitecturas para tratamientos de altas prestaciones para tratar datos en problemas

específicos.


Lenguajes para la programación orientada a objetos. Arquitecturas de sistemas de altas prestaciones.

Programación concurrente. Programación distribuida.

OBSERVACIONES






Transversales


Específicas

CE10.Conocer las arquitecturas físicas y lógicas de sistemas informáticos que permitan el tratamiento de altas

prestaciones y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, así como identificar y evaluar las

prestaciones y la escalabilidad que puedan ofrecer dichas arquitecturas en la concepción de servicios

orientados a la Ciencia de Datos.








A6. Tutorías 6 0


Propuesta Memoria


44








mínima

Ponderación

máxima







Propuesta Memoria


45

NIVEL 1: MÓDULO EMPRESA

NIVEL 2: MATERIA EMPRESA I



6

NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso Empresa 6 2


CAS



- Comprender la naturaleza de la empresa como organización y lugar de interacción de agentes con distintos

intereses.

- Comprender los fundamentos de las decisiones en el ámbito de la economía y la empresa.

- Comprender la naturaleza de las distintas áreas funcionales de una empresa.

- Reconocer prácticas encaminadas a la mejora en la eficacia y eficiencia de la gestión empresarial y a la asignación

de recursos, tanto en el ámbito privado como en el público.


Empresa y mercados. Fundamentos de economía de empresa. Áreas funcionales de la empresa.

OBSERVACIONES





resolución de problemas dentro de su área de estudio

CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su

área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social,

científica o ética.

Transversales CT3. Capacidad para la búsqueda y utilización de la información, normativa y reglamentación relativa a su ámbito

de actuación. Específicas

CE24. Comprender la naturaleza de la empresa como organización y lugar de interacción de agentes con distintos

intereses, así como identificar la empresa como sistema y reconocer las interdependencias entre las distintas áreas

funcionales ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad

A1. Clases expositivas/ participativas 42 100 A2. Prácticas 15 100 A3. Actividades de aprendizaje cooperativo

A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo

A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 90 0 A6. Tutorías 0 A7. Pruebas de evaluación 3 100

METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia M1. Método expositivo M2. Resolución de ejercicios y problemas M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos M4. Aprendizaje cooperativo en grupos pequeños

Propuesta Memoria


46



mínima

Ponderación

máxima E1. Pruebas escritas 60 80 E2. Pruebas tipo test 0 20 E3. Presentaciones orales 0 20 E4. Trabajos e informes 10 40 E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 0 E6. Participación activa 0 0

Propuesta Memoria


47

NIVEL 1: MÓDULO EMPRESA

NIVEL 2: MATERIA EMPRESA II



6 6 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso Finanzas 6 3

Investigación de mercados 6 4


CAS

RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de:

- Comprender los fundamentos del análisis financiero.

- Aplicar al análisis de los problemas de gestión empresarial criterios profesionales basados en el manejo de

instrumentos analíticos.

- Comprender los fundamentos del análisis de los mercados.

- Derivar de datos microeconómicos y macroeconómicos información relevante imposible de reconocer por no

profesionales.

- Interpretar los resultados obtenidos y extraer conclusiones de los modelos matemáticos, estadísticos y

econométricos.

CONTENIDOS de la materia (breve descripción) Operaciones, decisiones y productos financieros. Valoración del riesgo. Análisis de mercados. La demanda y el

comportamiento del consumidor. OBSERVACIONES

COMPETENCIAS de la materia Básicas y Generales



resolución de problemas dentro de su área de estudio CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área

de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica

o ética CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios

posteriores con un alto grado de autonomía CG6. Crear modelos y tomar decisiones basadas en los datos disponibles combinando los conocimientos adquiridos

y siendo capaz de aplicar otros nuevos para la resolución de problemas. Transversales


de actuación. CT5. Capacidad para trabajar por proyectos.

Específicas CE9. Comprender situaciones de toma de decisiones en industria, empresa y servicios reflejándolas en modelos de

simulación que incorporan sus incertidumbres y complejidades. ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad

A1. Clases expositivas/ participativas 84 100 A2. Prácticas 30 100 A3. Actividades de aprendizaje cooperativo


A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 150 0 A6. Tutorías 0 A7. Pruebas de evaluación 6 100

Propuesta Memoria


48




mínima

Ponderación


Propuesta Memoria


49

NIVEL 1: MÓDULO MATEMATICAS

NIVEL 2: MATERIA MATEMÁTICAS AVANZADAS




6 18


Cálculo II 6 1

Variable Compleja y Análisis de Fourier 6 2

Métodos numéricos 6 2

Ecuaciones diferenciales ordinarias 6 2


CAS



- Dominar la topología y geometría elemental del espacio euclídeo.

-Saber utilizar los conceptos fundamentales de cálculo diferencial para hallar valores extremos de funciones reales

de varias variables reales, aplicándolo al problema de optimización libre y condicionada.

- Entender el concepto de aproximación de Taylor en varias variables.

- Dominar la aplicación del cálculo integral al cálculo de longitudes de curvas, áreas superficies en el espacio y

volúmenes.

- Comprender y aplicar los teoremas fundamentales del cálculo vectorial.

- Entender el concepto de función de variable compleja, función analítica y las funciones elementales más

utilizadas.

- Conocer los conceptos de ceros y singularidades, series de potencias y series de Laurent.

- Comprender el concepto de integración compleja, el Teorema de los residuos y su aplicación en integración.

- Conocer los conceptos fundamentales de espacios de Hilbert.

- Dominar el concepto de series de Fourier, su cálculo y sus aplicaciones.

- Conocer el concepto de transformada de Fourier, sus propiedades y sus aplicaciones.

- Comprender el concepto de aproximación numérica, su importancia y sus limitaciones.

- Dominar las técnicas más básicas para la aproximación de soluciones de sistemas y de ecuaciones no lineales.

- Dominar las técnicas de interpolación más habituales.

- Conocer las técnicas de integración numérica más utilizadas con estimaciones para el error.

- Adquirir unas nociones básicas sobre aproximación numérica de soluciones de ecuaciones diferenciales.

- Dominar el concepto de ecuación diferencial y sistema de ecuaciones diferenciales, existencia y unicidad de

solución.

- Conocer las técnicas básicas de resolución de ecuaciones de primer orden.

-Comprender la estructura del espacio de soluciones de ecuaciones y sistemas lineales. Dominar las técnicas

básicas de resolución de ecuaciones y sistemas lineales con coeficientes constantes.

- Conocer la técnica de resolución de ecuaciones lineales mediante series de potencias y su utilidad en las

ecuaciones diferenciales de la física matemática.

- Conocer el concepto de sistema dinámico y adquirir los conceptos fundamentales asociados.

CONTENIDOS de la materia (breve descripción) Topología y geometría en el espacio euclídeo. Funciones de varias variables reales. Límites, continuidad,

diferenciabilidad. Teorema de Taylor y optimización. Integración múltiple. Integración sobre curvas y superficies.

Teoremas del cálculo vectorial. Funciones de variable compleja. Funciones elementales. Funciones analíticas. Ceros

y singularidades. Series de Laurent. Integración compleja. Teorema de los residuos.

Espacios de Hilbert: producto escalar y bases. Series de Fourier. Transformada de Fourier. Introducción a las

técnicas numéricas. Métodos directos e iterativos para sistemas lineales. Métodos para ecuaciones y sistemas no

lineales. Interpolación. Integración numérica.

Propuesta Memoria


50

Ecuaciones diferenciales de primer orden. Ecuaciones lineales y soluciones en series de potencias. Sistemas

lineales. Sistemas dinámicos. Ecuaciones diferenciales de la física. Ecuaciones de primer y segundo orden.

Problemas de Sturm-Liouville y separación de variables. Tratamiento numérico de ecuaciones diferenciales.

OBSERVACIONES



CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su

área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social,

científica o ética.

CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios

posteriores con un alto grado de autonomía.

CG1. Aplicar la capacidad analítica y de abstracción, la intuición y el pensamiento lógico adquiridos para

identificar y analizar problemas complejos y buscar y formular soluciones en un entorno

multidisciplinar.

Transversales


sostenible.



de actuación

Específicas

CE7. Analizar, validar e interpretar modelos matemáticos de situaciones reales, utilizando las herramientas del

cálculo diferencial e integral en varias variables, variable compleja, transformadas integrales y métodos numéricos para resolverlos.





A3. Actividades de aprendizaje cooperativo

A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo


A6. Tutorías 8 0









mínima

Ponderación

máxima

E1. Pruebas escritas de duración corta/evaluación continua 100 100



E4. Trabajos e informes


E6. Participación activa

Propuesta Memoria


51

NIVEL 1: MÓDULO MATEMATICAS

NIVEL 2: MATERIA TÉCNICAS MATEMÁTICAS DE TRATAMIENTO DE

DATOS



6 6


Matemática Discreta 6 1

Criptografía 6 3


CAS



- Resolver ejercicios y problemas de combinatoria en los que se empleen los conceptos de permutaciones,

variaciones y combinaciones; los principios básicos del recuento, como el de la suma, el producto o el recuento

de pares; o el principio del palomar.

- Aplicar el principio de Inclusión-Exclusión al cálculo del número de elementos o de desarreglos de algunos

conjuntos.

- Identificar las características de los principales tipos de grafos.

- Analizar la estructura de un problema en términos de grafos.

- Identificar la relevancia del uso de grafos en problemas propios de la Ciencia de Datos

- Identificar los principales conceptos propios de la criptografía.

- Comprender la importancia y el uso del concepto de código corrector de errores.

- Analizar las características de un método criptográfico dado.

- Utilizar los métodos criptográficos basados en problemas NP.

- Comparar las ventajas y desventajas de los principales métodos criptográficos.

- Entender las implicaciones de la computación cuántica en criptografía.


Álgebra de Boole. Combinatoria. Recurrencia. Aritmética modular. Grafos y relaciones. Códigos correctores de

errores. Métodos criptográficos basados en problemas NP. Protocolos criptográficos. Criptografía cuántica.

OBSERVACIONES







CG2 Expresar, argumentar y razonar adecuadamente sobre los aspectos que son propios del grado, siendo capaces

de plantear nuevas preguntas, integrarlas en el contexto adecuado y generar un avance en el conocimiento

científico y profesional.

Transversales

Específicas

CE3. Conocer los conceptos básicos de matemática discreta y criptografía y su aplicación para la resolución de

problemas.

Propuesta Memoria


52








A6. Tutorías 12 0








mínima

Ponderación







Propuesta Memoria


53

NIVEL 1: MÓDULO BASES DE DATOS

NIVEL 2: MATERIA BASES DE DATOS



6 6


Bases de datos I 6 2

Bases de datos II 6 3


CAS



- Enumerar los principales elementos de una base de datos.

- Describir los principales modelos de bases de datos.

- Establecer los esquemas relacionales básicos para poder diseñar una base de datos.

- Explicar cómo se utiliza el álgebra relacional en el diseño de bases de datos.

- Solucionar problemas de álgebra relacional.

- Precisar la relación entre los conceptos del álgebra relacional y los principales elementos de una base de datos.

- Diseñar una base de datos desde un punto de vista teórico.

- Implementar una base de datos para problemas concretos.


Conceptos y arquitectura de un sistema de base de datos. Esquema conceptual. Esquema relacional. Nivel físico de

las bases de datos. SQL básico.

Modelo relacional. Álgebra relacional. Restricciones de integridad. Dependencias funcionales. Normalización. SQL

avanzado.

OBSERVACIONES




las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución

de problemas dentro de su área de estudio.



Transversales


sostenible.

Específicas

CE8. Comprender las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos que permitan su adecuado

uso y el diseño y el análisis e implementación de aplicaciones basadas en ellas.








A6. Tutorías 6 0


Propuesta Memoria


54







mínima

Ponderación







Propuesta Memoria


55

NIVEL 1: MÓDULO OPTIMIZACION

NIVEL 2: MATERIA OPTIMIZACIÓN



12 6 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso Optimización I 6 3

Optimización II 6 3

Optimización III 6 4


CAS


- Identificar los problemas resolubles mediante técnicas de optimización.

- Representar problemas reales mediante un modelo de optimización

- Conocer los fundamentos de las principales técnicas de optimización lineal, entera, no lineal y multiobjetivo.

- Resolver un problema de optimización utilizando las técnicas de optimización más adecuadas y recoger, analizar

e interpretar sus resultados.

- Conocer el concepto de metaheurística como base para la resolución de problemas de optimización complejos.

- Aplicar métodos de búsqueda estocástica para la resolución de problemas de optimización complejos.

- Identificar los algoritmos metaheurísticos más apropiados para la resolución de un problema.

- Diseñar e implementar algoritmos metaheurísticos adaptados a cada problema específico.

- Combinar diferentes estrategias de optimización para resolver problemas complejos.

- Evaluar las ventajas y desventajas de los diferentes algoritmos de optimización.

- Explotar los mecanismos de la física para el diseño de algoritmos de optimización.

- Explicar las bases de los algoritmos basados en poblaciones y sociedades. CONTENIDOS de la materia (breve descripción)

Optimización lineal. Optimización entera. Optimización no lineal. Optimización multiobjetivo. Optimización

metaheurística. Fundamentos de búsqueda estocástica. Generación artificial de aleatoriedad. Scatter search. Tabú

search. Simulated annealing. Greedy randomized adaptive search procedures. Variable neighborhood search.

Aplicación en problemas reales de organización, planificación y logística. Algoritmos genéticos, evolutivos,

gravitacionales, enjambre y colonias de hormigas.

OBSERVACIONES



posteriores con un alto grado de autonomía. CG5. Identificar las soluciones más adecuadas y efectivas para los problemas que se planteen el marco de la Ciencia

de Datos, teniendo en cuenta tanto las características propias del problema como el entorno del mismo. CG6. Crear modelos y tomar decisiones basadas en los datos disponibles combinando los conocimientos adquiridos


CT5. Capacidad para trabajar por proyectos. Específicas

CE11.Ser capaces de utilizar las técnicas de análisis de datos adecuadas para extraer modelos matemáticos que

enriquezcan formulaciones matemáticas de problemas de optimización. CE12. Dominar las técnicas de optimización metaheurísticas, incluyendo las basadas en poblaciones y en

sociedades, así como el uso de combinaciones de las mismas en metaheurísticas híbridas. CE20. Resolver problemas de optimización complejos y dinámicos aplicando las técnicas más adecuadas a cada

situación.

Propuesta Memoria


56

ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad

A1. Clases expositivas/ participativas 98 100 A2. Prácticas 70 100 A3. Actividades de aprendizaje cooperativo 0 100 A4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 28 0 A5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 236 0 A6. Tutorías 6 0 A7. Pruebas de evaluación 12 100




mínima

Ponderación


E2. Pruebas tipo test 0 15 E3. Presentaciones orales 0 0 E4. Trabajos e informes 20 50 E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 30


Propuesta Memoria


57

NIVEL 1: MÓDULO APRENDIZAJE

NIVEL 2: MATERIA APRENDIZAJE



12 6 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso Aprendizaje automático 6 3

Modelos estadísticos avanzados 6 3

Aprendizaje profundo 6 4


CAS


- Explicar los conceptos teóricos básicos necesarios para los procesos de aprendizaje.

- Describir procesos de aprendizaje mediante modelos estadísticos apropiados.

- Aplicar el aprendizaje bayesiano a problemas de tratamiento de datos.

- Utilizar herramientas de inferencia bajo el enfoque bayesiano.

- Modelizar la evolución de fenómenos aleatorios.

- Conocer los diferentes métodos para analizar series temporales.

- Construir sistemas automáticos e inteligentes para el aprendizaje a partir de datos.

- Evaluar qué sistema de aprendizaje es el más apropiado para un problema dado.

- Explicar el funcionamiento de una red neuronal.

- Describir las características de los diferentes tipos de redes neuronales profundas.

- Diseñar redes neuronales profundas para el tratamiento de datos e información. CONTENIDOS de la materia (breve descripción)

Procesos estocásticos. Aprendizaje bayesiano. Modelos lineales. Series temporales. Aprendizaje basado en

ejemplos. Análisis del bias. Aprendizaje automático e inteligente. Máquinas de soporte vectorial. Ensembles.

Análisis del clúster. Perceptrón y perceptrón multicapa. Bases teóricas de las redes neuronales profundas. Redes

neuronales profundas. Redes de creencia profundas: autocodificadores profundos. Redes convolucionales y

recurrentes. Regularización.

OBSERVACIONES




resolución de problemas dentro de su área de estudio. CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto

especializado como no especializado. CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios



de naturaleza homogénea u heterogénea, en particular cuando se trata de grandes volúmenes de datos. CG5. Identificar las soluciones más adecuadas y efectivas para los problemas que se planteen el marco de la Ciencia

de Datos, teniendo en cuenta tanto las características propias del problema como el entorno del mismo. Transversales

CT5. Capacidad para trabajar por proyectos. Específicas

CE16. Manejar los métodos de aprendizaje tanto estadísticos como automáticos aplicados a conjuntos de datos. CE17. Entender las estructuras bioinspiradas para el aprendizaje, sus bases teóricas, su diseño y sus aplicaciones en

diferentes problemas. CE21. Ser capaces de pensar críticamente sobre los datos, identificando los modos de almacenamiento, pre-


Propuesta Memoria


58






mínima

Ponderación


Propuesta Memoria


59

NIVEL 1: MÓDULO MINERÍA DE DATOS

NIVEL 2: MATERIA MINERÍA DE DATOS



12 12 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso Preparación de datos 3 3 Modelización estadística 3 3 Análisis multivariante y visualización de datos 6 3 Extracción del conocimiento 6 4 Big Data 6 4 LENGUAS DE IMPARTICIÓN de la materia y de las asignaturas

CAS


- Explicar cómo puede llevarse a cabo un preprocesamiento de datos por medio de técnicas estadísticas e

inteligentes.

- Describir las principales características de un conjunto de datos para facilitar su procesamiento.

- Identificar relaciones entre los datos.

- Extraer las características más relevantes de los datos.

- Normalizar los datos para permitir su procesamiento.

- Eliminar el ruido y las distorsiones que puedan afectar a los datos.

- Diseñar sistemas de predicción basados en los datos existentes.

- Explicar el concepto de Big Data.

- Identificar técnicas de minería de datos apropiadas para el manejo de grandes volúmenes de datos.

- Diseñar sistemas físicos capaces de procesar grandes volúmenes de datos a gran velocidad.

- Evaluar la capacidad de un sistema para tratar grandes volúmenes de datos.

- Aplicar los diferentes modelos lineales generalizados, mixtos y aditivos generalizados para resolver problemas

reales

- Distinguir la utilidad de cada técnica multivariante y los requisitos que deben tener los datos para su correcta

utilización.

- Utilizar el análisis multivariante en la toma de decisiones. CONTENIDOS de la materia (breve descripción)

Modelos lineales generalizados (regresión logística y regresión de Poisson). Modelos mixtos. Modelos aditivos

generalizados. Estadística multivariante. Distancia multivariante y distribuciones de probabilidad. Análisis

discriminante. Análisis factorial. Análisis de correspondencias. Correlación canónica. Escalamiento

multidimensional. Análisis cluster. Introducción al text mining. Técnicas de integración, normalización y

transformación de datos. Selección de variables e instancias. Detección de outliers. Tratamiento de valores perdidos

y ruido. Utilización de sistemas inteligentes en minería de datos. Técnicas de minería de datos descriptiva. Sistemas

de predicción. Manejo de grandes cantidades de datos. Modelo MapReduce. Tecnologías para el procesamiento

masivo de datos. Procesamiento en tiempo real de grandes cantidades datos.

OBSERVACIONES




resolución de problemas dentro de su área de estudio. CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto

especializado como no especializado. CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios

posteriores con un alto grado de autonomía. CG4. Saber utilizar los procesos teóricos y aplicados que permiten extraer información a partir de conjuntos de datos

de naturaleza homogénea u heterogénea, en particular cuando se trata de grandes volúmenes de datos..

Propuesta Memoria


60


de Datos, teniendo en cuenta tanto las características propias del problema como el entorno del mismo. Transversales CT4. Capacidad para el trabajo en equipos multidisciplinares y multiculturales. CT5. Capacidad para trabajar por proyectos.

Específicas CE4. Conocer las principales técnicas que permitan realizar un análisis exploratorio preliminar de los datos. CE14. Manejar, organizar información estadística e interpretar las técnicas de visualización y preprocesamiento de

datos. CE15. Ser capaces de pensar críticamente sobre los datos, identificando los modos de almacenamiento,

preprocesamiento y análisis más adecuados para los objetivos del estudio. CE18. Comprender los conceptos fundamentales relacionados con los problemas que implican grandes volúmenes

de datos. ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad





mínima

Ponderación

máxima

E1. Pruebas escritas 30 70 E2. Pruebas tipo test 0 0 E3. Presentaciones orales 5 30 E4. Trabajos e informes 20 50 E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 30 E6. Participación activa 0 10

Propuesta Memoria


61

NIVEL 1: MÓDULO CIENCIA Y SOCIEDAD

NIVEL 2: MATERIA CIENCIA Y SOCIEDAD




6


Ciencia y Sociedad 6 3


CAS



-Desarrollar pensamiento crítico.

-Identificar las principales líneas de investigación llevadas a cabo en las áreas de estudio afines al grado, integrando

los conocimientos adquiridos en el grado en la resolución de problemas.

-Identificar los planteamientos actuales en el mundo empresarial, entendiendo su problemática y analizando los

factores técnicos, éticos y legislativos que se deben tener en cuenta

-Formular nuevas preguntas en las áreas de estudio afines al grado, aplicando el método científico a un problema real, analizando los resultados y transmitiendo conclusiones de forma eficaz.

-Formular nuevas estrategias de innovación integrando las competencias adquiridas en las distintas materias del grado


Seminarios de carácter multidisciplinar sobre temas de actualidad, de interés para la sociedad, iniciación a la

investigación o complementarios con el desarrollo de las diferentes materias del grado.

OBSERVACIONES

Los temas a tratar serán definidos anualmente en base a las temáticas de más actualidad a nivel empresarial e

investigador. Esta materia estará bajo la responsabilidad de un equipo multidisciplinar de profesores que harán

una propuesta de las temáticas a tratar y de los profesionales de ámbito público o privado e investigadores

relevantes que participarán como ponentes cada año. En este marco, se les planteará a los estudiantes distintas

problemáticas que tendrán que resolver en grupos multidisciplinares y defender ante una audiencia de estudiantes y profesores del grado con posterior sesión de debate.



CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto



de plantear nuevas preguntas, integrarlas en el contexto adecuado y generar un avance en el conocimiento

científico y profesional.

Transversales


de actuación.


CT5. Capacidad para trabajar por proyectos


Específicas

CE25. Capacidad para analizar problemas de naturaleza multidisciplinar y encontrar soluciones que combinen


Propuesta Memoria


62




A2. Prácticas 0 0




A6. Tutorías 12 0








mínima

Ponderación

máxima







Propuesta Memoria


63

NIVEL 1: MÓDULO SIMULACIÓN

NIVEL 2: MATERIA SIMULACIÓN



6 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso Simulación 6 4


CAS


- Comprender los fundamentos de la simulación de eventos discretos, de la simulación basada en agentes y de la

simulación dinámica.

- Representar un proceso industrial mediante un modelo de simulación adecuado para los objetivos del estudio.

- Conocer los fundamentos en los que se basa la optimización con simulación.

- Implementar un modelo de simulación, diseñar los experimentos de simulación, recoger los resultados y

analizarlos e interpretarlos.

- Explicar la noción de autómata celular como posible base para la construcción de un modelo de simulación.

- Evaluar la calidad de un modelo de simulación en función del error cometido.

- Construir representaciones computacionales que permitan explicar un modelo de simulación.

- Relacionar los procesos de simulación con los de aprendizaje a partir del uso de reglas. CONTENIDOS de la materia (breve descripción)

Modelos de colas. Sistemas, procesos y modelos. Clasificación de sistemas y modelos. Modelado. Verificación y

validación. Simulación de eventos discretos. Simulación basada en agentes. Simulación dinámica. Optimización

con simulación. Modelos híbridos. Autómatas celulares. Aplicaciones específicas físicas, químicas, ingenieriles y

sanitarias. OBSERVACIONES

A complementar con una asignatura optativa de 6 ECTS




resolución de problemas dentro de su área de estudio CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto

especializado como no especializado CG6. Crear modelos y tomar decisiones basadas en los datos disponibles combinando los conocimientos adquiridos


CT5. Capacidad para trabajar por proyectos. CT6. Capacidad para emprender e innovar en el ámbito de las Ciencias.


simulación que incorporan sus incertidumbres y complejidades. CE13. Utilizar los fundamentos teóricos para el desarrollo de modelos de simulación con aplicaciones en industria

y epidemiología. ACTIVIDADES FORMATIVAS de la materia Actividad formativa Nº Horas % Presencialidad


Propuesta Memoria


64

METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia M1. Método expositivo M2. Resolución de ejercicios y problemas M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos



mínima

Ponderación


Propuesta Memoria


65

NIVEL 1: MÓDULO OPTATIVIDAD

NIVEL 2: MATERIA OPTATIVIDAD

Créditos ECTS 18 Carácter* Optativo


18 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso

4


CAS

RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia Adquirir conocimientos más avanzados sobre aspectos específicos relacionados con la titulación.


Aspectos relacionados con la titulación, no cubiertos con suficiente detalle en las asignaturas obligatorias.

OBSERVACIONES


CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la

base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto

avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo

de estudio.

CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean

las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de

problemas dentro de su área de estudio.

CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área

de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.



CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios



de Datos, teniendo en cuenta tanto las características propias del problema como el entorno del mismo.

Transversales ---


simulación que incorporan sus incertidumbres y complejidades. CE13. Utilizar los fundamentos teóricos para el desarrollo de modelos de simulación con aplicaciones en industria y

epidemiología. CE25. Capacidad para analizar problemas de naturaleza multidisciplinar y encontrar soluciones que combinen


Propuesta Memoria


66







A6. Tutorías 9 0




Sistema de evaluación Ponderación mínima Ponderación máxima

E1. Pruebas escritas 50 70 E2. Pruebas tipo test 0 0 E3. Presentaciones orales 0 20 E4. Trabajos e informes 0 40 E5. Pruebas e informes de trabajo experimental 0 0 E6. Participación activa 5 10

Propuesta Memoria


67

NIVEL 1: MÓDULO TRABAJO FIN DE GRADO

NIVEL 2: MATERIA TRABAJO FIN DE GRADO

Créditos ECTS 6 Carácter* OBLIGATORIO


6 NIVEL 3: ASIGNATURAS ECTS Año/curso

4


CAS

RESULTADOS DE APRENDIZAJE de la materia Realizar, presentar y defender individualmente un ejercicio original consistente en un trabajo en el ámbito de la Ciencia

de Datos, de naturaleza profesional, en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en los módulos

previos.


OBSERVACIONES


CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean

las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de

problemas dentro de su área de estudio.

CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área

de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.



CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios


Transversales CT2. Capacidad para la comunicación eficaz oral y escrita.

CT3. Capacidad para la búsqueda y utilización de la información, normativa y reglamentación relativa a su ámbito de

actuación.


Específicas CE26 - Capacidad para realizar, presentar y defender, individualmente, ante un tribunal universitario un ejercicio

original consistente en un trabajo en el ámbito de la Ciencia de Datos, en el que se sinteticen e integren las competencias

adquiridas en los módulos previos.


A1. Clases expositivas/ participativas 0

A2. Prácticas 0




Propuesta Memoria


68

A6. Tutorías 0


METODOLOGÍAS DOCENTES de la materia M3. Aprendizaje basado en problemas/proyectos


Sistema de evaluación Ponderación mínima Ponderación máxima

E7. Elaboración de trabajo individual: Trabajo individual

que aplique, analice, desarrolle o recoja una parte de la

materia. Exposición oral del trabajo en el aula

100 100

6. PERSONAL ACADÉMICO

Departamento/Área de conocimiento ECTS % Asignación

Automática y Computación (Ciencia de la Computación e Inteligencia

Artitficial) 61,2 25,50%

Matemáticas 18 7,50%

Ingeniería Matemática e Informática (Lenguajes y Sistemas Informáticos) 19,8 8,25%

Ingeniería Matemática e Informática (Matemática Aplicada) 30 12,50%

Estadística e Investigación Operativa 45 18,75%

Gestión de Empresas (Organización de Empresas) 6 2,50%

Gestión de Empresas (Economía Financiera y Contabilidad) 6 2,50%

Gestión de Empresas (Comercialización e Investigación de Mercados) 6 2,50%

Ciencias del Medio Natural 6 2,50%

Producción Agraria 6 2,50%

Física 6 2,50%

Los ECTS correspondientes a las materias: Ciencia y Sociedad, Optatividad y TFG, no aparecen en la tabla de

asignación ya que por las características de las mismas esta asignación se realizará durante el proceso de implantación.

6.1 PERSONAL ACADÉMICO

Este documento será generado por la Unidad de Organización y Calidad de la UPNA.

6.2 OTROS RECURSOS HUMANOS

Este documento será generado por la Unidad de Organización y Calidad de la UPNA.

6.3 MECANISMOS PARA ASEGURAR LA IGUALDAD ENTRE HOMBRES Y MUJERES Y

LA NO DISCRIMINACIÓN DE PERSONAS CON DISCAPACIDAD

El Vicerrectorado de Proyección Universitaria y Relaciones Institucionales de la Universidad Pública de Navarra, a

través de la Unidad de Acción Social e Igualdad, gestiona un servicio universitario de atención, apoyo y

asesoramiento a la comunidad universitaria desde el que se promueven y organizan actuaciones solidarias y sociales

en la Universidad y hacia la sociedad.

En materia de Igualdad, La Universidad Pública de Navarra cuenta con un Plan de Igualdad desde el año 2007

desarrollado a partir del Diagnóstico sobre la igualdad entre mujeres y hombres de ese mismo año que sigue

actualmente vigente.

La Unidad de Igualdad es quien se encarga de la gestión de las políticas de igualdad en la Universidad, políticas que

incluyen por un lado trabajar por mejorar la integración de la transversalidad del enfoque de género en todos los

programas, proyectos y a todos los niveles, y por otro lado, acciones concretas en pro de la consecución de una

Propuesta Memoria


69

igualdad real y efectiva.

Esto se traduce en trabajar en pro de estos cuatro objetivos:

- Visibilizar las desigualdades por razón de género existentes hoy en día en el ámbito universitario.

- Promover la Igualdad entre mujeres y hombres en todas las áreas y ámbitos de actuación de la Universidad:

Impulsando la paridad de género en los órganos de gestión/dirección de la Universidad

Eliminando los obstáculos que impiden a las mujeres desarrollar su carrera profesional tanto entre el PDI

como entre el PAS.

Fomentar el conocimiento del alcance y significado del principio de igualdad entre mujeres y hombres

entre toda la comunidad universitaria

Promover la utilización no sexista del lenguaje

Impulsar la formación en género y la coeducación, así como la participación en proyectos de investigación

y colaboración con otras instituciones y empresas que favorezcan la igualdad

- Velar por la aplicación efectiva del principio de igualdad entre mujeres y hombres.

- Contribuir a la erradicación de la violencia de género, el acoso y el abuso por razón de género en el ámbito

universitario

Las líneas de acción en las que se están trabajando en estos últimos años giran en torno a estos objetivos específicos:

- Consolidar la perspectiva de género en la política de comunicación institucional.

- Promover la incorporación de la variable sexo en la información estadística que produce la Universidad

Pública de Navarra a fin de poder evaluar las desigualdades de género en todos los ámbitos.

- Contribuir a la remoción de los obstáculos que dificultan la carrera académica y/o administrativa de las

mujeres de la UPNA, tanto docentes e investigadoras como de administración y servicios.

- Contribuir al desarrollo de las medidas de conciliación de la vida personal, familiar y profesional, en el marco

del Acuerdo del Consejo de Gobierno de 24 de abril de 2008 (BON de 26 de mayo de 2008).

- Implementar un programa de prevención sobre todo tipo de discriminación, acoso, abuso sexual y violencia

de género que pueda detectarse en el contexto universitario como consecuencia de la persistente desigualdad

entre mujeres y hombres.

- Promover la transversalidad de la perspectiva de género en el diseño, ejecución y evaluación de las nuevas

titulaciones de grado en el marco Europeo de Educación Superior.

- Afianzar la Unidad de Igualdad. Posibilitar que la Comunidad Universitaria tome conciencia de la desigualdad

existente entre hombres y mujeres a través de programas y de medidas de sensibilización que promuevan una

igualdad real y efectiva de oportunidades entre mujeres y hombres. Los objetivos recogidos en el mismo

quedan supeditados a los recursos económicos disponibles.

De estos objetivos se han derivado las siguientes acciones:

Destacan las acciones de formación, sensibilización y asesoramiento, colaborando con asociaciones y colectivos

estudiantiles, diversos ayuntamientos, entidades sociales y diferentes áreas y servicios oficiales como Instituto

Navarro de Igualdad o Consejo de la Juventud de Navarra.

- Sensibilización/prevención: Acciones de prevención de violencia en las carpas de octubre 15 y abril 16;

acciones de sensibilización y de formación en torno al 25N, Día Internacional contra las violencias hacia las

mujeres; acciones de sensibilización en torno al Día internacional de las mujeres 8M.

- Formación: Formación dirigida al PDI, cursos de formación dirigida al PAS, formación y asesoramiento a la

carta a personas/servicios en torno al uso no sexista del lenguaje; organización en la UPNA de conferencias,

talleres, mesas redondas en torno a la violencia de género y a la igualdad. Proyecto GELA saludable: talleres

dirigidos al alumnado sobre prevención de violencia machista, consumos, manejo del estrés, etc.

- Atención, asesoramiento e información: A la comunidad universitaria en temas como violencia contra las

mujeres, conciliación, acoso, recursos, exención de costes académicos por víctima de violencia; al alumnado

Propuesta Memoria


70

sobre diferentes temas en relación a proyectos de aula, TFG, TFM, tesis doctorales y proyectos de

investigación; y al profesorado sobre diferentes temas referidos a sus asignaturas y/o proyectos de

investigación, aporte de unidades didácticas y otros materiales.

- Gestión de la ludoteca de verano.

- Protocolo de acoso psicológico, sexual y por razón de sexo.

- Otras actuaciones: participación como jurado en el I Premio de investigación de estudios de género del G9.

Por otro lado, la Unidad de Acción Social e Igualdad desarrolla un Programa de atención a personas con

discapacidad en la Universidad. De esta forma, presta apoyo a personas con discapacidad garantizando la igualdad

de oportunidades en el acceso e integración en los estudios universitarios y proporcionándoles, mediante planes

personalizados de atención, las ayudas técnicas materiales y humanas necesarias para posibilitar su integración y

plena autonomía.

Asimismo realiza acciones de sensibilización de la Comunidad Universitaria hacia las personas con discapacidad y

trabaja en la eliminación de barreras arquitectónicas, técnicas y de accesibilidad a la comunicación e información,

para conseguir que la Universidad se convierta en un espacio de accesibilidad universal y diseño para todas las

personas.

7. RECURSOS MATERIALES Y SERVICIOS

Los servicios y medios materiales disponibles en la Universidad Pública de Navarra (UPNA) son, con carácter general,

de tipo centralizado y de uso común para todas las titulaciones impartidas.

Medios materiales

- El Edificio de Administración y Gestión, en el que se centralizan los procesos administrativos (matrículas,

actas, certificaciones, admisión…).

- El Aulario, en el que se imparten un gran número de clases magistrales y seminarios correspondientes a la mayor

parte de las titulaciones de la UPNA, y donde se llevan a cabo los exámenes de las distintas asignaturas que se

imparten. A continuación se detallan las aulas de docencia y de uso común presentes en el Aulario de los distintos

Campus de la UPNA.

Campus Arrosadia

Campus Ciencias de la

Salud Campus Tudela

Aulas

Docencia

Aulas

Uso

Común

Aulas

Docencia

Aulas Uso

Común

Aulas

Docencia

Aulas Uso

Común

Nº aulas 88 3 14 1 13 2

Superficie (m2) 103 288 120 300 63 274

Capacidad media

(puestos) 95 196 89 300 44 180

En el caso de Ciencia de Datos, el título se imparte en el Campus Arrosadía, utilizando tanto las aulas de docencia

como las aulas de uso común.

- En los edificios departamentales también se dispone de espacios como aulas, despachos, laboratorios y espacios

comunes. En la siguiente tabla se detallan dichos espacios para aquellos departamentos relacionados con el Grado

en Ciencia de Datos.

Propuesta Memoria


71

ESPACIOS (m2) por Departamentos

ARROSADIA

DEPARTAMENTO DESPACHOS

LABORATORIOS y ESPACIOS

COMUNES

1. Automática y Computación 648,00 1.591,58

8. Física 433,30 727,20

10. Gestión de Empresas 1.015,00 272,00

15. Estadística e Investigación Operativa 405,00 420,00

16. Producción Agraria 470,00 1.276,24

20. Ciencias del Medio Natural 345,00 1.407,92

35. Matemáticas 326,00 157,00

36. Ingeniería Matemática e Informática 569,00 309,00

(Datos actualizados a Diciembre 2016)

Estos laboratorios están dotados de los equipos informáticos y científicos necesarios para el desarrollo de las dieferentes

materias. En particular, los laboratorios del Departamento de Automática y Computación estarán preparados para

trabajar con un clúster de ordenadores capaz de soportar las diferentes prácticas necesarias.

- Biblioteca. En la UPNA hay 3 bibliotecas: la sede principal se encuentra en el Campus de Arrosadia, existiendo

también una biblioteca en el Campus de Ciencias de la Salud (dentro del recinto del Hospital de Navarra) y una

tercera en el Campus de Tudela.

Los estudiantes tienen a su disposición las publicaciones de mayor interés y actualidad seleccionadas para su

adquisición por las diferentes áreas de los Departamentos. Ofrece además un servicio de préstamo de libros, incluido

el servicio de préstamo interuniversitario. Los fondos bibliográficos de la Biblioteca de la UPNA se resumen en la

siguiente tabla:

Colecciones de la Biblioteca

Monografías papel (total) 347.531

- Campus Arrosadia 332.881

- Campus Ciencias de la Salud 9.026

- Campus Tudela 5.624

Monografías electrónicas 38.499

Documentos en el repositorio institucional

Academica-e 6.777

Bibliografía básica y manuales 16.638

Revistas electrónicas 10.509

Revistas papel (total) 712

- Campus Arrosadia 563

- Campus Ciencias de la Salud 10

- Campus Tudela 6

Bases de datos electrónicas 76


La Biblioteca también dispone de espacios habilitados para el estudio individual, y para la elaboración de trabajos hay

zonas habilitadas dotadas con equipamiento informático (salas de trabajo en grupo). Además, en toda la biblioteca

existe conexión Wifi a Internet. En la siguiente tabla se detallan estos espacios y equipamientos, y su distribución en

los campus de la UPNA.

Propuesta Memoria


72

Campus

Arrosadia

Campus

Ciencias de la Salud

Campus

Tudela

Puestos de lectura 1.457 166 182

Superficie (m2) 11.905 550 682

Ordenadores para uso público 170 23 17

Salas de trabajo en grupo 24 5 5


- Salas de Informática. La Universidad cuenta con aulas de informática de libre acceso con equipamiento

informático. La universidad actualmente cuenta con conexión Wifi en sus edificios.

Los datos referentes a las aulas dotadas de equipamiento informático se detallan en la siguiente tabla.

Campus Arrosadia Campus

Ciencias de la Salud

Aulas de docencia Equipos totales

21 1

768 31

Aulas libre acceso Equipos totales

2 en Aulario + Libre acceso en Biblioteca

Libre acceso en Biblioteca

138 47

Puntos Wifi Capacidad usuarios a la red wifi Accesos concurrentes por punto

159 12

6.360 480

40 40


- Instalaciones deportivas. La sección de deportes cuenta con personal e instalaciones para facilitar y promocionar

la práctica de actividades físico-deportivas. Dichas actividades sirven de complemento a la actividad académica

y para obtener créditos de extensión universitaria. El servicio de deportes consta de las siguientes instalaciones:

Pabellón Polideportivo.

Rocódromo.

Piscina cubierta.

2 Salas Multiusos.

Frontón Cubierto.

Sala de Musculación.

Pista Polideportiva Cubierta.

Pista Polideportiva Descubierta.

2 Pistas de Tenis Cubiertas.

2 Pistas de Tenis Descubiertas.

Cancha de prácticas de golf y Puttin-green.

Campo de fútbol de hierba artificial.

Campo de fútbol de hierba natural.

Campo de rugby de hierba natural.

Propuesta Memoria


73

Se ofertan actividades deportivas al estudiante como spinning, triatlón, voleibol, waterpolo, pilates, taekwondo, aerobic,

baloncesto, balonmano, escalada, jockey hierba, rugby, etc. Se organizan actividades de competición reglada con

distinto nivel de compromiso y exigencia, en variadas modalidades deportivas. Por ejemplo: Torneo de la Universidad,

Campeonatos de España Universitarios (individuales y colectivos), etc. Existen programas de ayudas al deporte de alto

nivel, para facilitar la carrera deportiva y académica del alumnado. Además existe una “Aula de deporte y salud”

orientada a la formación en temas relacionados con la salud y la actividad físico-deportiva.

- Cafeterías y comedores. Además del edificio de Cafetería situado junto al Aulario, los edificios de Ciencias de

la Salud y de El Sario cuentan con cafeterías propias en las que también se sirven comidas. Los comedores

situados en el Campus cuentan con una capacidad para 360 plazas. Sirven comidas los días lectivos.

- Residencia de Estudiantes. La Universidad Pública de Navarra cuenta con una residencia universitaria (Los

Abedules) situada en el Campus de Arrosadía. La residencia dispone de 250 plazas en total repartidas en

habitaciones individuales con cocina, habitaciones individuales con cocina compartida y habitaciones dobles tipo

suite para estancias diarias. La residencia Los Abedules está equipada con las siguientes zonas comunes: Salas

de estudio, salas de TV y DVD, sala de informática, sala de maquetas, gimnasio, sala de juegos, lavandería,

servicio vending y parking.

- Otros servicios

Además de las instalaciones mencionadas y los servicios que se ofrecen a través de ellas, la universidad cuenta con:

Unidad de Atención Universitaria (Oficina de Información al Estudiante) cuya finalidad es la de

facilitar a los estudiantes presentes y futuros y al público en general el acceso a información y orientación

universitaria.

Sección de Relaciones Internacionales y Cooperación. La Sección de Relaciones Internacionales de la

Universidad Pública de Navarra informa, asesora, centraliza, coordina, gestiona y promueve las relaciones

internacionales y la cooperación en el ámbito internacional. En relaciones internacionales y movilidad se

realizan entre otras las siguientes acciones:

- Convocatoria de movilidad internacional: Grados y Másteres Universitarios

- Convocatoria de prácticas internacionales

- Movilidad internacional: Doctorado

- Convocatoria de movilidad nacional SICUE-SENECA

- Servicio de voluntariado europeo

- Programa Buddy

La Sección de Relaciones Internacionales y el coordinador de movilidad ofrecen asesoramiento académico a aquellos

alumnos de intercambio que lo necesiten.

Fundación Universidad- Sociedad. El área de empleo de la Fundación Universidad-Sociedad tiene como

objetivo facilitar el acceso al mercado laboral de los titulados universitarios en puestos cualificados acordes

a los estudios realizados. Para lograrlo colabora con la Universidad, las administraciones y las empresas e

instituciones, con las que se mantiene un contacto directo mediante la realización de visitas en sus sedes y

la firma de convenios de colaboración. Los servicios que ofrecen son:

- Ofertas de prácticas

- Prácticas Internacionales

- Ofertas de trabajo

- Orientación en la búsqueda de empleo

Centro Superior de Idiomas. El Centro Superior de Idiomas es un servicio que oferta la Universidad

Pública de Navarra para garantizar la formación lingüística del alumnado, profesorado y personal de

administración y servicios en ALEMÁN, ESPAÑOL, FRANCÉS e INGLÉS. La enseñanza presencial o

semipresencial se completa con el acceso al centro de recursos y el servicio de préstamo de lecturas

niveladas, revistas y películas. Además se ocupa de la realización de diferentes pruebas de capacitación

lingüística (pruebas para Erasmus, becarios, etc. y pruebas oficiales para la obtención de títulos oficiales).

Propuesta Memoria


74

Unidad de Acción Social. Se trata de un servicio universitario de atención, apoyo y asesoramiento desde

el que se promueven y organizan actuaciones solidarias y sociales en la Universidad y hacia la sociedad.

En concreto, se llevan a cabo los siguientes programas:

- Programa de orientación y atención social a la Comunidad Universitaria.

- Programa de atención a personas con discapacidad en la Universidad.

- Programa de universidad saludable.

- Programa de voluntariado universitario (ambiental, internacional y social).

- Programa de Igualdad de género (incluye servicio de ludotecas).

Unidad de Igualdad. La Unidad de Igualdad intenta visibilizar las desigualdades por razón de género,

promover la igualdad entre mujeres y hombres en todas las áreas y ámbitos de actuación de la

Universidad, velar por la aplicación efectiva del principio de igualdad entre hombre y mujeres y contribuir

a la erradicación de la violencia de género, el acoso y el abuso por razón de género en el ámbito

universitario.

Desde la Unidad de Igualdad se organizan diferentes acciones formativas tanto para el PAS como para el

PDI, acciones de sensibilización para toda la comunidad universitaria, talleres para el alumnado o

intervenciones en aula. Complementado con la sección web de la unidad, donde se podrá encontrar amplia

información y recursos de interés sobre temas como comunicación inclusiva, prevención de violencia

contra las mujeres o incorporación del enfoque de género en la ciencia.

Unidad de Atención Sanitaria y Psicológica. Es un servicio de atención, cuidado y promoción de salud

que se ofrece a los miembros de la Comunidad Universitaria. El servicio que ofrece es el siguiente:

atención de urgencia, consulta médica, de enfermería y de apoyo psicológico. Incluye también campañas

de vacunación, así como punto de información y puesta en práctica de programas de promoción de estilos

de vida saludables.

Centro Superior de Innovación Educativa. Este centro es el responsable del Aulario Virtual de la

UPNA, con la totalidad de asignaturas, profesores y estudiantes en la plataforma “MiAulario”. El Aulario

Virtual proporciona un complemento virtual a todas las asignaturas de la oferta académica y una solución

Web para el trabajo en colaboración de grupos de investigación y servicios universitarios de la UPNA, y

está abierto a toda la comunidad universitaria (estudiantes, PDI y PAS). Desde el curso 2008/2009, este

servicio se viene utilizando para el apoyo de los distintos planes desarrollados por la UPNA en relación

a la mejora de la docencia (plan piloto de tutoría, planes de calidad, grupos de coordinación docente…).

Los servicios que ofrecen son:

- Gestión, apoyo, y atención al usuario del Aulario Virtual

- Plan de formación al PDI, sobre metodologías docentes, e innovación educativa y tecnológica

- Servicios Audiovisuales

- Coordinación y apoyo del Campus Virtual Compartido del G9 en la Universidad Pública de

Navarra

- Coordinación y Gestión de Proyectos de Innovación Educativa

Propuesta Memoria


75

8. RESULTADOS PREVISTOS

8.1 ESTIMACIÓN DE VALORES CUANTITATIVOS

TASA DE GRADUACIÓN % TASA DE ABANDONO % TASA DE EFICIENCIA %

65% 15% 76%

CODIGO TASA VALOR %

1 Tasa de rendimiento 90%

Justificación de los Indicadores Propuestos: En la actualidad no existe en España ningún título en Ciencia de Grados o similar que pueda servir de referencia

para el establecimiento de estos indicadores. Sin embargo, dada la fuerte componente matemática, estadística y

computacional del plan de estudios, cabe esperar que los estudiantes que accedan al mismo sean estudiantes

fuertemente motivados y con un rendimiento académico previo notable. Por tanto, es razonable suponer que dichos

estudiantes tendrán una tasa de éxito muy elevada, pero hay que tener en cuenta la posibilidad de que, sobre todo en

las primeras promociones, existan estudiantes que no completen sus estudios por haberse integrado prematuramente

al mercado laboral. Además, no se puede perder de vista que estas carreras son también carreras que, por su

naturaleza, presentan tasas de abandono altas.

Sin embargo, en el Grado en Ciencia de Datos que se propone es importante tener en cuenta los dos puntos

siguientes:

1.- El atractivo que la Ciencia de Datos presenta en la actualidad para un perfil de estudiantes con vocación

científico-técnica. No cabe esperar, al menos en principio, un elevado porcentaje de estudiantes que escojan este

grado por descarte. Por el contrario cabe esperar que sea la primera opción para muchos de ellos.

2.- El relativamente reducido número de estudiantes de nueva admisión. Es muy posible que la demanda supere la

oferta, lo que a su vez conduzca a un proceso de selección de los estudiantes mejor preparados y cualificados para

esta titulación, lo que, unido a la consideración hecha en el punto 1, reduzca las tasas de abandono.

Por tanto, es razonable pronosticar una tasa de abandono sea relativamente baja, en torno a un 15% a lo sumo. Con

estos datos de referencia, por tanto, cabe asumir una tasa de eficiencia en torno a un 76%. En cualquier caso, estas

estimaciones se refieren a estudiantes con dedicación completa, es decir, que dedican un trabajo real de 60 ECTS

anuales al Grado. Para aquellos estudiantes en otras situaciones y, en particular, para aquellos que se incorporen

prematuramente al mercado laboral, será necesario introducir factores de corrección.

En todo caso, es importante insistir en que la ausencia de referencias específicas para el grado en Ciencia de Datos

impide que pueda llevarse a cabo un análisis plenamente objetivo de estos indicadores. En este sentido, las profundas

diferencias existentes con otros grados, como los de Ingeniería Informática o Matemáticas impartidos en esta u otras

universidades, hacen que los resultados no sean extrapolables ni puedan utilizarse como base para una estimación.

8.2 PROCEDIMIENTO GENERAL PARA VALORAR EL PROCESO Y LOS RESULTADOS

En la Universidad Pública de Navarra existe un procedimiento general de valoración del progreso y los resultados

del aprendizaje. Dicho procedimiento se enmarca dentro del Sistema de Garantía Interna de Calidad de los Títulos

(SGIC), aprobado en Consejo de Gobierno celebrado el 24 de octubre de 2008.

La Universidad Pública de Navarra contempla en sus Estatutos (Art. 71 y 72) la existencia de la Comisión de Calidad

de la UPNA, con el compromiso de asegurar la calidad de los servicios de enseñanza e investigación y la evaluación

de las actividades académicas y de gestión.

Además, todos los Centros de la Universidad Pública de Navarra dispondrán de una estructura responsable del SGIC

en su Centro. Esta estructura se materializa en una Comisión de Garantía de Calidad del Centro (CGCC). La CGCC

se reúne periódicamente, mínimo dos veces en cada curso académico, una al final de cada semestre.

Las Comisiones de Garantía de Calidad (CGCC) de todos los Centros forman, junto a la Comisión de Calidad de la

Universidad, la estructura responsable de la calidad en la Universidad Pública de Navarra.

Son miembros de la Comisión de Garantía de Calidad del Centro (CGCC) los siguientes:

- Decano o Director del Centro, quien la preside.

Propuesta Memoria


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- Coordinador de Calidad del Centro (CCC), quien actúa como Secretario.

- Responsables de Calidad de cada uno de los Títulos de Grado y Máster que dependan del Centro (RCT).

- Dos Representantes de los estudiantes de los Títulos que dependan del Centro, a propuesta del Consejo de

Estudiantes y designados por el Decano o Director.

- Un Representante del PAS relacionado con el desarrollo y la gestión de las actividades docentes que se

desarrollan alrededor de los Títulos que dependan del Centro, designado por el Decano o Director.

- Un Representante de la Unidad de Organización y Calidad (UOC) a propuesta de la propia unidad y designado

por el Decano o Director.

- Un agente externo (colegio profesional, asociación, organización empresarial, cualquier entidad pública o

privada…), relacionado profesionalmente con el contenido y desarrollo de las actividades docentes, a

propuesta del Consejo Social y designado por el Decano o Director.

El Decano o Director de Centro designa en un Coordinador de Calidad del Centro (CCC), de entre los miembros de

su Equipo de Dirección. Además, cada vicedecano o subdirector responsable de una titulación, asumirá, de forma

explícita, las responsabilidades en materia de Calidad relacionadas con la mejora del Título del cual es responsable,

ejerciendo la figura de Responsable de Calidad de la Titulación (RCT).

Cada curso académico el RCT solicitará a los profesores responsables que publiquen al inicio del semestre la Guía

Docente de su asignatura. En dicha Guía se especificarán los resultados de aprendizaje a alcanzar por cada asignatura

en relación a las competencias, así como las metodologías docentes, los procedimientos de evaluación previstos, los

contenidos, el temario y la bibliografía. Al final de cada semestre, los responsables de cada asignatura analizarán

junto con el RCT la implementación de las actividades definidas en sus guías docentes, así como la consecución de

los resultados del aprendizaje previstos.

El RCT recoge periódicamente los resultados correspondientes a los distintos procesos previstos en el SGIC:

- Los resultados académicos y tasas (graduación, abandono, eficiencia, rendimiento).

- Los resultados de las encuestas de satisfacción con la docencia.

- Las prácticas externas en empresas e instituciones.

- La movilidad de los estudiantes.

- El Plan de Tutoría.

- La satisfacción general con el título de los estudiantes de último curso.

- La satisfacción con la formación de los egresados y su inserción laboral.

- La satisfacción del profesorado con su titulación.

- La valoración del PAS en relación a los Títulos que dependan del Centro.

- La valoración de los empleadores.

- La atención de sugerencias y reclamaciones e Incidencias académicas.

En base a los resultados de los diferentes procesos de SGIC, cada curso académico el RCT cumplimenta el

Autoinforme de Seguimiento Anual del Título (ASAT) y su correspondiente Plan de Mejoras.

Este ASAT se estructura 3 dimensiones:

Dimensión 1: Gestión del Título.

En esta dimensión se analiza si el programa formativo está implantado conforme a la memoria verificada y a sus

posteriores modificaciones. También se valora en esta dimensión, a través de la página web de la UPNA, la

información que se pone a disposición de los grupos de interés. El informe prevé un apartado para incluir una

valoración cualitativa de cada proceso del SGIC.

Dimensión 2: Recursos.

En esta dimensión el RCT evalúa la adecuación del personal académico y del personal de apoyo, recursos materiales

y servicios con el Título, en función de la naturaleza, la modalidad de enseñanza, el número de estudiantes

Propuesta Memoria


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matriculados y las competencias a adquirir por los mismos.

Dimensión 3: Resultados.

En esta dimensión el RCT evalúa los principales resultados de la formación. Se analizan los resultados de las

asignaturas, TFG/TFM y la Ficha de Indicadores de Acceso, Matrícula y Rendimiento. Para valorar este criterio se

pone a disposición de los Centros los resultados académicos de las asignaturas a nivel de grupo de docencia.

Respecto a la valoración de los TFG/TFM se realizará atendiendo al desarrollo de los mismos, analizando si los

resultados son coherentes con los objetivos del título y satisfacen el nivel MECES (Marco español de cualificación

para la educación superior) que corresponde. La Ficha de Indicadores de Acceso, Matrícula y Rendimiento

Académico incluye datos de acceso y matrícula, así como las principales tasas de rendimiento. Se destaca entre

todos los resultados aquellos que son publicados por el SIIU (Sistema Integrado de Información Universitaria) y

aquellos exigidos en el RD 1393/2007 como compromisos establecidos en la memoria de verificación del título,

descritos en el apartado 8.1. Además, en el reverso de la ficha aparece la relación de las asignaturas con el cálculo

de las tasas para que pueda analizarse su efecto en las tasas generales de la titulación.

Finalmente se hace referencia a la “Mejora Continua”. En este apartado el RCT identifica y valora los puntos fuertes

de la titulación y los puntos débiles. También indica las acciones de mejora identificadas como resultado del

seguimiento interno y el estado de implantación de las recomendaciones y acciones de mejora recogidas de los

informes del seguimiento externo que realiza ANECA.

El RCT presenta su ASAT y Plan de Mejoras en la reunión de la CGCC destinada a la valoración de los resultados

del último curso académico. Estos documentos se ponen a disposición delo profesorado y estudiantes del Título en

el sitio CC-Código Título del Aulario Virtual “MiAulario”.

La CGC del Centro analizará la evolución de los resultados de la titulación y elaborará un Plan de Mejoras general

del Centro, con las posibles propuestas de mejora a introducir en las acciones orientadas al aprendizaje dentro de las

titulaciones. Finalmente, se traslada a la Comisión de Calidad de la Universidad, aquellas propuestas de carácter

general para que defina una política de actuación común a toda la Universidad en los temas relacionados con la

Calidad de los Títulos.

9. SISTEMA DE GARANTÍA DE CALIDAD

ENLACE http://www.unavarra.es/serviciocalidadyorganizacion/calidad-de-los-titulos

10. CALENDARIO DE IMPLANTACIÓN

10.1 CRONOGRAMA DE IMPLANTACIÓN

CURSO DE INICIO 2019/20

Curso 1: 2019/20

Curso 2: 2020/21

Curso 3: 2021/22

Curso 4: 2022/23

10.2 PROCEDIMIENTO DE ADAPTACIÓN

No procede

10.3 ENSEÑANZAS QUE SE EXTINGUEN

CÓDIGO ESTUDIO - CENTRO

No procede No procede

http://www.unavarra.es/serviciocalidadyorganizacion/calidad-de-los-titulos

IMPRESO SOLICITUD PARA VERIFICACIÓN DE TÍTULOS ......tanto a nivel local como a nivel nacional y...

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