Máster en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores: una apuesta por la formación especializada en el sector de las TIC

• Andrés Cano Utrera ; Fernando José Rojas Ruiz ; Manuel Gómez Olmedo ; Ortega Lopera, Julio ^[1] ; Herrera, Francisco ^[1] ; Romero-Zaliz, Rocío ^[1] ; Jesús González Peñalver
  1. [1] Universidad de Granada

     Universidad de Granada

     Granada, España

     
• Localización: Enseñanza y aprendizaje de ingeniería de computadores: Revista de Experiencias Docentes en Ingeniería de Computadores, ISSN-e 2173-8688, Nº. 5, 2015, págs. 5-16
• Idioma: español
• DOI: 10.30827/digibug.36565
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  • español

    En el curso 2014-2015 se ha impartido por vez primera el “Máster en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores” en la Universidad de Granada. Este máster surge de la unión de los anteriores “Máster en Soft Computing y Sistemas Inteligentes” y “Máster en Ingeniería de Computadores y Redes”, renovando completamente sus contenidos y ofreciendo una oportunidad de asociación entre varios grupos de investigación con un enorme potencial en el ámbito de las Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones (TIC). Este máster proporciona al estudiante la oportunidad de formarse profesionalmente en campos con una gran demanda de personal cualificado y de enorme interés social, tales como el análisis de grandes cantidades de datos (big data) o el desarrollo de sistemas de propósito específico y plataformas de computación de altas prestaciones.

  • English

    The Master ’s Degree in Data Science and Computer Engineering has been taught at the University of Granada for the first time during academic year 2014-2015. This master comes from the combination of former masters in Soft Computing and Computer Engineering, but it completely renovates its contents and it provid es an opportunity for partnership and collaboration between several research groups with a great potential in the field of Information Technology and Communications (ICT). The proposed Master ’s Degree trains students as researchers in areas with a high demand for qualified staff and huge social interest, such as the analysis of large amounts of data (big data) or the development of embedded systems and platforms for high-performance computing.