Esta asignatura tiene como objetivo proporcionar al estudiante un contacto y
experiencia directa con el contexto profesional, y en lo posible explorar
La organización de la oferta y asignación de prácticas externas se
tramitarán a través del responsable académico del máster.
una futura opción profesional.
Prácticas externas
102279
2025-26
MÁSTER UNIVERSITARIO EN CIENCIA DE DATOS / MASTER IN DATA SCIENCE
6
OPTATIVA
Cuatrimestral
Castellano e Inglés
Práticas externas en una empresa, grupo de investigación o servicio de la
Administración Pública, en actividades relacionadas con la aplicación de las
técnicas de Data Science.
CG1 - Integrarse eficazmente en un grupo de trabajo y trabajar en equipo,
compartir la información disponible e integrar su actividad en la
actividad del grupo colaborando de forma activa en la consecución de objetivos
comunes
CG7 - Conocer las herramientas metodológicas necesarias para desarrollar
proyectos avanzados
CT1 - Analizar y combinar información utilizando diferentes fuentes
CT6 - Capacidades asociadas al trabajo en equipo: cooperación, liderazgo,
saber escuchar
DSRM03 - Llevar a cabo un trabajo creativo, haciendo uso sistemático de la
investigación o la experimentación, para descubrir o revisar nuestro
conocimiento de la realidad, y utilizar este conocimiento en nuevas
aplicaciones
DSRM06 - Aplicar el ingenio propio para resolver problemas complejos y
desarrollar ideas innovadoras
DSBPM01 - Comprender un área de investigación o negocio y ser capaz de
traducir los problemas no estructurados a un marco matemático abstracto
DSBPM04 - Proporcionar servicios de apoyo científico, técnico y analítico a
otras secciones en la organización
AF5 - Prácticas externas (135 horas - 100% presencialidad)
AF7 - Elaboración de informes de laboratorio y trabajos (15 horas - 0%
presencialidad)
La asignatura se desarrollará en la empresa, grupo de investigación o servicio
de la administración pública, en modalidad de tiempo parcial.
El estudiante conoce el entorno profesional de trabajo en el que se pueden
aplicar las técnicas de Data Science.
El estudiante propone, bajo la guía de un supervisor, posibles puntos de
mejora en cuanto a exploración de la información disponible para identificar conocimiento,
o más en general mejorar el desarrollo de la organización.
SE7 - Informe final del tutor externo de la actividad
La evaluación y calificación de las prácticas curriculares corresponde al
tutor académico de las mismas.
Doctora en Física.
Científica Titular.
Instituto de Física de Cantabria.
Ingeniero en Informática/Doctor en Ciencia y Tecnología.
Científico Titular.
Instituto de Física de Cantabria (CSIC-UC).
Este documento puede utilizarse como documentación de referencia de esta asignatura para la solicitud de reconocimiento de créditos en otros estudios. Para su plena validez debe estar sellado por la Secretaría de Estudiantes UIMP.
Descripción no definida
Cuatrimestral
Créditos ECTS: 6
Lloret Iglesias, Lara
Doctora en Física.
Científica Titular.
Instituto de Física de Cantabria.
Aguilar Gómez, Fernando
Ingeniero en Informática/Doctor en Ciencia y Tecnología.
Científico Titular.
Instituto de Física de Cantabria (CSIC-UC).