Breve descripción

Esta asignatura tiene como objetivo proporcionar al estudiante un contacto y experiencia directa con el contexto profesional, y en lo posible explorar
una futura opción profesional.

La organización de la oferta y asignación de prácticas externas se tramitarán a través del responsable académico del máster.

Título asignatura

Prácticas externas

Código asignatura

102279

Curso académico

2025-26

Planes donde se imparte

MÁSTER UNIVERSITARIO EN CIENCIA DE DATOS / MASTER IN DATA SCIENCE

Créditos ECTS

6

Carácter de la asignatura

OPTATIVA

Duración

Cuatrimestral

Idioma

Castellano e Inglés

Contenidos

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.

Generales

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

Transversales

CT1 - Analizar y combinar información utilizando diferentes fuentes

CT6 - Capacidades asociadas al trabajo en equipo: cooperación, liderazgo, saber escuchar

Específicas

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

Actividades formativas

AF5 - Prácticas externas (135 horas - 100% presencialidad)

AF7 - Elaboración de informes de laboratorio y trabajos (15 horas - 0% presencialidad)

Metodologías docentes

La asignatura se desarrollará en la empresa, grupo de investigación o servicio de la administración pública, en modalidad de tiempo parcial.

Resultados de aprendizaje

• 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.

Descripción del sistema de evaluación

SE7 - Informe final del tutor externo de la actividad

La evaluación y calificación de las prácticas curriculares corresponde al tutor académico de las mismas.

Profesor responsable

Profesorado

Programa para imprimir

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