Universitat Politècnica de Catalunya · BarcelonaTech

Erasmus Mundus Master in Data Mining and Knowledge Management (DMKM)

L’objectiu d'aquest Erasmus Mundus master in Data Mining and Knowledge Management (DMKM) és formar professionals d'alt nivell, en enginyeria i recerca, en el camp de la mineria de dades i la gestió del coneixement, capaços d’extreure el coneixement latent i potencialment útil existent a la informació emmagatzemada, representar-la de forma comprensible per a l’usuari final i incorporar-la a un sistema intel·ligent de presa de decisions. Comença amb una formació bàsica i permet a l’estudiantat triar dues de les sis especialitzacions següents: Ciència Electrònica; Mineria de Dades a les Ciències Socials; Coneixement i Presa de Decisions; Modelització Estadística i Mineria de Dades; Xarxa Semàntica i Mineria de Dades Relacional.

Inici Setembre
Durada dels estudis Dos cursos acadèmics
Crèdits ECTS 120
Tipus de docència Presencial
Programa europeu Erasmus Mundus
Idiomes Anglès
Organització Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB) Obre en finestra nova
Institucions participants Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) Obre en finestra nova
Ecole Polytechnique de l'Université de Nantes (França) Obre en finestra nova
Università degli Studi del Piemonte Orientale Amedeo Avogadro (Itàlia) Obre en finestra nova
Universitatea Politehnica din Bucuresti (Romania) Obre en finestra nova
Université Lumière Lyon 2 (França) Obre en finestra nova
Université Pierre et Marie Curie (França) Obre en finestra nova
Universitat coordinadora Université Lumière Lyon 2 (França) Obre en finestra nova
Destinataris

El màster va adreçat a estudiantat d’arreu del món que tingui un títol de grau (o equivalent) en Informàtica, Matemàtiques o Estadística, i un bon nivell d’anglès (TOEFL 550 o equivalent).

Lloc d'impartició

Facultat d’Informàtica de Barcelona (FIB). Edifici B6. C. Jordi Girona, 1-3. 08034 Barcelona.

Preus

El preu dels màsters Erasmus Mundus el fixa el Consorci d'universitats que organitza els estudis i és el mateix a totes les universitats participants. Per a més informació, cal consultar el web del Màster.

Beques i ajuts per a màsters universitaris Obre en finestra nova

Web http://www.em-dmkm.eu/ Obre en finestra nova
Sessions informatives

4 de desembre de 2013 a les 12h

Contacte info.masters@(fib.upc.edu)
info.emdmkm@(fib.upc.edu)


En acabar el màster, els postgraduats i postgraduades seran capaços de:

Competències transversals

Les competències transversals descriuen allò que un titulat o titulada és capaç de saber o fer en acabar el seu procés d'aprenentatge, amb independència de la titulació. Les competències transversals establertes a la UPC són emprenedoria i innovació, sostenibilitat i compromís social, coneixement d'una tercera llengua (preferentment l'anglès), treball en equip i ús solvent del recursos d'informació.

Competències específiques

  • Analitzar en profunditat els requisits d’informació per a la solució de problemes.
  • Gestionar grans bases de dades.
  • Fer servir aquestes bases de dades amb l’objectiu d’extreure’n informació oculta i coneixement.
  • Implementar aquest coneixement en els sistemes de suport a la presa de decisions o els sistemes intel·ligents.
     

Els postgraduats i postgraduades d’aquest màster tenen l’oportunitat de treballar en entorns en què les dades són importants per adquirir coneixements nous i prendre decisions, com l'alta tecnologia, els serveis d’intel·ligència empresarial, l’anàlisi i la gestió web, la banca i les finances, les institucions públiques (especialment en l’àmbit sanitari, de transport i governança), els entorns acadèmics i la recerca, especialment recerca mèdica i genòmica.

Requisits generals Vegeu els requisits acadèmics d’accés a un màster Obre en finestra nova
Requisits específics
  • Estar en possessió d’un títol de grau o bachelor (diploma mínim de tres anys d’estudi en una universitat, equivalent a 180 ECTS) en Informàtica, Matemàtica Aplicada, Estadística o disciplines relacionades (enginyeria, física, etc.).
  • Domini de l’anglès equivalent a 550 TOEFL.
Criteris d'admissió
  • Qualitat dels resultats acadèmics en els últims tres anys (20 punts).
  • Adequació dels coneixements ja adquirits al contingut del màster (10 punts).
  • Experiència pràctica (2 punts).
  • Coneixement d’idiomes estrangers diferents de l’anglès (2 punts).
  • Avaluacions, fetes com a mínim per dos professor que hagin conegut el candidat o candidata, respecte a la capacitació per cursar el Màster (5 punts).
  • Motivació i projecte personal (20 punts).
  • Expressió oral i habilitats de comunicació (16 punts). 

S’ordenaran les candidatures en funció de la puntuació. A les 60 amb la puntuació més alta se les convidarà a fer una entrevista personal que donarà lloc a la classificació definitiva, en què quedaran seleccionades les 30 primeres i 10 quedaran en llista d’espera per a cobrir possibles baixes.

Places 20
Preinscripció Aquest Màster interuniversitari no està coordinat per la UPC. Cal fer la preinscripció a la universitat coordinadora següent:
Université Lumière Lyon 2 (França) Obre en finestra nova
Assignatures i guies docents Crèdits ECTS Tipus
Primer quadrimestre
Anàlisi de Dades Multidimensionals 4 Obligatòria
Aprenentatge Numèric 4 Obligatòria
Aprenentatge per Nuclis i Modelització Multivariant 4 Optativa
Aprenentatge Simbòlic 4 Obligatòria
Bases de Dades Avançades 4 Obligatòria
Bioinformàtica i Estadística Genética 4 Optativa
Idioma S1 6 Obligatòria
Idioma S1 6 Obligatòria
Idioma S1 6 Obligatòria
Idioma S2 2 Obligatòria
Idioma S2 2 Obligatòria
Idioma S2 2 Obligatòria
Idioma S3 2 Obligatòria
Lògica i Representació del Coneixement 4 Obligatòria
Metodologia i Eines per a la Recerca 4 Obligatòria
Modelització Estadística Avançada 4 Optativa
Optimització 4 Obligatòria
Probabilitat i Estadística 4 Obligatòria
Processament Estadístic del Llenguatge Natural 4 Optativa
Projecte DMKM 4 Optativa
Recuperació de la Informació 4 Obligatòria
Segon quadrimestre
Bioinformàtica - Seqüències, Arbre i Mineria de Grafs 4 Optativa
Descobriment Científic i Creativitat 4 Optativa
Emmagatzematge de Dades Complexes 4 Optativa
Enginyeria Ontològica i Web Semàntica 4 Optativa
Epistemologia i Història de la Ciència 4 Optativa
Mineria d'Opinió i Vigilància Tecnològica 4 Optativa
Mineria de Dades Complexes: Text, Imatge, Web 4 Optativa
Mineria de Dades Visuals 4 Optativa
Mineria de Patrons Relacionals 4 Optativa
Modelat de Sistemes Complexos en Ciències Socials 4 Optativa
Processament de Dades: Neteja, Selecció de Característiques, Construcció de Característiques 4 Optativa
Projecte (Epun) 4 Optativa
Projecte (Uly2) 4 Optativa
Projecte (Upmc) 4 Optativa
Xarxes Bayesianes 4 Optativa
Tercer quadrimestre
Tesina de Màster 30 Projecte
Quart quadrimestre
Metodologies de Software 4 Obligatòria

Pàgina actualitzada pel Servei de Comunicació i l'Àrea de Docència.