Máster Universitario en Estadística Avanzada y Ciencia de Datos

Presentación y guía

Encontrará más información del máster explorando la página institucional de la US o accediendo a la página web de la .

También tiene a su disposición el .

Plan de Estudios

Acceso y Normativa académica

Oferta y demanda

Tabla de Oferta y Demanda de plazas
 Demanda
CursoOferta1ª Preferencia2ª y 3ª PreferenciaTotal
2026-2027 30 0 0

Sistemas de información preuniversitarios

El Área de Orientación Universitaria y Participación Estudiantil, perteneciente al Vicerrectorado de Estudiantes, a través de actividades, materiales y atención personalizada ofrece un servicio centralizado de información y orientación al alumnado preuniversitario con el objetivo de facilitar los elementos precisos que le permitan decidir coherentemente sobre su futuro académico y profesional. Entendemos que el colectivo preuniversitario engloba tanto al alumnado de centros de enseñanzas preuniversitarias, extranjeros y a personas que acceden por la vía de mayores de 25, 40 o 45 años.

Las distintas etapas de las que disfruta el alumnado desde antes de llegar a las aulas hasta después de su graduación serán más enriquecedoras si el estudiantado realiza una inmersión plena en la vida universitaria. Por ello, la Universidad de Sevilla le ofrece diferentes acciones para aprovechar las sinergias, potenciar las posibilidades de participación y promover el mejor conocimiento de la universidad.

Para ampliar esta información y conocer los distintos eventos y encuentros, puede acceder al área de Orientación universitaria del portal.

En el Centro de Atención a Estudiantes (CAT) se ofrece información sobre la Universidad de Sevilla y de los diferentes procedimientos establecidos para el estudiantado durante las distintas fases de su paso por la universidad. Además, puede consultar la información sobre el proceso de preinscripción, admisión, fechas, etc.

Asimismo, la dispone de una página web que incluye información relevante sobre el centro, las titulaciones y las actividades que se desarrollan (como las prácticas de empresas y los acuerdos de relaciones internacionales) que se actualiza continuamente.

Perfil recomendado

Este máster se considera especialmente adecuado para el estudiantado egresado de un Grado en Estadística, Matemáticas, Ciencia de Datos, Ingeniería Informática u otras disciplinas afines, que desee profundizar en el conocimiento de la Estadística desde un punto de vista avanzado, así como formarse en la Ciencia de Datos. También podría ser adecuado para los egresados de un Grado en Física, Ingeniería de la Salud, otras Ingenierías o disciplinas afines. Finalmente, y en menor medida, podría resultar adecuado para quienes hayan obtenido un Grado en Finanzas y Contabilidad, Economía, Psicología, Biología u otras disciplinas afines.

Planes de acogida

La Universidad de Sevilla dispone de un amplio conjunto de actividades destinadas a facilitar la llegada y los primeros pasos de estudiantes de nueva matriculación, llevando a cabo un apoyo y acompañamiento que les permita una rápida integración y les dé a conocer las posibilidades de participación universitaria.

Puede conocer estas actividades, así como las diferentes jornadas de acogida, en el siguiente enlace.

En la página web del centro () se despliega más información sobre los planes de acogida.

Sistemas de apoyo, orientación y tutoría al estudiantado matriculado

La Universidad de Sevilla articula a través de diferentes planes un sistema de apoyo, orientación y tutoría de sus estudiantes. De este modo, desde el área de Orientación universitaria, se ofrecen varios servicios universitarios integrados para el apoyo al estudiante.

Por su parte y con el objetivo de mantener a la comunidad de estudiantes activa, la Universidad de Sevilla impulsa diferentes tipos de actividades que garantizan una formación integral y el desarrollo de habilidades artísticas, culturales y sociales en su estudiantado. En la página de Participación estudiantil puede conocer la programación.

Para conocer el Plan de Orientación y Acción Tutorial disponible en la Facultad de Matemáticas puede consultar el siguiente .

Requisitos de acceso y procedimiento de admisión

Para ser admitido en los estudios de este máster, el primer requisito es tener el idioma español como lengua materna o bien acreditar un nivel de competencias lingüísticas en español, al menos al nivel B2 del Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas o equivalente.

En cuanto a la titulación previa requerida para ser admitido en los estudios de este máster, será requisito poseer uno de los siguientes títulos de grado:

- Preferencia ALTA: Grado en Estadística, Matemáticas, Ciencia de Datos, Ingeniería Informática u otras disciplinas afines, por una universidad perteneciente al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES).
- Preferencia MEDIA: Grado en Física, Ingeniería de la Salud, otras Ingenierías u otras disciplinas afines, por una universidad perteneciente al EEES, así como las titulaciones de la Preferencia Alta, cursadas en una universidad no perteneciente al EEES.
- Preferencia BAJA: Grado en Finanzas y Contabilidad, Economía, Psicología, Biología u otras disciplinas afines, por una universidad española o extranjera, así como las titulaciones de la Preferencia Media, cursadas en una universidad no perteneciente al EEES.

Normas de matrícula, permanencia y evaluación

Reconocimiento y transferencia de créditos

Datos generales, objetivos y competencias

Coordinadores del master

Centro(s) responsables del título

Centro(s) en los que se oferta el título

Facultad de Matemáticas

Fecha de publicación en el RUCT

Fecha Consejo de ministro:
Fecha BOE:

Curso de implantación

El programa comienza en el curso 2026-2027

Rama de conocimiento

Ciencias

Duración del programa

é徱ٴDz: 60.00
Años: 1

Tipo de enseñanza

Presencial

Lenguas utilizadas

貹ñDZ

Información sobre horarios, aulas y exámenes

Procedimiento para la expedición del suplemento Europeo al título

Perfil del profesorado


䲹ٱ𲵴ǰíúDoctores/asECTSQuinqueniosSexeniosÁreas de conocimiento
Catedrático de Universidad6612.013228015_Análisis Matemático
265_Estadística e Investigación Operativa
595_Matemática Aplicada
Profesor Ayudante Doctor333.411075_Ciencia de la Computación e Inteligenc. Artificial
265_Estadística e Investigación Operativa
Profesor Titular de Universidad9927.844427005_Algebra
075_Ciencia de la Computación e Inteligenc. Artificial
265_Estadística e Investigación Operativa
440_Geometría y Topología

Otros recursos humanos disponibles

Recursos materiales disponibles asignados

Cronograma

Curso de inicio: 2026/27.
Cronograma: Se implanta de manera completa, al tratarse de una titulación de un solo curso que no sustituye a ninguna anterior.

Objetivos y Resultados

Objetivos

El Máster Universitario en Estadística Avanzada y Ciencia de Datos está dirigido a graduados con interés en el área de la Estadística y tiene como objetivos fundamentales:
• Que el estudiantado adquiera las competencias necesarias para el tratamiento computacional y estadístico de datos, utilizando técnicas computacionales y de Inteligencia Artificial.
• Que el estudiantado se inicie en la investigación en la Estadística y en la Ciencia de Datos para que, si lo desea, pueda incorporarse al programa de doctorado “Matemáticas” de la Universidad de Sevilla y realizar una tesis doctoral.
• Que el estudiantado mejore sus capacidades para su incorporación al mundo laboral, como profesional en el ámbito de la Estadística y la Ciencia de Datos en campos como la industria, la empresa, la administración y la tecnología.

Resultados del proceso de formación y de aprendizaje

Conocimientos o Contenidos (C)
C1 Posee y comprende conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser original en el desarrollo y/o aplicación de ideas, bien en un contexto de investigación, bien en un contexto de análisis en empresas y/o instituciones.
C2 Posee los conocimientos matemáticos y estadísticos que, partiendo de la base de la superación de un grado y, apoyándose en libros de texto avanzados y trabajos de investigación, se desarrollan en la propuesta de título de Máster en Estadística Avanzada y Ciencia de Datos que se presenta.
C3 Comprende las demostraciones rigurosas de algunos resultados clásicos y el desarrollo de técnicas y modelos en los distintos ámbitos de la Estadística.
C4 Comprende el desarrollo de estrategias, técnicas y modelos en los distintos ámbitos relacionados con la Ciencia de Datos, en particular, en la aplicación de técnicas computacionales y estrategias de Inteligencia Artificial y پó de modelos.
C5 Conoce la existencia y el funcionamiento de software clave para la Ciencia de Datos y su aplicación en entornos científicos y productivos.
C6 Posee conocimientos en estrategias computacionales y lenguajes de programación que permiten implementar y/o adaptar el software necesario para el desarrollo de técnicas en el ámbito de la Estadística y la Ciencia de Datos.
C7 Identifica las etapas del ciclo de vida de un proyecto de Ciencia de Datos y sus desafíos técnicos y éticos, incluyendo la igualdad de género y la sostenibilidad ambiental.

Habilidades o Destrezas (HD)
HD1 Aplica los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
HD2 Comunica sus conclusiones -y los conocimientos y razones últimas que las sustentan– a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
HD3 Reúne e interpreta información de carácter matemático y/o estadístico que pueda ser aplicada a otras áreas del conocimiento científico.
HD4 Maneja herramientas y conceptos matemáticos y estadísticos para el procesamiento del conocimiento matemático y de la información contenida tanto en colecciones de datos como en textos y reportes estadísticos.
HD5 Se comunica y accede a la información en otras lenguas relevantes en el ámbito científico.
HD6 Comprende y utiliza el lenguaje y la argumentación matemática y estadística, en particular, enuncia proposiciones en distintos campos de las matemáticas, para construir demostraciones y conclusiones que permitan transmitir los conocimientos adquiridos y los resultados obtenidos en el Análisis de Datos.
HD7 Sabe abstraer las propiedades estructurales de objetos matemáticos, de la realidad observada, de los datos analizados y de otros ámbitos, distinguiéndolas de aquellas puramente ocasionales, y puede probarlas con demostraciones o con técnicas estadísticas, así como ilustrarlas con ejemplos o refutarlas con contraejemplos.
HD8 Propone, analiza, valida e interpreta modelos de situaciones reales, utilizando las herramientas matemáticas, estadísticas e informáticas adecuadas a los fines que se persigan.
HD9 Utiliza aplicaciones informáticas y técnicas computacionales para el Análisis Estadístico y Topológico de Datos, Visualización Gráfica, پó, Inteligencia Artificial u otras áreas, orientando su aplicación según las situaciones y en función de las limitaciones de las mismas.
HD10 Maneja herramientas, conceptos y estrategias básicas de la inteligencia artificial para el pre-procesamiento de grandes masas de datos, así como en el procesamiento de la información contenida en las mismas.

Competencias (COM)
COM1 Integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
COM2 Continuar adquiriendo conocimientos y desarrollando habilidades de manera autodirigida y autónoma en el ámbito de la Estadística y la Ciencia de Datos.
COM3 Hacer aportaciones en el avance científico de las Matemáticas y de la Estadística, especialmente en el ámbito del Análisis de Datos.
COM4 Poseer capacidad de fomentar nuevos desarrollos científico-tecnológicos en su ámbito laboral, así como capacidad de adaptación para incorporar nuevas herramientas y estándares en entornos en evolución, así como desarrollar un espíritu emprendedor e innovador.
COM5 Saber desarrollar métodos computacionales novedosos, en los ámbitos de la Estadística, de la Ciencia de Datos y de las Matemáticas en general, y saber utilizarlos en las múltiples aplicaciones y situaciones reales en que sean relevantes.
COM6 Identificar problemas concretos en el ámbito profesional, así como saber aplicar las herramientas matemáticas, estadísticas y computacionales para resolver dichos problemas y tomar decisiones sobre los mismos.
COM7 Saber trabajar, cooperar y liderar en equipos multidisciplinares, aportando soluciones y comunicando resultados técnicos a audiencias no expertas, especialmente en proyectos de Ciencia de Datos, integrando buenas prácticas de código y documentación.
COM8 Fomentar y garantizar el respeto a los Derechos Humanos y a los principios de accesibilidad universal, igualdad, no discriminación y los valores democráticos y de la cultura de la paz y de igualdad de género.

Salidas profesionales y académicas

Salidas profesionales

- Perfil profesional: incorporación de la persona egresada como científica/o de datos dentro de la empresa.
- Perfil de investigación: investigación en centros públicos (Universidades o Centros Tecnológicos) o en departamentos de I+D+i del sector privado.

Salidas académicas


Acceso al Doctorado

El máster da acceso al programa de de la Universidad de Sevilla.

Sistema de garantía de calidad

Memoria

Resultados del título

Tasa de graduación Porcentaje de estudiantes que finalizan la enseñanza en el tiempo previsto en el plan de estudios o en un año académico más en relación a su cohorte de entrada.
Tasa de abandono Relación porcentual entre el número total de estudiantes de una cohorte de nuevo ingreso que debieron obtener el título el año académico anterior y que no se han matriculado ni en ese año académico ni en el anterior.
Tasa de eficiencia Relación porcentual entre el número total de créditos del plan de estudios a los que debieron haberse matriculado a lo largo de sus estudios el conjunto de graduados de un determinado año académico y el número total de créditos en los que realmente han tenido que matricularse.
Tasa de rendimiento Relación porcentual entre el número total de créditos superados (excluidos adaptados, convalidados y reconocidos) por el alumnado en un estudio y el número total de créditos matriculados.
Tasa de éxito Relación porcentual de créditos superados por el alumnado en un curso y el número de créditos correspondientes a las asignaturas a las que se ha presentado.
ٱ賦ó2019-20202020-20212021-20222022-20232023-20242024-2025
Tasa de graduación
Tasa de abandono
Tasa de eficiencia
Tasa de rendimiento
Tasa de éxito
ٱ賦ó2019-20202020-20212021-20222022-20232023-20242024-2025
Estudiantes de nuevo ingreso en el Título
Nota media de ingreso
Duración media de los estudios
Satisfacción del alumnado con los estudios *
Satisfacción del PDI *
Satisfacción del personal de apoyo *
Satisfacción de los egresados *
Satisfacción de los empleadores **
Satisfacción del estudiantado con la IPD del título *
Satisfacción del profesorado con la IPD del título *
Satisfacción del PTGAS con la IPD del título *
Grado de inserción laboral de titulados y tituladas
% o número de alumnos de movilidad entrantes
% o número de alumnos de movilidad salientes
Oferta plazas de prácticas externas
Nivel de satisfacción con las prácticas externas
Total de alumnos matriculados SIN créditos reconocido
Total de alumnos matriculados
Las celdas vacías se deben a la ausencia de datos.
* Los datos entre paréntesis hacen referencia al porcentaje de participación.
** Los datos entre paréntesis hacen referencia al número de respuestas.
Los resultados académicos por asignaturas están disponibles en el .

Información sobre el Sistema de Garantía de Calidad del Título

Sistema de Garantía de Calidad de los Títulos

Acuerdos de la Comisión de Garantía de Calidad

Puede conocer los acuerdos de la Comisión de Garantía de Calidad del centro en la página web de la .

Plan de Estudios

Estructura general
é徱ٴDz
Formación Básica
Obligatorios36
Optativos12
Prácticas externasPracticum obligatorio0.00
Prácticas en empresas (optativas)0.00
Trabajo Fin de Máster12

Organización de las asignaturas

Asignaturas
Curso Código Asig. Asignatura é徱ٴDz Tipo
1 52400001 Algoritmos Heurísticos 6.00 Optativa
1 52400002 Análisis Topológico de Datos 6.00 Optativa
1 52400003 Aprendizaje Estadístico para la Ciencia de Datos 6.00 Obligatoria
1 52400004 Aprendizaje Profundo 6.00 Obligatoria
1 52400005 Computación Cuántica 6.00 Optativa
1 52400006 Inteligencia Artificial para la Ciencia de los Datos 6.00 Obligatoria
1 52400007 Minería Estadística de Datos 6.00 Obligatoria
1 52400008 Modelado y Predicción Estadística 6.00 Obligatoria
1 52400009 Modelos Matemáticos en Logística y Transportes 6.00 Optativa
1 52400010 پó 6.00 Optativa
1 52400011 Prácticas Externas Optativas 6.00 Optativa
1 52400012 Procesos Estocásticos. Aplicaciones 6.00 Obligatoria
1 52400013 Seminario Avanzado de Aprendizaje Automático 6.00 Optativa
1 52400014 Trabajo Fin de Máster 12.00 Trabajo fin de máster

Coordinación docente horizontal y vertical

Prácticas externas y Trabajo Fin de Máster

Curriculares

ٱ賦ó del Prácticum

En la página de la se amplía más información sobre las prácticas, convocatorias y convenios.

¿Se pueden hacer en otra Universidad española o en el extranjero?

No

Extracurriculares

ٱ賦ó e interés de las mismas en la formación del estudiante


¿Se pueden hacer en otra Universidad española o en el extranjero?

No

Normativa

Convenios o empresas donde realizar

Trabajo fin de Máster

En la página web de la se detallan líneas ofertadas por los departamentos para asignación de tutor y tema, el calendario y la documentación necesaria.

La evaluación se efectuará de conformidad con la norma indicada. Puede consultar la normativa propia del centro sobre Trabajos Fin de Estudios en el siguiente enlace (clic í). Del mismo modo, se encuentra disponible la normativa reguladora TFE de la Universidad de Sevilla í.

Movilidad

Movilidad nacional

¿Convenios SICUE para realizar 1 año en una Universidad 貹ñDZa?

No

Movilidad internacional

¿Convenios ERASMUS para Universidades Extranjeras?

í

Normativa

Programas de Movilidad

Toda la información relacionada con la movilidad de estudiantes se recoge anualmente en la .

Para más información sobre Movilidad Internacional consulte el . Además, en el siguiente enlace encontrará información sobre los programas de movilidad internacional y las convocatorias vigentes.

Del mismo modo, también puede conocer los datos de contacto de la persona responsable de relaciones internacionales de cada centro.

Formación, innovación y evaluación del profesorado

Programas de formación, e innovación del profesorado

El Secretariado de Innovación Educativa planifica y desarrolla su actividad formativa con sujeción a las diferentes actuaciones previstas dentro del IV Plan Propio de Docencia de la Universidad de Sevilla. Esta actuación del PPD pretende continuar la reflexión y el análisis en la mejora docente y en la renovación metodológica, como un trabajo conjunto, en el que intervengan equipos docentes (transversales y multidisciplinares), líderes institucionales (equipos de gobierno de centros y departamentos) y, por supuesto el alumnado. En concreto, dicha actividad formativa se realiza en base a los siguientes Programas y Actuaciones:

- Acciones formativas para la adquisición y mejora del diseño de la enseñanza, el aprendizaje de los estudiantes, metodologías didácticas, competencias digitales, tutoría y evaluación (Actuación 2.1.2 del IV PPD)
- Creación, desarrollo y consolidación de Grupos de Apoyo entre Docentes Actuación 2.1.3 del IV PPD)
- Impulso a la docencia bilingüe (Actuación 2.1.5 del IV PPD)
- Apoyo a la innovación docente (Actuación 2.2.1 del IV PPD)

Puede encontrar más información en la página web del Secretariado de Innovación Educativa disponible en .

Programa de evaluación docente del profesorado

El Programa DOCENTIA (Programa de Apoyo a la Evaluación de la Actividad Docente del Profesorado Universitario) puesto en marcha por ANECA en coordinación con las agencias de evaluación autonómicas, pretende favorecer la evaluación de la actividad docente del profesorado prestando apoyo a las universidades en el diseño de mecanismos propios para gestionar la calidad de la actividad docente del profesorado universitario y favorecer su desarrollo y reconocimiento.

La Universidad de Sevilla trabaja en el desarrollo e implementación del programa DOCENTIA-US (especificación particular del programa DOCENTIA en la Universidad de Sevilla).

Puede encontrar más información en este enlace.

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