Resolución de 4 de febrero de 2026, de CUNEF Universidad, por la que se publica la modificación del plan de estudios de Máster Universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial/Master in Data Science and Artificial Intelligence.
Universidades · 19 de febrero de 2026
Texto
Obtenida la verificación del plan de estudios por el Consejo de Universidades, previo informe favorable de la Agencia Evaluadora Fundación para el Conocimiento Madri+d, autorizada su implantación por la Comunidad de Madrid y establecido el carácter oficial del título por Acuerdo de Consejo de Ministros de 6 de julio de 2021 (publicado, por Resolución de 14 de julio de 2021, de la Secretaría General de Universidades, en el «Boletín Oficial del Estado» de 27 de julio de 2021), y habiendo sido modificado el mencionado plan de estudios, con informe favorable de la Fundación para el Conocimiento Madri+d, de fecha 8 de julio de 2025,
Este Rectorado, de conformidad con lo dispuesto en el artículo 27.4 del Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad, ha resuelto ordenar la publicación de dicha modificación, quedando estructurado el plan de estudios según consta en el anexo I de esta resolución.
Madrid, 4 de febrero de 2026.–La Rectora, Ana Isabel Fernández Álvarez.
ANEXO I
Plan de estudios del título de Máster Universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial/Master in Data Science and Artificial Intelligence por la CUNEF Universidad
Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura
Ámbito de conocimiento: Ingeniería informática y de sistemas
1. Distribución del plan de estudios en créditos ECTS.
Tipo de materia | Créditos ECTS Obligatorias (OB). | 33 Optativas (OP). | 15 Prácticas Académicas Externas (PE). | 6 Trabajo de Fin de Máster (TFM). | 6 Créditos totales. | 60
2. Estructura del plan de estudios.
Materia | Asignatura | Créditos ECTS | Carácter | Cuatrimestre Fundamentos para el análisis de datos y la inteligencia artificial. Principles of Data Analysis and Artificial Intelligence. | Fundamentos para el análisis de datos y la inteligencia artificial. Principles of Data Analysis and Artificial Intelligence. | 3 | OB | 1 Herramientas de programación para la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Programming Tools for Data Science and Artificial Intelligence. | Herramientas de programación para la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Programming Tools for Data Science and Artificial Intelligence. | 6 | OB | 1 Gestión de bases de datos. Database Management. | Bases de datos. Databases. | 3 | OB | 1 Aprendizaje automático. Machine Learning. | Aprendizaje automático. Machine Learning. | 6 | OB | 1 Técnicas de Visualización. Visualisation Techniques. | Técnicas de visualización. Visualisation Techniques. | 3 | OB | 1 Inteligencia artificial. Artificial intelligence. | Redes neuronales y aprendizaje profundo. Neural Networks and Deep Learning. | 3 | OB | 1 Series Temporales. Time series. | Técnicas de predicción: series temporales. Time Series and Forecasting. | 3 | OB | 1 Procesamiento del lenguaje natural. Natural language processing. | Procesamiento del lenguaje natural. Natural language processing. | 3 | OB | 2 Técnicas de extracción, transformación y carga. Extraction, Transformation and Loading Techniques. | Extracción, transformación y carga. Extraction, Transformation and Loading. | 3 | OB | 1 Aspectos jurídicos y éticos en materia de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial. Legal and Ethical Aspects in the fields of Data Science and Artificial Intelligence. | Ética y regulación de la inteligencia artificial. Ethics and regulation of artificial intelligence. | 1,5 | OB | 2 Privacidad y protección de datos. Privacy and data protection. | 1,5 | OB | 2 Aplicaciones profesionales de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Professional applications of data science and artificial intelligence. | Tecnologías emergentes. Emerging Technologies. | 3 | OB | 2 Aprendizaje automático e inversiones. Machine Learning and Investments. | 3 | OB | 2 Prácticas Académicas Externas. Academic Internship. | Prácticas Académicas Externas. Academic Internship. | 12 | PE | 2 Trabajo de Fin de Máster. Final Master's Degree Project. | Trabajo de Fin de Máster. Final Master's Degree Project. | 6 | TFM | 2