Doctorado en Data Science: plazas y becas para el curso 2018/19

Después de años de éxito con el Máster en Inteligencia de Negocio y Big Data, y de haber iniciado este mismo curso el nuevo Máster Universitario en Ciencia de Datos, continuamos el despliegue de la oferta formativa y de investigación en el área de data science.

En este caso, os presentamos una nueva línea de “Data science” dentro del programa de doctorado NIT (Network and Information Technologies) de la UOC. El NIT es el programa de doctorado más técnico que se ofrece en la UOC, donde se pueden encontrar propuestas y líneas de investigación próximas a los grupos de investigación de la mayoría de profesores de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación.

Concretamente, para las plazas de doctorado del año 2018, se han presentado cuatro propuestas dentro de la línea de “Data science”:

  • Privacy-preserving in Data Mining: En esta línea se investigan los métodos de preservación de la privacidad en procesos de minería de datos y aprendizaje automático (machine learning). En esencia, se trata de alterar los datos buscando un equilibrio entre dificultar la re-identificación de personas o individuos dentro de los datos anónimos y la utilidad en procesos de minería de datos de los mismos. Existen multitud de técnicas, dependiendo del tipo de datos (estructurados, semi-estructurados o con formato de grafo, o no estructurados) y del uso que se les pretenda dar. Dos de los modelos más conocidos en este campo son la k-anonimidad y la privacidad diferencial.
  • Data Mining and Community Detection in Graphs (Graph Mining): La detección de comunidades en redes sociales (y otros tipos de redes) es especialmente relevante en la actualidad, donde el auge de las redes sociales, en particular, y los datos, en general, han disparado la necesidad de clasificar entidades de todo tipo según sus patrones de similitud. En este trabajo se pretende avanzar en el estado del arte en la detección de comunidades, especialmente trabajando con grandes volúmenes de datos. Esto implica trabajar con tecnologías de big data que permitan la paralelización de las tareas y/o el uso de datos en streaming.
  • Data Mining and Deep Learning in Healthcare: En esta línea de investigación se combinan dos tendencias que han ganado mucha popularidad recientemente: se trata, por un lado, de los algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning), básicamente redes neuronales con múltiples capas ocultas y arquitecturas complejas; y por otro lado, la adopción de la inteligencia artificial (IA) en procesos relacionados con el diagnóstico médico y la prevención de la salud. Por lo tanto, el objetivo principal de esta línea es contribuir al avance de la medicina personalizada a partir del empleo de algoritmos de minería de datos y deep learning.
  • Health Data Science: Esta investigación se propone en el contexto del eHealth Center (http://www.uoc.edu/portal/en/ehealth-center/index.html), cuyo objetivo es desarrollar procesos personalizados, predictivos, preventivos y participativos para la prevención de la salud y el bienestar. Por lo tanto, las propuestas en esta línea se enfocarán en la aplicación de técnicas de ciencia de datos sobre datos de salud, para promover la salud y el bienestar personalizados de los ciudadanos.

Podéis encontrar más información de estas líneas en la siguiente página web:

http://www.uoc.edu/portal/en/escola-doctorat/linies-recerca/linies-nit/data-science/index.html

Además de estas cuatro nuevas propuestas que acabamos de comentar, existen otras muchas líneas de investigación relacionadas con el ámbito de la ciencia de los datos, en determinados contextos, como por ejemplo en eLearning y learning analytics, donde los grupos e investigadores de la UOC tienen una amplia experiencia. El siguiente enlace muestra todas las líneas de investigación asociadas al programa de doctorado NIT:

http://www.uoc.edu/portal/en/escola-doctorat/linies-recerca/linies-nit/

Podéis encontrar más información sobre la convocatoria de acceso y admisión de los programas de doctorado para el curso 2018-2019 en el siguiente enlace:

http://studies.uoc.edu/web/estudia/en/doctoral-programmes/technologies-information-networks/presentation

Más allá de la oferta de plazas, también es relevante destacar que la UOC y el IN3 disponen de becas propias para la realización full-time de un programa de doctorado. Las bases de las becas se publicarán en la web de la Escuela de Doctorado tan pronto como estén disponibles. Las podréis consultar, junto con las convocatorias anteriores, en:

http://www.uoc.edu/portal/en/escola-doctorat/beques/beques-uoc-escola-doctorat/index.html

La fecha de finalización de la convocatoria es el 11 de febrero del 2018.

Os animamos a emprender un camino hacia la ciencia y la investigación, que seguro os aportará experiencia y riqueza personal, más allá de los conocimientos y valía profesional que un título de estas características aporta a cualquier profesional, ya sea en el mundo académico o profesional.

 

Jordi Casas-Roma es doctor en informática por la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB, 2014), director del Máster Universitario en Ciencia de Datos (Data Science) y profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC, 2009), donde es responsable de asignaturas relacionadas con la minería de datos, machine learning y big data. Desde 2010 pertenece al grupo de investigación KISON (K-ryptography and Information Security for Open Networks).

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