Escuela Superior de Ciencias Aplicadas
Ciencia y Analítica de Datos
Admisión abierta
Precio y modalidad de estudio
Año académico: 2026/27
Convocatorias y fechas
- 2026/2027 Ön BaşvuruAdmisión abierta1 de enero de 2026 — 31 de agosto de 2027
Paquete de información del programa
La descripción del programa y los resultados de aprendizaje del paquete oficial de información de la universidad.
La descripción del programa y los resultados de aprendizaje se tradujeron automáticamente del original turco. La versión oficial está en el paquete de información de la universidad; los nombres de las secciones conservan el original en turco.
Descripción del programa
Creación
El Departamento de Ciencia de Datos y Analítica se creó en 2025 y continúa sus actividades dentro de la Escuela Superior de Ciencias Aplicadas. El departamento admitirá a sus primeros estudiantes en el año académico 2025-2026.
Título otorgado
Título: Diploma de Bachelor en Ciencia de Datos y Analítica
Nivel de la cualificación (primer ciclo, grado, máster, doctorado)
Título de Grado (Nivel 6 del EQF-LLL)
Condiciones de admisión y matriculación
Ciudadanos de la República de Turquía: Se admite estudiantes en el programa mediante colocación central según el tipo de puntuación SAY. Los estudiantes colocados en el programa por el ÖSYM deben realizar la matrícula definitiva en las fechas de matrícula anunciadas, completando sus obligaciones económicas. Extranjeros: Los estudiantes extranjeros son admitidos de acuerdo con los criterios determinados por el Senado de la Universidad. Consulte la página web correspondiente: Transferencia horizontal: Un estudiante que haya comenzado sus estudios en un programa equivalente en el país o en el extranjero puede solicitar la transferencia horizontal. La admisión del estudiante se examina antes del inicio del semestre, teniendo en cuenta las condiciones de cada estudiante y el grado al que solicita la admisión, y se evalúa de forma individual. Consulte la normativa correspondiente. Nişantaşı Üniversitesi Önlisans ve Lisans Öğretimi Yatay Geçiş Yönergesi: Yükseköğretim Kurumlarında Önlisans ve Lisans Düzeyindeki Programlar Arasında Geçiş, Çift Anadal, Yan Dal İle Kurumlar Arası Kredi Transferi Yapılması Esaslarına İlişkin Yönetmelik: Estudiantes de intercambio: Los estudiantes procedentes del país o del extranjero en el marco de programas de intercambio estudiantil aprobados por la Universidad y cuyo marco haya sido determinado mediante un convenio pueden cursar las asignaturas ofrecidas en el programa.
Normas de reconocimiento de aprendizajes previos (formal, no formal e informal)
Los estudios y logros previos de los estudiantes pueden reconocerse de conformidad con la «Directriz de İstanbul Nişantaşı Üniversitesi sobre los Principios de Reconocimiento de Cualificaciones Previamente Adquiridas, Equivalencia de Asignaturas y Adaptación», y en este sentido se puede conceder la exención de las asignaturas necesarias.
Requisitos y normas de la cualificación
Las condiciones y normas de cualificación son tal como se explican en la sección «Condiciones de graduación».
Perfil del programa
¿Qué es la Ciencia de Datos y Analítica? La Ciencia de Datos y Analítica es un campo interdisciplinario que tiene como objetivo analizar grandes conjuntos de datos para extraer de ellos información significativa y utilizar esta información en los procesos de toma de decisiones estratégicas. Este departamento ofrece a los estudiantes una formación integral en la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos, así como en la creación de modelos predictivos utilizando estos datos. En resumen, enseña a procesar datos brutos para obtener «conocimientos valiosos». Contenido formativo y asignaturas El departamento de Ciencia de Datos y Analítica abarca asignaturas de una amplia gama. Los estudiantes adquieren conocimientos profundos en áreas como estadística, minería de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial, programación, visualización de datos y tecnologías de big data. Además, cuestiones como la seguridad de los datos y la ética también forman una parte importante de la formación.
Perfiles profesionales de los egresados (con ejemplos)
Los graduados del departamento de Ciencia de Datos y Analítica disponen de un amplio abanico de empleos en muchos sectores diferentes. Desempeñan un papel activo en los procesos de recopilación, limpieza, análisis y elaboración de informes de datos. Los principales puestos son los siguientes: - Científico de datos: realiza descubrimientos basados en la información, describe y clasifica la situación actual y desarrolla modelos de predicción sobre el futuro. - Analista de datos: analiza e interpreta los datos de la empresa y, mediante la elaboración de informes con estos datos, ayuda a tomar decisiones correctas. - Analista de negocio: comprende los procesos y las necesidades del negocio y ofrece soluciones basadas en datos. - Ingeniero de aprendizaje automático: desarrolla y aplica algoritmos de aprendizaje automático. - Especialista en inteligencia artificial: trabaja en el diseño y desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. En estos puestos existe la oportunidad de desarrollar una carrera en diversos sectores como la banca, la salud, el comercio electrónico, las telecomunicaciones, la producción, las finanzas y el marketing.
Acceso a estudios superiores
Los egresados de grado pueden solicitar los programas de máster y doctorado que correspondan.
Exámenes, evaluación y calificación
Para poder presentarse al examen de fin de semestre, los estudiantes matriculados en la asignatura correspondiente al inicio del semestre deben haber asistido al menos al 70 % de las clases teóricas y al menos al 80 % de las clases prácticas. Los estudiantes se someten a un examen parcial y a un examen de fin de semestre por cada asignatura. La contribución del examen parcial a la nota de aprobado es del 40 % (para la nota del examen parcial también se pueden tener en cuenta las puntuaciones obtenidas en instrumentos de evaluación como trabajos, exámenes de laboratorio, cuestionarios, etc.) y la contribución del examen de fin de semestre es del 60 %. Reglamento de Educación, Enseñanza y Exámenes de Grados Asociados y Licenciatura de la Nişantaşı Üniversitesi: Directriz del Sistema de Exámenes y Evaluación del Aprovechamiento: Directriz de Educación, Enseñanza y Exámenes del Departamento de Lenguas Extranjeras de la Nişantaşı Üniversitesi: Directriz de Educación, Enseñanza y Exámenes del Centro de Aplicación e Investigación de Enseñanza del Turco (Nişantaşı Tömer) de la Nişantaşı Üniversitesi:
Requisitos de graduación
Para que los estudiantes puedan obtener el derecho a graduarse, deben haber completado con éxito todas las asignaturas incluidas en el plan de estudios (equivalentes a un total de al menos 240 ECTS) y la media ponderada general en la etapa de graduación debe ser de al menos 2.00 sobre 4.00. Para graduarse, el estudiante también debe haber completado con éxito las prácticas o el proyecto de fin de estudios. Consulte los reglamentos y directrices correspondientes. Reglamento de Educación, Enseñanza y Exámenes de Grados Asociados y Licenciatura de la Nişantaşı Üniversitesi: Directriz de Aplicaciones Profesionales en el Puesto de Trabajo (İMU) en el 8.º semestre de la Nişantaşı Üniversitesi: Directriz de la Nişantaşı Üniversitesi sobre la Expedición de Diplomas, Suplementos al Diploma y Otros Documentos:
Modalidad de estudio (tiempo completo, aprendizaje electrónico)
Tiempo completo
Dirección y datos de contacto (dirección del programa, coordinación ECTS/DS)
Jefe de Departamento: Doç. Dr. Hatice Nazan Çağlar contacto: hatice.caglar@nisantasi.edu.tr Teléfono: +90(212)2101010 Dirección: Neotech Kampüs, Maslak Mah., Taşyoncası Sok. No: 1V y No: 1Y, 34398 Sarıyer/İstanbul
Instalaciones del departamento
Biblioteca, laboratorios de informática, aulas completamente equipadas
Resultados de aprendizaje
- Posee conocimientos básicos de matemáticas, estadística y ciencias de la computación.
- Adquiere los conocimientos teóricos básicos relacionados con la ciencia de datos y la analítica.
- Conoce los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los métodos de aprendizaje profundo.
- Ejecuta de manera eficaz los procesos de recopilación, limpieza, análisis e interpretación de datos.
- Puede trabajar con grandes volúmenes de datos utilizando sistemas de gestión de bases de datos.
- Desarrolla sistemas de apoyo a la decisión aplicando técnicas de aprendizaje automático y modelado estadístico.
- Puede utilizar lenguajes de programación y herramientas de desarrollo de software en proyectos de ciencia de datos.
- Asume responsabilidades en proyectos de ciencia de datos, de forma individual o en equipos multidisciplinarios.
- Adquiere la capacidad de comunicarse de forma oral y escrita; puede transmitir información técnica con claridad.
- Posee habilidades comunicativas básicas en turco e inglés; puede seguir la literatura del campo.
- Puede utilizar de manera eficaz las herramientas, los programas y las tecnologías actuales relacionadas con su campo.
Resultados de aprendizaje y Marco Turco de Cualificaciones (TYYÇ)
Cada línea es un punto del Marco Turco de Cualificaciones; los números que la acompañan son los resultados del programa que lo cumplen.
CONOCIMIENTO
- 1
Poseer conocimientos teóricos y prácticos de nivel avanzado que incluyan la información actualizada de su campo, apoyados en libros de texto, instrumentos y materiales de aplicación y otras fuentes, de manera que se anteponga el enfoque científico.
Resultados de aprendizaje1 · 2 · 3 · 4 · 5 · 6 · 7 · 9 · 11
DESTREZA
- 1
Utilizar los conocimientos teóricos y prácticos de nivel avanzado adquiridos en su campo.
Resultados de aprendizaje1 · 2 · 3 · 4 · 5 · 6 · 7 · 8 · 11 - 2
Poder interpretar y evaluar datos utilizando los conocimientos y habilidades de nivel avanzado adquiridos en su campo, definir problemas, analizarlos y desarrollar propuestas de solución basadas en investigaciones y evidencias.
Resultados de aprendizaje2 · 4 · 5 · 6 · 7 · 8 · 11
COMPETENCIAS ( Competencia para Trabajar de Forma Independiente y Asumir Responsabilidad )
- 1
Lleva a cabo de forma independiente un trabajo de nivel avanzado relacionado con su campo.
Resultados de aprendizaje5 · 8 · 9 · 11 - 2
Asume responsabilidad como individuo y como miembro de equipo para resolver problemas complejos e imprevistos que se presentan en las aplicaciones relacionadas con su campo.
Resultados de aprendizaje8 · 9 · 10 - 3
Planifica y gestiona actividades orientadas al desarrollo de las personas que trabajan bajo su responsabilidad en el marco de un proyecto.
Resultados de aprendizaje8 · 9 · 10
COMPETENCIAS ( Competencia de aprendizaje )
- 1
Evalúa con un enfoque crítico los conocimientos y habilidades de nivel avanzado adquiridos en su campo.
Resultados de aprendizaje3 · 5 · 6 - 2
Determina sus necesidades de aprendizaje y dirige su propio aprendizaje.
Resultados de aprendizaje1 · 10 - 3
Desarrolla una actitud positiva hacia el aprendizaje a lo largo de la vida.
Resultados de aprendizaje1
COMPETENCIAS ( Competencia comunicativa y social )
- 1
Capacidad de informar a las personas e instituciones pertinentes sobre temas relacionados con su campo; de transmitir por escrito y oralmente sus ideas y propuestas de solución a los problemas.
Resultados de aprendizaje8 · 9 · 10 - 2
Capacidad de compartir con personas expertas y no expertas sus ideas y propuestas de solución a los problemas en temas relacionados con su campo, respaldándolas con datos cuantitativos y cualitativos.
Resultados de aprendizaje8 · 9 - 3
Capacidad para organizar y aplicar proyectos y actividades para el entorno social en el que se vive con conciencia de responsabilidad social
Resultados de aprendizaje8 - 4
Capacidad para seguir la información de su campo y comunicarse con sus colegas utilizando una lengua extranjera al menos en el Nivel General B1 del Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas
Resultados de aprendizaje10 - 5
Capacidad para utilizar tecnologías de la información y la comunicación junto con software informático al menos en el Nivel Avanzado del Certificado Europeo de Aptitud Informática (ECDL) que requiere su campo
Resultados de aprendizaje10
COMPETENCIAS (Competencia específica del campo)
- 1
Actuar de acuerdo con los valores sociales, científicos, culturales y éticos en las etapas de recopilación, interpretación, aplicación y difusión de los resultados de los datos relacionados con su campo
Resultados de aprendizaje4 · 5 · 6 · 7 · 11 - 2
Poseer conciencia suficiente sobre la universalidad de los derechos sociales, la justicia social, la cultura de la calidad y la protección de los valores culturales, así como sobre la protección del medio ambiente, la salud laboral y la seguridad en el trabajo
Resultados de aprendizaje5 · 6 · 7 · 8 · 9 · 11