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Titulación en una de las mejores universidades de ingeniería de Europa

El Máster Universitario en Aprendizaje Automático y Datos Masivos por la Universidad Politécnica de Madrid está destinado a estudiantes con una sólida formación en áreas como las matemáticas y la programación, por ello el perfil de ingreso a este título deseable será el de aquellos estudiantes con formación en las mencionadas áreas. En concreto, el título es recomendable para aquellos estudiantes con un Grado en Ingenierías TIC o asimilados.

Podrán acceder al título, sin necesidad de complementos formativos, aquellos estudiantes que estén en disposición de un Grado en las siguientes titulaciones:
○ Graduados en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
○ Graduados en Ingeniería y Sistemas de Datos.
○ Graduados en Ingeniería del Software.
○ Graduados en Ingeniería Informática.
○ Graduados en Matemáticas e Informática.
○ Graduados en Ing. Informática y Matemáticas.
○ Graduados en Ingeniería de Computadores.
○ Graduados en Inteligencia Artificial.

 

Plazos de preinscripción o de solicitud de plazas

Información sobre los pasos a seguir para ser estudiante de Máster Universitario Oficial:

Vías y requisitos de acceso

Los criterios de acceso y las condiciones o pruebas especiales de acceso al Máster Universitario en Aprendizaje Automático y Datos Masivos han sido establecidos a partir de los Reales Decretos 1393/2007 y 861/2010 y de las recomendaciones del Acuerdo del Consejo de Universidades para la propuesta de títulos oficiales de Master:

  • Estar en posesión de un título universitario oficial, expedido en España o por una institución de educación del Espacio Europeo de Educación Superior, que faculte en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de Máster.
  • Podrán acceder los titulados conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educación Superior, sin necesidad de la homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de posgrado. El acceso por esta vía no implicará, en ningún caso, la homologación del título previo de que esté en posesión el interesado, ni su reconocimiento a otros efectos que el de cursar las enseñanzas de Máster.

El Máster Universitario en Aprendizaje Automático y Datos Masivos por la Universidad Politécnica de Madrid está destinado a estudiantes con una sólida formación en áreas como las matemáticas y la informática, por ello el perfil de ingreso a este título deseable será el de aquellos estudiantes con formación en las mencionadas áreas.

Podrán acceder al título, sin necesidad de complementos formativos, aquellos estudiantes que estén en disposición de un Grado en las siguientes titulaciones:

    •     Graduados en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
    •     Graduados en Ingeniería y Sistemas de Datos
    •     Graduados en Ingeniería del Software.
    •     Graduados en Ingeniería Informática.
    •     Graduados en Matemáticas e Informática
    •     Graduados en Ing. Informática y Matemáticas
    •     Graduados en Ingeniería de Computadores.
    •     Graduados en Inteligencia Artificial

Dado que la presente titulación de master tiene un enfoque muy especializado, se considera que los alumnos provenientes de otras titulaciones diferentes a las especificadas no cumplen con los requisitos mínimos para ser admitidos.

Criterios de admisión

El órgano responsable de la admisión de alumnos corresponde a la Comisión Académica del Título (CAT).

La solicitud de admisión deberá presentarse en el plazo señalado al efecto, en modelo normalizado, y acompañada de todos los documentos acreditativos del cumplimiento de los requisitos de acceso.

El alumno deberá presentar un currículo, el expediente académico del título de grado que da acceso al máster, hasta tres cartas de recomendación y una carta de intenciones junto con el impreso de solicitud de admisión y la documentación acreditativa mencionada. La CAT podrá solicitar una entrevista con el solicitante.

En el caso de recibirse un número superior de solicitudes a las plazas ofertadas, la CAT será la encargada de generar una lista de prelación sobre las solicitudes presentadas, y que tendrá en cuenta:

  1. Nota media de la titulación (70%)
  2. Otra formación complementaria relacionada con las competencias del título (15%)
  3. Cartas de recomendación e intenciones (10%)
  4. Experiencia profesional (5%)

Pruebas de acceso especiales

No se contemplan condiciones o pruebas de acceso especiales para estudiar el máster. Se accede por las distintas vías de acceso establecidas para continuar estudios universitarios.

Sin embargo, la Normativa de Admisión de la UPM establece (Artículo 22) que si el Centro que imparte la titulación de Máster Universitario lo considera oportuno, el Vicerrectorado de Estrategia Académica e Internacionalización podrá autorizar la realización de una prueba específica, con el calendario establecido en el Anexo III de la normativa de matriculación.

Normativa de Admisión de la UPM

Periodo y requisitos para formalizar la matrícula

Antes de poder matricularte debes preinscribirte y ser admitido en el programa.

Una vez admitido, la formalización de la matrícula se debe hacer en la secretaría de la ETSISI responsable de la gestión del programa de máster o doctorado, y siempre dentro del plazo establecido. También está abierta la posibilidad de realizar la matrícula on-line a través de Politécnica Virtual.

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Coordinador del Máster
D. David Camacho
+34 91 06 73589 – Despacho 1215
david.camacho@upm.es
 
Gestión administrativa
Subdirección de Ordenación Académica y Postgrado
+34 91 06 73703/73704/73655 – Despacho 6108
masters.etsisi@upm.es

E.T.S. de Ingeniería de Sistemas Informáticos
Calle Alan Turing s/n (Carretera de Valencia Km 7)
28031 Madrid

Vicerrectorado de Estrategia Académica e Internacionalización
Rectorado de la UPM
Paseo Juan XXIII, 11. Edificio C.
28040 Madrid

tramitacion.master.oficial@upm.es

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