Guía docente de la asignatura
(6602) GESTIÓN DE PROYECTOS EN INGENIERÍA DE DATOS

Curso académico 2026/2027

  1. Identificación

    1. De la asignatura

      Curso Académico
      2026/2027
      Titulación
      GRADO EN CIENCIA E INGENIERÍA DE DATOS
      Nombre de la asignatura
      GESTIÓN DE PROYECTOS EN INGENIERÍA DE DATOS
      Código
      6602
      Curso
      CUARTO
      Carácter
      OBLIGATORIA
      Número de grupos
      1
      Créditos ECTS
      6.0
      Estimación del volumen de trabajo
      150.0
      Organización temporal
      1º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte
      Español
      Curso Académico 2026/2027
      Titulación

      GRADO EN CIENCIA E INGENIERÍA DE DATOS
      Nombre de la asignatura GESTIÓN DE PROYECTOS EN INGENIERÍA DE DATOS
      Código 6602
      Curso CUARTO
      Carácter OBLIGATORIA
      Número de grupos 1
      Créditos ECTS 6.0
      Estimación del volumen de trabajo 150.0
      Organización temporal 1º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte Español

    2. Del profesorado: Equipo docente

      • GARCIA SANCHEZ, FRANCISCO Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos: GRUPO 1 Coordinador de la asignatura

        Categoría

        CATEDRATICOS DE UNIVERSIDAD

        Área

        LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS

        Departamento

        INFORMÁTICA Y SISTEMAS

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        frgarcia@um.es http://webs.um.es/frgarcia Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        A         		Día:
        Martes         		Horario:
        09:30-12:30         		Lugar:
        868888107, Facultad de Informática B1.2.035 (DESPACHO GARCÍA SÁNCHEZ, FRANCISCO 2.27)
        Observaciones:
        Despacho 2.27 (2ª Planta FIUM). Solicitar cita para tutoría con al menos 24 horas de antelación. También por videoconferencia (Zoom) a petición del interesado.
      • BELDA MORENO, JOSE PASCUAL Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos:

        Categoría

        ASOCIADO A TIEMPO PARCIAL

        Área

        LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS

        Departamento

        INFORMÁTICA Y SISTEMAS

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        jbelda@um.es Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        C1         		Día:
        Lunes         		Horario:
        16:00-18:00         		Lugar:
        868883330, Facultad de Informática B1.2.023 (DESPACHO 2.17)
        Observaciones:
        No consta

  2. Presentación

    Esta asignatura, ubicada en el cuarto curso del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos, representa un componente esencial para culminar la formación técnica y aplicada del estudiantado. En un plan de estudios diseñado para formar profesionales capaces de extraer conocimiento valioso de los datos, esta materia cobra una relevancia crucial al dotar a los futuros ingenieros de las herramientas necesarias para orquestar y dirigir proyectos complejos en un ámbito tan dinámico. Su ubicación en la fase final del grado asegura que los estudiantes apliquen y consoliden los conocimientos previos en matemáticas, estadística y computación, preparándolos para los desafíos reales de la gestión de proyectos de datos.

    Durante el desarrollo de la asignatura, los estudiantes explorarán los fundamentos de la gestión de proyectos, con un enfoque particular en la estrategia y planificación de la gestión de datos. Se abordarán en profundidad los estándares y guías del Project Management Institute (PMI), incluyendo la definición de requisitos, estimación, planificación, seguimiento y la gestión de riesgos y cambios. Además, se introducirán las metodologías ágiles aplicadas a la ciencia de datos, preparando a los alumnos para un entorno profesional en constante evolución. El desarrollo de estas capacidades permitirá al estudiantado no solo entender la dinámica operativa de los proyectos, sino también liderarlos con criterio técnico, estratégico y ético.

    Los conocimientos y habilidades adquiridos en esta asignatura tienen una aplicación directa en el ejercicio profesional en ciencia e ingeniería de datos, donde la capacidad de gestionar eficazmente proyectos constituye una competencia diferenciadora. Desde el diseño de soluciones analíticas hasta la implantación de sistemas de datos en entornos industriales, financieros, sociales o institucionales, esta formación capacita al futuro graduado para asumir roles de responsabilidad técnica y de gestión. Además, proporciona una base sólida para afrontar con garantías entornos laborales multidisciplinares y exigentes, donde el éxito de las iniciativas depende tanto del dominio técnico como de una gestión rigurosa y orientada a resultados.

  3. Condiciones de acceso a la asignatura

    1. Incompatibilidades

      No constan

    2. Requisitos

      No constan

    3. Recomendaciones

      En términos curriculares, es recomendable haber superado asignaturas de cursos anteriores relacionadas con bases de datos, programación, estadística aplicada y aprendizaje automático, así como aquellas que introduzcan al estudiante en entornos reales de trabajo con datos. Esto permitirá integrar los contenidos de gestión de proyectos con una comprensión técnica profunda del objeto del proyecto: los datos.

  4. Competencias

    1. Competencias básicas

      • CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
      • CB3: Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
      • CB4: Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado

    2. Competencias de la titulación

      • CG4: Capacidad para aplicar los métodos generales de la ciencia e ingeniería de datos en los tipos de datos de dominios específicos, así como en la presentación de los datos, el modelado de datos y procesos, los roles organizacionales y las relaciones entre estos.
      • CG5: Conocer, desarrollar e implementar estrategias de gestión de datos con el fin de realizar su recolección, almacenamiento, preservación y disponibilidad para posteriores procesamientos.
      • CE11: Aplicar de manera consistente mecanismos de seguridad y control de los datos en cada etapa de la cadena de procesamiento de estos, respetando el anonimato, la privacidad y la protección de la propiedad intelectual.
      • CE13: Desarrollar e implementar estrategias de gestión de los datos y, en particular, producir una política y un plan de gestión de los datos, teniendo en cuenta la protección de datos, privacidad, derechos de propiedad intelectual y aspectos éticos.
      • CE16: Mantener información histórica del manejo de los datos, incluyendo las referencias entre los datos publicados y las fuentes de datos correspondientes (trazabilidad de los datos).
      • CE17: Asegurar la calidad de los datos, su accesibilidad, interoperabilidad, cumplimiento de estándares y publicación (data curation).
      • CE19: Desarrollar y guiar proyectos de explotación de los datos, incluyendo la planificación del proyecto, el diseño de la experimentación, la recolección de los datos y su manejo.

    3. Competencias transversales y de materia

      No constan

  5. Contenidos

    1. Teoría

      Bloque 1: Introducción a la gestión de datos y proyectos

      Tema 1: Fundamentos de la gestión de proyectos

      Tema 2: Estrategia y planificación de la gestión de datos

      Bloque 2: Gestión de proyectos desde la perspectiva del PMI

      Tema 3: El estándar para la dirección de proyectos y la Guía del PMBOK

      Tema 4: Alcance: definición de requisitos

      Tema 5: Estimación, planificación y seguimiento de un proyecto

      Tema 6: Análisis y gestión de riesgos en proyectos

      Tema 7: Gestión del cambio y gestión de la configuración

      Bloque 3: Gestión ágil de proyectos en ingeniería de datos

      Tema 8: Introducción a la gestión ágil de proyectos

      Tema 9: Ciencia e ingeniería de datos ágil

    2. Prácticas

      • Práctica 1: Registro y análisis del tiempo en proyectos en ingeniería de datos

        Desarrollar en los estudiantes la capacidad de registro, análisis y optimización del tiempo dedicado a las distintas actividades relacionadas con la asignatura, fomentando la autorregulación del aprendizaje y la aplicación de técnicas de estimación basadas en evidencias para mejorar la planificación de proyectos en ingeniería de datos.

        Relacionado con:
        • Bloque 1: Introducción a la gestión de datos y proyectos
        • Bloque 2: Gestión de proyectos desde la perspectiva del PMI
        • Bloque 3: Gestión ágil de proyectos en ingeniería de datos

      • Práctica 2: Desarrollo de un Plan de Gestión de Datos (DMP)

        El objetivo principal de esta práctica consiste en desarrollar un Plan de Gestión de Datos (DMP) completo y profesional para un caso de estudio práctico.

        Relacionado con:
        • Tema 2: Estrategia y planificación de la gestión de datos

      • Práctica 3: Aplicación de un enfoque predictivo a un proyecto de ciencia e ingeniería de datos

        Esta práctica simula un escenario profesional en el que una consultora especializada en ingeniería de datos ha sido contratada para desarrollar un caso de estudio práctico. Como equipo de gestión de proyectos, deberéis planificar, organizar y simular el seguimiento completo del ciclo de vida del proyecto siguiendo un enfoque predictivo, sin entrar en la implementación técnica.

        Relacionado con:
        • Bloque 2: Gestión de proyectos desde la perspectiva del PMI

      • Práctica 4: Aplicación de un enfoque adaptativo a un proyecto de ciencia e ingeniería de datos

        Esta práctica simula un escenario profesional en el que una consultora especializada en ingeniería de datos ha sido contratada para desarrollar un caso de estudio práctico. Como equipo de gestión de proyectos, deberéis planificar, organizar y simular el seguimiento completo del ciclo de vida del proyecto siguiendo un enfoque adaptativo, sin entrar en la implementación técnica.

        Relacionado con:
        • Bloque 3: Gestión ágil de proyectos en ingeniería de datos

  6. Actividades Formativas

    Actividad Formativa Metodología Horas Presencialidad
    AF1: Exposición teórica: Exposición de los contenidos teóricos de la asignatura por parte del profesor. También se contemplan las sesiones informativas sobre el desarrollo del trabajo de fin de grado o prácticas externas.

    MD1. Actividades de clase expositiva: Exposición teórica, clase magistral, proyección, dirigida al grupo completo de estudiantes, con independencia de que su contenido sea teórico o práctico/aplicado. Junto a la exposición de conocimientos, en las clases se plantean cuestiones, se aclaran dudas, se realizan ejemplificaciones, se establecen relaciones con las diferentes actividades prácticas que se realizan y se orienta la búsqueda de información.

    		 20.0 100.0
    AF2: Seminarios y actividades de aula: Exposición, análisis y debate dentro del contexto de aplicaciones específicas de contenidos teóricos, así como planteamiento y resolución de ejercicios y casos prácticos en el aula, tanto al grupo completo como en grupos reducidos. También se contemplan conferencias, debates y seminarios temáticos.

    MD2. Actividades de clase práctica de aula: Actividades prácticas de ejercicios y resolución de problemas, estudio de casos, aprendizaje orientado a proyectos, exposición y análisis de trabajos, debates, simulaciones, etc. Suponen la realización de tareas por parte de los alumnos, dirigidas y supervisadas por el profesor, con independencia de que en el aula se realicen individualmente o en grupos reducidos.

    		 3.0 100.0
    AF3: Prácticas de laboratorio: Ejercicios y resolución de problemas, aprendizaje orientado a proyectos, estudio de casos, exposición y discusión de trabajos, simulaciones y/o prácticas con ordenadores, generalmente desarrolladas en grupos reducidos. MD4. Actividades prácticas de laboratorio: Actividades de los estudiantes en aulas de informática o específicas, realizadas en grupos reducidos o individualmente, dirigidas al uso y conocimiento de la materia de estudio, supervisadas por el profesor. 28.0 100.0
    AF4: Trabajo autónomo del alumno: Estudio y preparación de contenidos teórico-prácticos, trabajo individual consistente en lecturas, búsquedas de información, sistematización de contenidos, elaboración de informes o estudio para la elaboración de casos entre otras actividades. 90.0 0.0
    AF5: Tutorías formativas y resolución de dudas: Asistencia individualizada -tutorías individuales- o en grupo -tutorías colectivas- a los estudiantes por parte del profesor. MD5. Tutorías: Sesiones programadas individuales o en grupo de orientación, revisión o apoyo a los estudiantes por parte del profesor con independencia de que los contenidos sean teóricos o prácticos. 3.0 100.0
    AF6: Evaluación: Pruebas individuales, ya sean escritas, orales o con medios informáticos, donde el estudiante demostrará los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos durante las actividades formativas asociadas a la enseñanza de la materia. 4.0 100.0
    Totales 148,00

  7. Horario de la asignatura

    https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2026-27#horarios

  8. Sistemas de Evaluación

    Identificador Denominación del instrumento de evaluación Criterios de Valoración Ponderación
    SE1 Exámenes individuales: Pruebas objetivas, de desarrollo, de respuesta corta, de ejecución de tareas o de escala de actitudes, realizadas por los estudiantes para mostrar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos ya sea de forma oral, escrita o utilizando un ordenador.

    Examen tipo test (30/100): para aprobar la asignatura y para hacer media con la nota de prácticas, se exige que la nota obtenida en este cuestionario sea mayor o igual de 5. Este criterio es válido para todas las convocatorias. En todas las convocatorias, se podrá otorgar a la prueba tipo test el estatus de prueba global; en este caso su ponderación será del 60%, añadiendo en este caso al examen tipo test el 30% de la parte correspondiente a los "procedimientos de observación del trabajo del estudiante".

    		 30.0
    SE3 Procedimientos de observación del trabajo del estudiante: Registros de participación, de realización de actividades, cumplimiento de plazos, participación en foros, informes de seguimiento del trabajo fin de grado y registros sobre el desarrollo de las prácticas externas.

    Participación efectiva en actividades de clase (30/100): cantidad de actividades en las que se participa y rendimiento positivo en estas.

    		30.0
    SE4 Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas y posibles resúmenes del estado del arte sobre temas concretos. La opción de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.

    Corrección de los trabajos prácticos entregados en las fechas indicadas (40/100): se valorará que se entregue la documentación requerida en el plazo indicado, con un contenido completo y presentación correcta, tanto desde el punto de vista lingüístico como técnico, de acuerdo con lo solicitado en el enunciado de prácticas. Parte de la calificación puede venir determinada por la presentación oral de los trabajos.

    Para aprobar la asignatura y para hacer media con los otros instrumentos del sistema de evaluación, se exige que la nota obtenida en cada una de las prácticas sea mayor o igual de 5. Este criterio es válido para todas las convocatorias.

    		 40.0

  9. Fechas de exámenes

    https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2026-27#examenes

  10. Resultados del Aprendizaje

    - Saber realizar la gestión de un proyecto de ingeniería de datos, así como de sus recursos y sus riesgos.

    - Explicar y ejecutar la estrategia de datos en forma de Plan de Gestión de Datos.

    - Desarrollar componentes de estrategia de datos en forma de Plan de Gestión de Datos.

    - Saber emplear técnicas y herramientas de apoyo a la planificación y gestión de proyectos y de riesgos.

    - Conocer la importancia de la gestión del cambio y de la gestión de la configuración.

    - Conocer los conceptos básicos y la cultura de la calidad.

    - Desarrollar y mantener repositorios de resultados históricos de datos y resultados.

    - Conocer los mecanismos para la protección y licenciamiento de conjuntos de datos.

  11. Bibliografía

    Bibliografía básica

    • Título Nº: 747486El estandar para la dirección de proyectos y Guía de los fundamentos de la dirección de proyectos : (Guía del PMBOK).7ª Edición. Project Management Institute, 2021.

    • Data Science Process Alliance

    Bibliografía complementaria

    • DAMA International (2017). DAMA DMBOK 2nd Edition. https://archive.org/details/dama-dmbok-2nd-edition/DAMA-DMBOK-_2nd-Edition/

    • Manuel Mora, Fen Wang, Jorge Marx Gomez, Hector Duran-Limon (Eds.) (2024). Development Methodologies for Big Data Analytics Systems. Plan-driven, Agile, Hybrid, Lightweight Approaches. Springer Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-40956-1

    • Nasir Ali Mirza (2022). Practitioner’s Guide to Data Science: Streamlining Data Science. Solutions using Python, Scikit-Learn, and Azure ML Service Platform. BPB Publications.

    • DAMA International

  12. Observaciones

    NECESIDADES EDUCATIVAS ESPECIALES

    Aquellos estudiantes con discapacidad o necesidades educativas especiales podrán dirigirse al Servicio de Atención a la Diversidad y Voluntariado (ADYV - https://www.um.es/adyv) para recibir orientación sobre un mejor aprovechamiento de su proceso formativo y, en su caso, la adopción de medidas de equiparación y de mejora para la inclusión, en virtud de la Resolución Rectoral R-358/2016. El tratamiento de la información sobre este alumnado, en cumplimiento con la LOPD, es de estricta confidencialidad.

    EVALUACIÓN

    En el procedimiento de evaluación resultarán de aplicación el artículo 135.1.v) de los Estatutos de la Universidad de Murcia, el artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) y la instrucción SG 18/2026 del secretario general de la Universidad de Murcia que interpreta estas normas, disponible en este enlace: https://sede.um.es/sede/documento/normativa/instruccion-del-secretario-general-sg-18-2026-sobre-la-interpretacion-y-aplicacion-del-art-135-1-v-estatutos-umu/24199.pdf

    Se recuerda asimismo que el artículo 22.1 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) estipula que "el o la estudiante que se valga de conductas fraudulentas, incluida la indebida atribución de identidad o autoría, o esté en posesión de medios o instrumentos que faciliten dichas conductas, obtendrá la calificación de cero en el procedimiento de evaluación y, en su caso, podrá ser objeto de sanción, previa apertura de expediente disciplinario".

    OBSERVACIONES DEL EQUIPO DOCENTE

    La calificación de la evaluación continuase conservará en las siguientes convocatorias hasta que la asignatura se vuelva a impartir.

    La calificación final del estudiante será de "No Presentado" cuando no se presente al examen de teoría y/o no presente alguna o ninguna de las prácticas Este criterio será aplicable en todas las convocatorias.

    La asignatura de Gestión de Proyectos en Ingeniería de Datos cubre contenidos relacionados con el ODS3, ODS7 y el ODS8:

    1. Salud y bienestar (ODS3): capacita al estudiantado para gestionar proyectos de analítica y sistemas de datos aplicados a la mejora de servicios sanitarios y la prevención de enfermedades.
    2. Energía asequible y no contaminante (ODS 7): permite abordar proyectos que optimicen el uso de datos para una gestión más eficiente y sostenible de los recursos energéticos.
    3. Trabajo decente y crecimiento económico (ODS8): fomenta competencias clave para el desarrollo profesional en sectores tecnológicos avanzados, promoviendo empleabilidad de calidad y crecimiento económico basado en la innovación y el uso responsable de los datos.