Competencias

Competencias Transversales

BÁSICAS

• CB6
  Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
• CB7
  Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
• CB8
  Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
• CB9
  Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
• CB10
  Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

ESPÍRITU EMPRENDEDOR E INNOVADOR

• CT1
  Conocer y entender la organización de una empresa y las ciencias que rigen su actividad; tener capacidad para entender las normas laborales y las relaciones entre la planificación, las estrategias industriales y comerciales, la calidad y el beneficio. Conocer y entender los mecanismos en que se basa la investigación científica, así como los mecanismos e instrumentos de transferencia de resultados entre los diferentes agentes socioeconómicos implicados en los procesos de I+D+i.

SOSTENIBILIDAD Y COMPROMISO SOCIAL

• CT2
  Conocer y comprender la complejidad de los fenomenos economicos y sociales tipicos de la sociedad del bienestar; capacidad para relacionar el bienestar con la globalizacion y la sostenibilidad; habilidad para utilizar de forma equilibrada y compatible la tecnica, la tecnologia, la economia y la sostenibilidad.

TRABAJO EN EQUIPO

• CT3
  Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar ya sea como un miembro mas, o realizando tareas de direccion con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.

USO SOLVENTE DE LOS RECURSOS DE INFORMACIÓN

• CT4
  Gestionar la adquisicion, la estructuracion, el analisis y la visualizacion de datos e informacion en el ambito de la especialidad y valorar de forma critica los resultados de esta gestion.

LENGUA EXTRANJERA

• CT5
  Conocer una tercera lengua, preferentemente el inglés, con un nivel adecuado oral y escrito y en consonancia con las necesidades que tendrán los titulados y tituladas.

PERSPECTIVA DE GÉNERO

• CT6
  Conocer y comprender, desde el propio ámbito de la titulación, las desigualdades por razón de sexo y género en la sociedad; integrar las diferentes necesidades y preferencias por razón de sexo y de género en el diseño de soluciones y resolución de problemas.

Competencias Técnicas Genéricas

GENÉRICAS

• CG1
  Identificar y aplicar los métodos y procesos de gestión de datos más adecuados para gestionar el ciclo de vida de los datos, incluyendo datos estructurados y no estructurados
• CG2
  Identificar y aplicar métodos de análisis, extracción de conocimiento y visualización de datos recogidos en formatos muy diversos.
• CG3
  Definir, diseñar e implementar sistemas complejos que cubran todas las fases en proyectos de ciencia de datos
• CG4
  Diseñar y poner en marcha proyectos de ciencia de datos en dominios específicos de forma innovadora

Competencias Técnicas

ESPECÍFICAS

• CE1
  Desarrollar algoritmos eficientes basados en el conocimiento y comprensión de la teoría de la complejidad computacional y las principales estructuras de datos dentro del ámbito de ciencia de datos
• CE2
  Aplicar los fundamentos de la gestión y procesamiento de datos en un problema de ciencia de datos
• CE3
  Aplicar métodos de integración de datos para dar solución a problemas de ciencia de datos en entornos heterogéneos
• CE4
  Aplicar métodos escalables de almacenamiento y procesamiento paralelo de datos, incluyendo flujos continuos de datos, una vez identificados los más apropiados para un problema de ciencia de datos
• CE5
  Modelar, diseñar e implementar sistemas complejos de datos, incluyendo la visualización de datos
• CE6
  Diseñar el proceso de Ciencia de Datos y aplicar metodologías científicas para obtener conclusiones sobre poblaciones y tomar decisiones en consecuencia, a partir de datos estructurados o no estructurados y potencialmente almacenados en formatos heterogéneos.
• CE7
  Identificar las limitaciones impuestas por la calidad de datos en un problema de ciencia de datos y aplicar técnicas para disminuir su impacto
• CE8
  Extraer información de datos estructurados y no estructurados, teniendo en cuenta la naturaleza multivariante de los mismos.
• CE9
  Aplicar métodos adecuados para el análisis de otro tipo de formatos, tales como procesos y grafos, dentro del ámbito de ciencia de datos
• CE10
  Identificar los métodos de aprendizaje automático y modelización estadística a utilizar para resolver un problema específico de ciencia de datos y aplicarlos de forma rigurosa
• CE11
  Analizar y extraer conocimiento de información no estructurada mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural, minería de textos e imágenes
• CE12
  Aplicar la ciencia de datos en proyectos multidisciplinares para resolver problemas en dominios nuevos o poco conocidos y que sean económicamente viables, socialmente aceptables, y de acuerdo con la legalidad vigente
• CE13
  Identificar las principales amenazas en el ámbito de la ética y la privacidad de datos en un proyecto de ciencia de datos (tanto en el aspecto de gestión como de análisis de datos) y desarrollar e implantar medidas adecuadas para mitigar dichas amenazas.
• CE14
  Realizar, presentar y defender un ejercicio original realizado individualmente ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto de ingeniería en el ámbito de la ciencia de datos en el que se sinteticen las competencias adquiridas en las enseñanzas