1. Poseer y comprender conocimientos que aporten fundamentos para el desarrollo y/o aplicación de estos conocimientos, a menudo, en un contexto de investigación.
2. Aplicar los conocimientos adquiridos a la resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos multidisciplinares relacionados con su área de estudio.
3. 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.
4. Poseer habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida auto-dirigido o autónomo.
1. Aplicar los fundamentos teóricos de las técnicas de recogida, almacenamiento, tratamiento y presentación de información como base para el desarrollo y adaptación de dichas técnicas a problemas concretos.
2. Identificar las técnicas de análisis de datos más adecuadas para cada problema y saber aplicarlas para el análisis, diseño y resolución de los mismos.
3. Obtener soluciones prácticas y eficientes para problemas de tratamiento de conjuntos de datos, tanto individualmente como en equipo.
4. Sintetizar las conclusiones obtenidas de estos análisis y presentarlas de manera clara y convincente tanto por escrito como oralmente.
5. Ser capaz de generar nuevas ideas (creatividad) y de anticipar nuevas situaciones, en los contextos del análisis de datos y de la toma de decisiones.
6. Utilizar habilidades para el trabajo en equipo y para relacionarse con otros de forma autónoma.
Competencias Específicas:
1. Emplear los resultados básicos de inferencia estadística y regresión como fundamento para métodos de predicción.
2. Identificar y seleccionar las herramientas software adecuadas para el tratamiento de datos funcionales.
3. Utilizar procedimientos estadísticos avanzados para el tratamiento de datos funcionales en áreas como la modelización, la inferencia y la predicción.
4. Diseñar sistemas para el procesamiento de datos funcionales, desde la obtención y filtrado inicial de los mismos, su análisis estadístico, hasta la presentación de los resultados finales.
