Competencias Básicas
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
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
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
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.
Competencias Generales
Identificar las técnicas de análisis de datos más adecuadas para cada problema y saber aplicarlas para el análisis, diseño y solución de los mismos
Obtener soluciones prácticas y eficientes para problemas de tratamiento de grandes volúmenes de datos, tanto individualmente como en equipo
Aplicar estas técnicas de tratamiento de datos a datos reales de gran tamaño, incluyendo datos de la Web
Sintetizar las conclusiones obtenidas de estos análisis y presentarlas de manera clara y convincente en un entorno bilingüe (español e inglés) tanto por escrito como oralmente
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
Competencias Específicas
Identificar las oportunidades que las técnicas de tratamiento de datos pueden suponer para la mejora de la actividad de empresas y organizaciones
Utilizar procedimientos estadísticos avanzados para el tratamiento de grandes volúmenes de datos en áreas como la estimación, la inferencia, la predicción o la clasificación, así como la manera de aplicarlos de forma eficiente
Saber diseñar sistemas para el procesamiento de los datos, desde la obtención y filtrado inicial de los mismos, su análisis estadístico, hasta la presentación de los resultados finales
Identificar la oportunidad de utilizar aprendizaje automático para resolver problemas reales
Realizar el análisis y el diseño detallado de aplicaciones informáticas basadas en el aprendizaje automático
Aplicar métodos avanzados de tratamiento de datos en problemas correspondientes a áreas de especial relevancia para la sociedad y el conocimiento
Utilizar técnicas avanzadas en la frontera del conocimiento para el tratamiento de grandes volúmenes de datos
Hacer uso eficiente de plataformas distribuidas para distribución de contenido y técnicas para el almacenamiento de su topología
Tomar decisiones en sistemas de e-learning que mejoren el proceso de aprendizaje basados en el análisis de diferentes datos extraídos de aplicaciones educativas
Comprender y utilizar eficientemente la arquitectura de los data centers, incluyendo los sistemas de computación y de comunicaciones existentes en los mismos
Resultados de aprendizaje
- Capacidad de aplicar las técnicas presentadas en las diferentes asignaturas del Master al tratamiento de los datos correspondientes a un problema concreto
- Obtención de resultados aplicables para la mejora de la actividad de una organización o empresa/Análisis en profundidad de métodos específicos avanzados
- Capacidad para presentar sus resultados y conclusiones de una manera clara y efectiva
- Utilización de todos los conocimientos y competencias adquiridos a lo largo del Master