K3: Determinar la mejor forma de representar el conocimiento, usando formalismos basados en la lógica, aplicando los fundamentos de la gestión y procesamiento de datos, incluyendo el almacenamiento y procesamiento, la gestión de los metadatos, la gestión eficiente de flujos continuos y la gobernanza de sistemas complejos de datos, garantizando la privacidad, seguridad e integridad de los datos de acuerdo con las normativas y regulaciones en vigor, con alto rigor ético, responsabilidad social y teniendo en cuenta su viabilidad en problemas que involucren cualquier tipo de tratamiento en grandes volúmenes de datos K6: Determinar los principios fundamentales y modelos de computación, los fundamentos teóricos de lenguajes de programación y técnicas de procesamiento léxico, sintáctico y semántico asociadas, las estrategias algorítmicas y los paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y del aprendizaje computacional necesarios para la resolución de problemas en cualquier ámbito de aplicación, como son computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes, adquisición formalización y representación del conocimiento humano, sistemas interactivos y de presentación de información compleja, interacción persona-computador, entornos de aprendizaje computacional y de extracción automática de información o conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos K8: Determinar las necesidades en sistemas de información y comunicación de una organización atendiendo a aspectos de seguridad y cumplimiento de la normativa y legislación vigente, evaluación de riesgos, gestión de calidad e innovación tecnológica para satisfacer sus necesidades tanto en la toma de decisiones como en los procesos empresariales que permitan alcanzar sus objetivos de forma efectiva y eficiente, dándoles ventajas competitivas S3: Evaluar cuáles son los métodos de minería de datos y de aprendizaje automático más adecuados para extraer información valiosa para las organizaciones que tenga en cuenta posibles problemas de calidad de los datos, sesgo algorítmico o de datos C8: Diseñar soluciones que deriven conocimiento nuevo realizando inferencia o por medio de métodos de minería de datos o aprendizaje automático con metodologías robustas de aprendizaje y validación en problemas que involucren cualquier tipo de tratamiento de grandes volúmenes de datos

Colección de datos en el ecosistema Web Arañas y scrappers web APIs Analítica de datos en la Web Análisis de grafos: Métricas de centralidad e influencia Estructura de red Tipos de redes (grafos bipartitos, redes mundo pequeño, redes de escala libre) Clusterización, detección de comunidades, descomposición K-Core Visualización de datos web Representación de información web Herramientas de visualización

A1: LECCIÓN MAGISTRAL. Lección de carácter teórico impartidas por el profesor en el aula ordinaria. Puede utilizar diferentes tecnologías de apoyo en su actividad expositiva como son presentaciones, vídeos, etc. y realizar actividades formativas de análisis, reflexión, debates de la información proporcionada, etc. 100% de presencialidad / A2: RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS Y ESTUDIO DE CASOS EN AULA ORDINARIA. Actividad de carácter práctico (problemas guiados, tutoriales o trabajos en grupo) en aula ordinaria. Puede utilizar diferentes tecnologías de apoyo en su actividad expositiva como son presentaciones, vídeos, etc. y realizar actividades formativas de análisis, reflexión, debates de la información proporcionada, etc pero que no requiere de una infraestructura específica. 100% de presencialidad / A2bis: RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS EN ENTORNO INFORMÁTICO: Actividad de carácter similar a la A2 pero se realiza en un entorno informático con hardware y software específico. 100% de presencialidad / A3: TRABAJO INDIVIDUAL DEL ESTUDIANTE: Es el trabajo individual del estudiante fuera del aula ¿presencial¿ y consiste en el estudio autónomo, resolución de ejercicios y problemas, trabajo individual, etc. 0% de presencialidad / A4: SESIONES DE LABORATORIOS. Actividades prácticas que los estudiantes llevan a cabo en un entorno de laboratorio, utilizando los recursos específicos necesarios y bajo la supervisión y control del profesor. En estas sesiones el número máximo de alumnos por Grupo es de 20 estudiantes. 100% de presencialidad / A5: EXAMEN FINAL Consiste en una prueba objetiva cuya finalidad es la verificación de la adquisición de los conocimientos, habilidades y destrezas de la asignatura. 100% de presencialidad M1: SEMINARIOS Y LECCIONES MAGISTRALES CON APOYO DE MEDIOS INFORMÁTICOS Y AUDIOVISUALES. / M2: APRENDIZAJE PRÁCTICO BASADO EN CASOS Y PROBLEMAS Y RESOLUCIÓN DE EJERCICIOS. / M3: TRABAJO INDIVIDUAL Y EN GRUPO O COOPERATIVO CON OPCIÓN A PRESENTACIÓN ORAL O ESCRITA. / M4: TUTORÍAS INDIVIDUALES Y EN GRUPO PARA RESOLUCIÓN DE DUDAS Y CONSULTAS SOBRE LA MATERIA.