Grado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial

COMPETENCIAS BÁSICAS

1. CB1 Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en
libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
2. 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.
3. 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.
4. CB4 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
5. CB5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

COMPETENCIAS GENERALES

1. CG1 Conocimiento de materias básicas científicas y técnicas que capaciten para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
2. CG2 Capacidad para abordar con éxito todas las etapas de un proyecto de análisis de datos: exploración previa de los datos, preprocesado, análisis, visualización y comunicación de resultados.
3. CG3 Capacidad para concebir, diseñar, analizar, implementar y utilizar aplicaciones para el análisis de datos y la extracción de conocimiento a partir de distintas fuentes de datos.
4. CG4 Capacidad para saber comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas, comprendiendo la responsabilidad ética, social y profesional de la actividad del tratamiento de datos y de la inteligencia
artificial.
5. CG5 Capacidad para conocer, comprender y aplicar la legislación necesaria aplicable al tratamiento de los datos y explotación de la inteligencia artificial, y manejar especificaciones, reglamentos y normas de
obligado cumplimiento.
6. CG6 Capacidad para liderar proyectos propios de la ciencia e ingeniería de datos y de la inteligencia artificial en distintos ámbitos de aplicación, determinando los objetivos, prioridades, métodos,
planificación y controles.

COMPETENCIAS TRANSVERSALES

1. CT1 Capacidad para el análisis, síntesis, resolución de problemas y la toma de decisiones.
2. CT2 Capacidad para la interpretación de resultados con iniciativa, creatividad y razonamiento crítico y autocrítico.
3. CT3 Capacidad para comunicar y transmitir de forma oral o por escrito conocimientos y razonamientos derivados de su trabajo individual o en grupo de forma clara y concreta.
4. CT4 Capacidad para el aprendizaje autónomo e individual en cualquier campo de la ingeniería en el ámbito de la Ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
5. CT5 Capacidad de trabajo en equipo, asumiendo diferentes roles dentro del grupo.
6. CT6 Capacidad de observar y valorar las condiciones del entorno desde un punto de vista medioambiental y su influencia en la calidad de vida.
7. CT7 Capacidad de organización y planificación con enfoque a la calidad.
8. CT8 Capacidad para manejar entornos basados en NTIC y sus tecnologías emergentes.
9. CT9 Capacidad para realizar montajes y experimentos de laboratorio en el ámbito de la Ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
10. CT10 Capacidad para la realización de mediciones y cálculos, manejando especificaciones, reglamentos y normas en el ámbito de la Ingeniería de datos y la inteligencia artificial.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

1. CE1 Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos propios de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, aplicando conocimientos de álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, métodos numéricos, algorítmica numérica, estadística, probabilidad y optimización.
2. CE2 Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de matemática discreta, lógica, algorítmica y complejidad computacional, y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
3. CE3 Conocimiento y aplicación de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas, analizando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos.
4. CE4 Capacidad para conocer, comprender y evaluar las infraestructuras de gestión e intercambio de datos: hardware, sistemas operativos, bases de datos, redes de computadores.
5. CE5 Capacidad para aplicar de manera responsable los aspectos éticos, legales y normativos relacionados con el tratamiento de datos y la aplicación de técnicas de inteligencia artificial.
6. CE6 Conocimiento y aplicación de los fundamentos de programación, utilizando los lenguajes más relevantes en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
7. CE7 Conocimiento, diseño y utilización de forma eficiente de los tipos y estructuras de datos más adecuados a la resolución de un problema.
8. CE8 Capacidad para diseñar e implementar sistemas de información en el contexto de la gestión de datos, considerando modelos y estrategias adecuados al volumen y tipología de los datos para su almacenamiento, procesamiento y acceso posterior.
9. CE9 Capacidad para comprender y manejar conceptos fundamentales de probabilidad y estadística, planteando modelos matemáticos y resolviendo problemas de optimización matemática relacionados con la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
10. CE10 Capacidad para comprender, seleccionar y aplicar las técnicas y herramientas de aprendizaje automático más adecuadas que permitan transformar los datos en conocimiento, para la resolución de un problema.
11. CE11 Conocimiento y aplicación de las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos, que permitan su adecuado uso, y el diseño y análisis e implementación de aplicaciones basadas en ellos.
12. CE12 Capacidad para aplicar los principios fundamentales, métodos y técnicas básicas de la ciencia de datos y la inteligencia artificial para su aplicación práctica a un problema o dominio concreto.
13. CE13 Capacidad para comprender las técnicas, metodologías y herramientas relacionadas con la representación del conocimiento en el ordenador y los diferentes tipos de razonamiento, así como para saber diseñar y construir aplicaciones que utilicen esas técnicas para la resolución de problemas complejos que involucran una gran cantidad de datos
14. CE14 Capacidad para comprender, seleccionar y aplicar las técnicas y herramientas de aprendizaje profundo y sistemas inteligentes avanzados para la resolución de un problema, incluyendo las dedicadas al tratamiento de grandes volúmenes de datos.
15. CE15 Capacidad para planificar, concebir, desplegar y dirigir proyectos, servicios y sistemas informáticos en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial, liderando su puesta en marcha y su mejora continua y valorando su impacto económico y social.
16. CE16 Capacidad para analizar, diseñar, construir y mantener aplicaciones de forma robusta, segura y eficiente, eligiendo el paradigma y los lenguajes de programación más adecuados en el contexto de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
17. CE17 Capacidad para comprender y dominar los fundamentos y técnicas para la búsqueda, extracción, filtrado y clasificación de información en grandes colecciones de datos heterogéneos.
18. CE18 Capacidad para analizar y manipular señales analógicas y digitales en los dominios temporal y frecuencial.
19. CE19 Capacidad para diseñar soluciones basadas en redes neuronales artificiales para la resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería de datos.
20. CE20 Capacidad para diseñar e implementar soluciones de seguridad que garanticen la confidencialidad, integridad, disponibilidad y autenticidad de los sistemas de tratamiento de datos y redes de comunicaciones.
21. CE21 Conocimiento y capacidad de aplicación de los conceptos, metodologías y tecnologías de procesado de imagen y vídeo en diferentes formatos.
22. CE22 Capacidad para conocer las características, funcionalidades y estructura de las tecnologías más actuales de computación de altas prestaciones, para diseñar e implementar aplicaciones en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
23. CE23 Concebir, diseñar e implementar el sistema de adquisición y análisis de datos más adecuado para la monitorización y optimización en entornos de trabajo productivos concretos.
24. CE24 Capacidad para aplicar los principios de organización visual de la información y para comunicar y representar de forma efectiva el análisis y resultados a partir de los datos, seleccionado las técnicas y herramientas de visualización de datos más adecuadas.
25. CE25 Conocimiento y capacidad para aplicar las técnicas de análisis de información relevante en sitios web para extraer conclusiones y tomar decisiones.
26. CE26 Capacidad para comprender las técnicas, metodologías y herramientas relacionadas con el modelado de conocimiento y saber diseñar y construir aplicaciones que utilicen esas técnicas para la representación, integración, búsqueda y recuperación de información compleja, en particular en el entorno de Internet, el servicio Web y las redes sociales.
27. CE27 Capacidad para llevar a cabo un ejercicio original a realizar individualmente y presentar y defender ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto en el ámbito de las tecnologías específicas de la Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial de naturaleza profesional en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en las enseñanzas.
28. COPT1 Capacidad para el diseño y desarrollo de sistemas de procesamiento del lenguaje natural y sus aplicaciones al procesado de documentos, a la traducción automática y al reconocimiento de escritura.
29. COPT2 Comprender y saber aplicar las tecnologías actuales y futuras utilizadas para la evaluación, implementación y explotación de entornos de realidad virtual y/o aumentada, y de interfaces de usuario 3D basadas en dispositivos de interacción natural.
30. COPT3 Conocer los elementos que componen un sistema de comunicaciones basado en Internet de las Cosas y ser capaz de diseñar tales sistemas aplicando técnicas de recolección, integración y análisis de datos en diferentes campos de aplicación.
31. COPT4 Conocimiento de los fundamentos de la teoría de la información y de la criptografía, y su aplicación a la fiabilidad y la seguridad de los sistemas informáticos.
32. COPT5 Capacidad para aplicar metodologías y técnicas avanzadas para el diseño y explotación de bases de datos sobre datos poco estructurados o de estructura compleja, para descubrir nuevas relaciones y respaldar la toma de decisiones.
33. COPT6 Capacidad para diseñar sistemas inteligentes que incorporen capacidades como la autonomía, la situación en su entorno, la reactividad y proactividad o el aprendizaje en el contexto de los sistemas de conducción autónomos.
34. COPT7 Capacidad para conocer y aplicar las técnicas de percepción y robótica cognitiva para su aplicación a sistemas autónomos que interactúen con su entorno.
35. COPT8 Capacidad para aplicar las técnicas de ingeniería de datos e inteligencia artificial en dominios del ámbito industrial, energético, social o similar.
36. COPT9 Capacidad para desarrollar modos de hacer propios del ámbito profesional del Grado

Información de interés sobre la Jornada de Acogida y el funcionamiento y resultados del Plan de Acción Tuturial.

Jornada de Acogida:

El Vicerrectorado de Estudiantes, se desarrolla durante los primeros días del curso una Jornada de Acogida dirigida a los alumnos de nuevo ingreso del primer curso, que consiste principalmente en

1. Presentación del Centro y las instalaciones por parte del equipo Decanal/Directivo:
   • Calendario escolar y de exámenes
   • Plan de Estudios
   • Programas de Intercambio(Coordinador de intercambio)
   • Directrices generales de la Titulación
   • Plan de Acción Tutorial
   • Presentación del cuadro de profesores del primer curso de la Titulación.
2. Visita Guiada a las instalaciones del Centro.
3. Además, en los lugares de celebración de la Jornada se pone a disposición de los estudiantes material impreso con toda la información relacionada con el Centro y con los Servicios de la Universidad.

Plan de Acción Tutorial

Desde el año 2002 la Universidad de León viene desarrollando el Plan de Acción Tutorial (PAT), que tiene como OBJETIVO GENERAL: ser un sistema permanente de orientación académica en el que cada alumno tendrá asignado un tutor durante los primeros cursos de sus estudios.

Toda la información sobre el PAT se encuentra disponible en el enlace: http://calidad.unileon.es/pat/  

La información sobre los a los Servicios Universitarios de la ULE se encuentra disponible en: http://www.unileon.es/estudiantes/servicios-estudiantes

El programa de Formación Complementaria tiene como objetivo ofrecer, a los estudiantes de Grado de esta Universidad, la posibilidad de ampliar las competencias adquiridas en otras disciplinas distintas a las ofrecidas en la titulación en la que están matriculados, permitiendo cursar asignaturas adicionales a las del Grado principal.

Formación complementaria