Transversal Competences

• CT1 : Ser capaz de liderar proyectos relacionados con la Ciencia de Datos, así como dirigir equipos de trabajo
• CT2 : Mostrar competencias informáticas e informacionales en el ámbito de la ciencia de datos.
• CT3 : Reunir competencias en comunicación oral y escrita.

General Competences

• CG1 : Aplicar los conocimientos adquiridos a problemas reales relacionados con la ciencia de datos.
• CG10 : Saber utilizar técnicas de la ciencia de datos para obtener nuevas relaciones y brindar información sobre problemas de investigación o procesos organizativos y respaldar la toma de decisiones.
• CG11 : Ser capaz de utilizar los principios de ingeniería y las modernas tecnologías informáticas para investigar, diseñar, implementar nuevas aplicaciones de la ciencia de datos.
• CG12 : Ser capaz de desarrollar experimentos, procesos, instrumentos, sistemas, infraestructuras durante todo el ciclo de vida de los datos.
• CG2 : Ser capaz de desarrollar y aprender de forma auto-dirigida o autónoma temas relacionados con la ciencia de datos.
• CG3 : Saber desenvolverse en contextos multidisciplinares y/o internacionales aportando soluciones desde el punto de vista de la ciencia de datos.
• CG4 : Conocer y aplicar en cada situación las responsabilidades sociales, éticas y legales vinculadas a la aplicación de los conocimientos de la ciencia de datos.
• CG6 : Ser capaz de adaptarse a entornos relacionados con la ciencia de datos, fomentando el trabajo en equipo, la creatividad, la capacidad crítica y el espíritu emprendedor.
• CG7 : Ser capaz de adaptarse al ambiente cambiante propio de la disciplina y de comprender y aplicar los nuevos avances técnicocientíficos relacionados con la ciencia de datos.
• CG8 : Saber proyectar, diseñar, desarrollar, implantar y mantener productos, aplicaciones y servicios relacionados con la ciencia de datos, teniendo en cuenta aspectos técnicos, económicos y de eficiencia.
• CG9 : Saber dirigir proyectos relacionados con la ciencia de datos, cumpliendo la normativa vigente y asegurando la calidad del servicio.

Specific Competences

• CE11 : Diseñar y utilizar algoritmos eficientes para acceder y analizar grandes cantidades de datos, y conocer el manejo de APIs para la interconexión de bases de datos y colecciones de datos heterogéneos.
• CE12 : Diseñar y utilizar sistemas que incluyen la recopilación de datos (pasivo y activo) para la prueba de hipótesis y la resolución de problemas.
• CE15 : Manejar y aplicar las herramientas informáticas de cálculo numérico, optimización, simulación, visualización gráfica u otras para experimentar y resolver problemas.
• CE6 : Determinar métricas para la evaluación y validación de análisis de datos.
• CE7 : Determinar y utilizar métodos efectivos de visualización y narración para crear paneles de control e informes de análisis de datos.

Basic Competences

• CB10 : 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.
• CB6 : 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
• CB7 : 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
• CB8 : 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
• CB9 : 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