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Course description
  MASTER FINAL PROJECT

Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2021-22

El Trabajo Fin de Máster (TFM) consiste en la realización de un proyecto en el ámbito del tratamiento de datos, en el que se integren todas las competencias y habilidades adquiridas en las distintas asignaturas cursadas en el Máster en Ciencia de datos. El trabajo será individual y bajo la dirección de un tutor que tendrá la labor de orientar y aconsejar al alumno en cada una de las fases del desarrollo del proyecto. El TFM será presentado y defendido ante un tribunal universitario, mediante exposición pública.


El TFM tiene dos objetivos principales. Por una parte, el alumno tiene la oportunidad de profundizar en el estudio de un tema de su interés. Por otra, le permite desarrollar competencias y habilidades fundamentales, tales como la capacidad de planificar un proceso, resolver problemas, analizar e interpretar resultados, o defender propuestas mediante una comunicación eficiente, entre otras.

 

 

Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees)

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.

 

Competencias Generales

  • 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.
  • CG5 : Saber gestionar la información y los recursos disponibles relacionados con 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.

 

Competencias Específicas

  • CE16 : Diseñar, desarrollar, presentar y defender, individualmente ante un tribunal universitario, un trabajo integral de ciencia de datos en el que se sinteticen los conocimientos adquiridos en las enseñanzas.

 

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

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

No data

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2021-22

No data

 

 

General

Code: 43462
Lecturer responsible:
VICENT FRANCES, JOSE FRANCISCO
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 0,00
Practical credits: 0,60
Distance-base hours: 5,40

Departments involved

  • Dept: INFORMATION TECHNOLOGY AND COMPUTING
    Area: COMPUTER ARCHITECTURE
    Theoretical credits: 0,12
    Practical credits: 0
  • Dept: LANGUAGES AND COMPUTING SYSTEMS
    Area: LANGUAGES AND COMPUTING SYSTEMS
    Theoretical credits: 0,12
    Practical credits: 0
  • Dept: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Area: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Theoretical credits: 0,12
    Practical credits: 0
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.
  • Dept: MATHEMATICS
    Area: STATISTICS AND OPERATIONS RESEARCH
    Theoretical credits: 0,12
    Practical credits: 0
  • Dept: APPLIED MATHEMATICS
    Area: APPLIED MATHEMATICS
    Theoretical credits: 0,12
    Practical credits: 0

Study programmes where this course is taught