Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2025-26

The Data Acquisition and Preparation course is taught during the first semester of the third year of the Bachelor's Degree in Artificial Intelligence Engineering. It is recommended that students have previously completed the course "Fundamentals of Databases for Artificial Intelligence." For Big Data Processing and Visualization, it is recommended that students have previously completed this course.


This course introduces different approaches to data curation and the data lifecycle, focusing on the processes of data acquisition and preparation. Initially, acquisition is the process by which information is gathered from various sources, followed by preparation, a meticulous process that encompasses data transformation and organization. Data curation is essential to ensure that data is reliable, useful, and relevant. This is especially important in the context of Artificial Intelligence, where data quality directly influences the performance and reliability of AI models. This ensures that algorithms can identify relevant, more accurate patterns and generate reliable results.

 

 

Course competencies (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees) for academic year 2025-26

Transversal Competences

  • CT01 : Utilizar de forma habitual las herramientas informáticas, así como las tecnologías de la información y las comunicaciones, en todo su desempeño profesional.
  • CT02 : Comunicar de forma oral y escrita transmitiendo información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.

 

General Competences

  • CG1 : Analizar, diseñar, implementar e implantar soluciones completas de inteligencia artificial utilizando las infraestructuras, tecnologías, métodos, herramientas y plataformas adecuadas a cada problema
  • CG4 : Obtener soluciones eficientes, óptimas y/o probables aplicando los principios propios de la ingeniería y el método científico, describiendo de forma adecuada el problema y realizando una evaluación sólida de la propuesta.
  • CG8 : Concebir, desarrollar e implantar sistemas de inteligencia artificial teniendo en cuenta aspectos de calidad y seguridad, dentro del marco normativo, además de atender a criterios medioambientales y de uso racional, ético y eficiente de recursos e información

 

Specific Competences

  • CE19 : Seleccionar e implementar las principales técnicas de adquisición y transformación de la información en el ámbito de la inteligencia artificial.

 

Basic Competences

  • 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

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

1. Reconocer las diversas fases del ciclo de vida del dato y su aplicación al ámbito de la inteligencia artificial.

2. Descubrir fuentes de datos útiles en el ámbito de la inteligencia artificial a partir de unas necesidades concretas.

3. Desarrollar procesos de raspado web (scraping) para extraer datos estructurados que se encuentran embebidos en sitios web.

4. Usar APIs de terceros para adquirir datos de fuentes de diversa naturaleza como, por ejemplo, redes sociales, portales de datos abiertos o sensores de redes IoT.

5. Diseñar e implementar procesos de integración que permitan preparar datos heterogéneos para el posterior uso de técnicas de inteligencia artificial.

6. Diferenciar diversas técnicas de almacenamiento de datos masivos y describir sus principales beneficios en el ámbito de la inteligencia artificial.

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2025-26

1. Recognize the various phases of the life cycle of data and the second application to the field of artificial intelligence.
2. Discover sources of useful information in the field of artificial intelligence based on specific needs.
3. Develop web scraping processes for structured extraurities that are embedded in web llocs.
4. Use third-party APIs to acquire data from diverse sources such as, for example, social networks, open data portals or IoT network sensors.
5. Design and implement integration processes that allow the preparation of heterogeneities for the subsequent use of artificial intelligence techniques.
6. Differentiate various techniques for the identification of massive data and describe their main benefits in the field of artificial intelligence.

 

 

 

General

Code: 33671
Lecturer responsible:
Trujillo Mondejar, Juan Carlos
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 1,20
Practical credits: 1,20
Distance-base hours: 3,60

Departments involved

  • Dept: Software and Computing Systems
    Area: LANGUAGES AND COMPUTING SYSTEMS
    Theoretical credits: 1,2
    Practical credits: 1,2
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught