Los objetivos del grado son los siguientes:

• Desarrollar habilidades de programación y algoritmia: Los estudiantes aprenderán técnicas y paradigmas de programación para diseñar soluciones a problemas, determinando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos.
• Adquirir habilidades matemáticas aplicadas a la ingeniería de datos y la inteligencia artificial: Los estudiantes aprenderán a resolver problemas matemáticos que puedan surgir en la ingeniería de datos y la inteligencia artificial, aplicando conocimientos sobre álgebra lineal, métodos numéricos y algorítmica numérica, así como de probabilidad y estadística.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas reales: Los estudiantes aprenderán a aplicar técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas reales, incluyendo la selección del algoritmo adecuado, el entrenamiento y ajuste del modelo, y la evaluación del rendimiento.
• Gestionar proyectos de datos: Los estudiantes adquirirán habilidades para gestionar proyectos de datos de principio a fin, incluyendo la definición del problema, la recopilación y limpieza de los datos, la selección y aplicación de algoritmos, la evaluación de los resultados, la presentación de los hallazgos y la monitorización del sistema resultante.
• Manejar herramientas software para el procesamiento de datos masivos: Los estudiantes aprenderán a utilizar herramientas software para la selección, almacenamiento, procesamiento y acceso a datos masivos y heterogéneos, atendiendo a criterios de eficiencia, escalabilidad, seguridad, tolerancia a fallos y adecuación al entorno de producción.
• Dominar técnicas avanzadas de inteligencia artificial: Los estudiantes aprenderán técnicas avanzadas para el diseño e implementación de sistemas inteligentes, incluyendo el procesamiento de lenguaje natural, o la visión artificial entre otras, usando entre otras técnicas de aprendizaje profundo y por refuerzo.
• Comprender los aspectos éticos, legales, normativos y de seguridad del tratamiento de datos: Los estudiantes aprenderán sobre los aspectos éticos, legales y normativos relacionados con el tratamiento de datos, el uso de las técnicas de inteligencia artificial, y la aplicación y explotación del conocimiento obtenido. Además, se enfatizará la importancia de la seguridad y la privacidad de los datos, enseñando a garantizar el acceso seguro a la información y mantener la integridad de los datos.

Competencias Básicas

• CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de laeducación 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
• 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 desu área de estudio
• 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
• CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
• CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

Compentencias Generales

• CG1 - Conocer y utilizar las Tecnologías de la Información y la Comunicación aplicadas a la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CG2 - Conocer y aplicar la normativa y regulación local, autonómica, nacional e internacional en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CG3 - Comprender y ser capaz de aplicar las herramientas básicas de investigación en la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CG4 - Comprender, analizar y evaluar teorías, resultados y desarrollos en el idioma de referencia, además de en la lengua materna, en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CG5 - Poseer conocimientos racionales y críticos en el estudio de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CG6 - Conocer los métodos, técnicas e instrumentos de análisis para el estudio de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CG7 - Capacidad para encontrar soluciones alternativas en el planteamiento de un problema o en la utilización de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CG8 - Conocer los fundamentos y las implicaciones económicas de los procesos de producción y aplicación de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CG9 - Resolver casos prácticos conforme a la ingeniería de datos y la inteligencia artificial, lo que implica la elaboración previa de material, la identificación de cuestiones problemáticas, la selección, interpretación y la exposición argumentada de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial

Competencias transversales

• CT1 - Conocer y desarrollar el respeto y la promoción de los Derechos Humanos, de los Derechos Fundamentales, de la cultura de paz y la conciencia democrática, de los mecanismos básicos para la participación ciudadana y de una actitud para la sostenibilidad ambiental y el consumo responsable.
• CT2 - Conocer y aplicar las políticas y prácticas de atención a colectivos sociales especialmente desfavorecidos e incorporar los principios de igualdad entre hombres y mujeres y de accesibilidad universal y diseño adaptado para todos a su ámbito de estudio.
• CT3 - Conocer y aplicar las herramientas para la búsqueda activa de empleo y el desarrollo de proyectos de emprendimiento, aplicando sus conocimientos al ejercicio profesional.
• CT4 - Desarrollar las aptitudes para el trabajo cooperativo y la participación en equipos, las habilidades de negociación e incorporar los valores de cooperación, esfuerzo, respeto y compromiso con la búsqueda de la calidad como signo de identidad.
• CT5 - Utilizar un lenguaje inclusivo que respete las diversidades propias y características de las personas, y adquirir estrategias comunicativas orales y/o escritas eficaces para favorecer la transmisión del conocimiento.
• CT6 - Analizar, razonar críticamente, pensar con creatividad y evaluar el propio proceso de aprendizaje discutiendo asertiva y estructuradamente las ideas propias y ajenas, ejerciendo auténtico espíritu de liderazgo.

Competencias específicas

• CE1 - Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería de datos y la inteligencia artificial, aplicando conocimientos sobre álgebra lineal, métodos numéricos y algorítmica numérica.
• CE2 - Capacidad de aplicar de forma metodológica técnicas propias de probabilidad y estadística para analizar y modelar fenómenos complejos y resolver problemas de optimización relacionados con la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CE3 - Capacidad para comprender y aplicar los conceptos básicos de matemática discreta y lógica matemática que subyacen a la ingeniería de datos y la inteligencia artificial para la modelización y resolución de problemas.
• CE4 - Capacidad para comprender y aplicar de forma metodológica las técnicas y paradigmas de programación y algoritmia apropiadas para diseñar soluciones a problemas en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial, determinando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos.
• CE5 - Capacidad para seleccionar y utilizar de forma eficiente los tipos y estructuras de datos más adecuados para la resolución de un problema en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CE6 - Capacidad de conocer, comprender y valorar la estructura y arquitectura de los computadores, así como los componentes básicos que los conforman.
• CE7 - Capacidad para seleccionar y utilizar las herramientas software necesarias para la selección, almacenamiento, procesamiento y acceso a datos masivos y heterogéneos, atendiendo a criterios de eficiencia, escalabilidad, seguridad, tolerancia a fallos y adecuación al entorno de producción.
• CE8 - Capacidad para diseñar e implementar los procesos de adquisición de datos heterogéneos, su integración, transformación y selección de cara a la inferencia de nuevo conocimiento.
• CE9 - Capacidad para diseñar e implementar modelos, infraestructuras, sistemas de almacenamiento y estrategias de intercambio y gestión de datos de manera eficiente y segura.
• CE10 - Capacidad para seleccionar y utilizar las técnicas y herramientas de visualización de conjuntos de datos más adecuadas en un contexto determinado.
• CE11 - Capacidad para aplicar los aspectos éticos, legales y normativos relacionados con el tratamiento de datos, el uso de las técnicas de inteligencia artificial, y la aplicación y explotación del conocimiento obtenido.
• CE12 - Capacidad para conocer y aplicar las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos, que permitan su adecuado uso, y el diseño y el análisis e implementación de aplicaciones basadas en ellas en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CE13 - Capacidad para aplicar tecnologías de computación de altas prestaciones para diseñar e implementar aplicaciones y sistemas en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CE14 - Capacidad para conocer y aplicar las características, funcionalidades y estructura de los sistemas distribuidos, las redes de computadores e Internet y diseñar e implementar aplicaciones basadas en ellas en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CE15 - Capacidad para comprender y aplicar los principios fundamentales y técnicas básicas de la programación paralela, concurrente, distribuida y de tiempo real en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CE16 - Capacidad para comprender, implementar y utilizar mecanismos de seguridad y técnicas de cifrado para garantizar el acceso seguro a la información y la integridad de los datos.
• CE17 - Capacidad para comprender y aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural y minería de datos textuales para implementar aplicaciones y sistemas en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CE18 - Capacidad para utilizar los paradigmas fundamentales de las redes neuronales, en especial las redes profundas, en el ámbito de la inteligencia artificial.
• CE19 - Capacidad para diseñar e implementar sistemas inteligentes para resolver problemas de clasificación, modelización, segmentación y predicción a partir de un conjunto de datos.
• CE20 - Capacidad para adquirir, formalizar y usar el conocimiento humano de una forma computable para la resolución de problemas en distintos ámbitos de aplicación, especialmente los relacionados con la percepción y actuación en entornos inteligentes.
• CE21 - Capacidad para diseñar e implementar sistemas inteligentes que incorporen características de autonomía, reactividad y proactividad, aprendizaje, y habilidades sociales, entre otras.
• CE22 - Capacidad para conocer y aplicar las técnicas de aprendizaje automático para el diseño e implementación de aplicaciones y sistemas inteligentes, incluyendo las dedicadas a la extracción automática de la información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
• CE23 - Capacidad para emitir recomendaciones para la toma de decisiones a partir de los resultados obtenidos en los estudios basados en datos.
• CE24 - Capacidad para comprender y aplicar los distintos métodos de resolución de problemas con técnicas de IA para obtener soluciones computacionales viables a problemas complejos y costosos.
• CE25 - Capacidad para aplicar de manera metodológica técnicas adecuadas de análisis y explotación de datos complejos, como los que provienen de redes sociales o series temporales.
• CE26 - Capacidad para comprender el concepto de empresa, su organización y gestión, y el marco constitucional y jurídico asociado para ser capaz de realizar proyectos de emprendimiento en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
• CE27 - Capacidad para diseñar soluciones de tratamiento de audio, vídeo y visión por computador mediante la aplicación del procesamiento matemático de las señales naturales y su conversión en datos digitales.
• CE28 - Capacidad para conocer las teorías, modelos y técnicas actuales de gestión de proyectos software para planificar, concebir, desplegar y dirigir proyectos en el ámbito de la ingeniería de datos e inteligencia artificial.
• CE29 - Capacidad para realizar un proyecto en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial, de naturaleza profesional, y en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en las enseñanzas, y que será presentado y defendido ante un tribunal universitario y calificado individualmente.
• CE30 - Capacidad para profundizar en las materias estudiadas adquiriendo nuevos conocimientos y aplicando técnicas en ingeniería de datos e inteligencia artificial a problemas más específicos o a otras disciplinas, como por ejemplo la biología, la economía, la física o la geografía, entre otras.

Algunas de las salidas profesionales que puede tener este grado son las siguientes:

• Ingeniero de datos.
• Especialista en Inteligencia Artificial.
• Especialista en Big Data.
• Arquitecto de computación en la nube.
• Desarrollador de soluciones para el procesamiento del lenguaje natural.
• Diseñador y desarrollador de servicios inteligentes.
• Científico de datos.
• Ingeniero de proyectos.
• Desarrollador de software y aplicaciones.
• I+D: Investigación y desarrollo en el ámbito de los datos y la inteligencia artificial.