Los objetivos del título de graduado en Matemáticas y Ciencia de Datos para la formación de sus egresados son los siguientes:

• Conocer la naturaleza, métodos y aplicaciones de la Ciencia de Datos con un fundamento matemático riguroso.
• Desarrollar las capacidades analíticas y el pensamiento lógico y riguroso a través del estudio de la Matemática y de la Estadística.
• Capacitar para la utilización de los conocimientos teóricos, prácticos e informáticos adquiridos en la definición, planteamiento y resolución de problemas presentes en Ciencia de Datos en contextos académicos y profesionales.
• Reconocer la presencia de los fenómenos estocásticos en modelos de Ciencia de Datos presentes en diversas disciplinas (Economía, Salud, Administración,…).
• Valorar la Estadística como instrumento imprescindible en la adquisición del conocimiento.
• Valorar los modelos de Ciencia de Datos como instrumento valioso en la ampliación del conocimiento.
• Preparar para posteriores estudios especializados, tanto en la misma disciplina como en cualquiera de las áreas de aplicación que precisan de herramientas y métodos estadísticos bien fundamentados.
• Lograr el compromiso del estudiante con el autoaprendizaje como instrumento de desarrollo y responsabilidad profesional.
• Proporcionar capacidad innovadora y de divulgación de los hallazgos científicos.
• Posibilitar el acceso cualificado al mercado de trabajo en la Empresa, Administración e Industria en puestos con un nivel de responsabilidad medio-alto, así como en departamentos de I+D.
• Respetar los derechos fundamentales y de igualdad entre hombres y mujeres, según establece la Ley Orgánica 3/2007 de 22 de marzo.
• Respetar y promocionar los principios de igualdad de oportunidades, no discriminación y accesibilidad universal de las personas con discapacidad, según establece la Ley 51/2003 de 2 de diciembre.
• Fomentar los valores propios de la cultura de la paz, los Derechos Humanos y los valores democráticos humanos como se establece en la Ley 27/2005 de 30 de noviembre.

COMPETENCIAS GENERALES

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

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. Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones en las que se presenten fenómenos estocásticos utilizando las herramientas estadístico-matemáticas más adecuadas.
CE2. Resolver problemas de Ciencia de Datos mediante herramientas matemáticas e informáticas.
CE3. Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para resolver problemas de Ciencia de Datos.
CE4. Desarrollar programas que resuelvan problemas estadísticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.
CE5. Utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos e informáticos en Matemáticas y Ciencia de Datos.
CE6. Adquirir conocimientos básicos de Matemáticas, Informática, Probabilidad, Estadística y Física de aplicación en Ciencia de Datos.
CE7. Adquirir conocimientos específicos de Análisis Matemático y Cálculo matricial para aplicarlos en resolución de problemas en Ciencia de Datos.
CE8. Adquirir conocimientos de Álgebra y Geometría aplicables en Estadística.
CE9: Adquirir conocimientos avanzados en Probabilidad y Procesos Estocásticos para utilizarlos en el análisis de modelos de Ciencia de Datos.
CE10. Analizar y evaluar modelos de Ciencia de Datos mediante técnicas exploratorias y multivariantes de reducción de la dimensionalidad y de clasificación.
CE11. Desarrollar aplicaciones de procesos estocásticos, analizar series temporales y conocer modelos estadísticos en finanzas.
CE12. Aplicar herramientas computacionales y de aprendizaje estadístico para el tratamiento de grandes conjuntos de datos.
CE13. Realizar de forma autónoma un trabajo que integre los conocimientos adquiridos en el grado y defenderlo públicamente especificando si diseño, objetivos y resultados.
CE14: Utilizar conocimientos avanzados en Inferencia Estadística y Técnicas de Simulación para el estudio de modelos de Ciencia de Datos.
CE15. Aplicar técnicas de regresión lineal, no lineal y no parámetrica para resolver problemas en Ciencia de Datos
CE16. Utilizar modelos de diseño de experimentos para resolver problemas en Ciencia de Datos.
CE17. Aplicar diferentes técnicas de muestreo y de inferencia bayesiana para análisis de datos.

No ha lugar.

Interés científico

 El desarrollo inicial de la Estadística desde el advenimiento de los ordenadores y de la Ciencia de Datos en los años recientes ha sido espectacular. Además de una profundización teórica de numerosos procedimientos clásicos se han desarrollado nuevas técnicas y modelos que se aplican al análisis estadístico en numerosos campos de las ciencias de la naturaleza, sociales y humanas. Un estudio científico riguroso de las técnicas y modelos en Ciencia de Datos es la base para una correcta compresión y aplicación de estas técnicas y modelos, además de permitir el diseño de otros nuevos.

 La formación alcanzada en este título permitirá a los estudiantes acceder al desarrollo y aplicación de la ciencia estadística.

Interés profesional

 Los conocimientos en Ciencia de Datos con una formación matemática constituyen, sin duda, una herramienta de primera magnitud en la resolución de problemas en muy diferentes ámbitos de la actividad empresarial, industrial y de la administración. Es difícil poder conseguir esta formación con suficiente calidad de forma dispersa en diversas titulaciones, mientras que un grado específico en Matemáticas y Ciencia de Datos como el aquí propuesto permite alcanzar esa formación. El ámbito profesional en el que se pueden aplicar los conocimientos y competencias adquiridos es muy amplio: estadística oficial y administrativa, planificación de experimentos clínicos, análisis de datos de interés social (redes sociales), control de calidad de procesos industriales, estudios de mercado, sondeos, encuestas, finanzas, banca, investigación y docencia, entre otros. Los graduados en esta titulación adquieren pensamiento crítico, capacidad de abstracción, razonamiento lógico y no sólo han de saber analizar casos prácticos, sino que también deben ser capaces de enfrentarse a nuevas situaciones y buscar nuevos modelos para ellas.