• CE1: Extraer conocimiento de conjuntos de datos en diferentes formatos.
  • CE2: Entender la utilidad de la ciencia de datos y sus elementos asociados, así como su aplicación en la resolución de problemas, eligiendo las técnicas más adecuadas a cada problema, aplicando de forma correcta las técnicas de evaluación y, finalmente, …interpretando los modelos y resultados.
  • CE3: Capacidad para visualizar de forma óptima conjuntos de datos para la extracción de conocimiento.
  • CE4: To know and use the different models of data storage and database management systems using programming languages for the definition, query and handling of data.
  • CE5: Ability to solve classification, modelling, segmentation and prediction problems from a set of data.
  • CE6: Analizar datos procedentes de la Web extrayendo conocimiento útil de ellos mediante la aplicación de técnicas de análisis de datos.
  • CE7: Modelar la dependencia entre una variable respuesta y varias variables explicativas, en conjuntos de datos complejos, mediante técnicas de aprendizaje máquina, interpretando los resultados obtenidos.
  • CE8: Saber realizar las labores propias de su profesión incluyendo, entre otras, la adquisición y clasificación de datos de forma eficiente, aplicación de las técnicas de análisis de datos avanzado para llegar a la extracción de información (científica, de mercado, …etc.) a partir de los mismos.
  • CE9: Diseñar y poner en marcha soluciones basadas en análisis de datos en el ámbito de la medicina y de los negocios, teniendo en cuenta los requisitos específicos de este tipo de casos de uso.
  • CE10: Extraer características propias de señales N-dimensionales para ser usadas en diferentes algoritmos de análisis de datos.
  • CE11: Seleccionar, atendiendo a criterios de eficiencia, escalabilidad, tolerancia a fallos y adecuación al entorno de producción el paradigma de datos óptimo en soluciones Big Data. Entender como las técnicas Big Data se utilizan para soportar y realizar la toma …de decisiones basadas en datos.
 

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