OBJETIVO
El máster tiene como objetivo que los alumnos adquieran unasólida base metodológica, científica y tecnológica en el ámbito de las TIC tanto de forma general como a través de diversas especializaciones, así como su formación en las técnicas deinvestigación.
COMPETENCIAS BÁSICAS
1. Capacidad crítica hacia el conocimiento actual como medio imprescindible para la detección de nuevos retos a resolver y por eso evaluar crítica y constructivamente resultados deinvestigación de otros. [CG 1]
2. Capacidad de iniciar la inmersión conceptual y práctica en el contexto socio-económico, y especialmente en los aspectos que influyen a la transferencia tecnológica del conocimiento, así como en los procesos típicos del ciclo de innovación tecnológica y empresarial. [CG 2]
3. Capacidad de comprender el sistema global de I+D+i, así como los mecanismos (programas, proyectos y otros instrumentos) tanto a nivel nacional como internacional, con especial énfasis en el ámbito europeo. [CG 3]
4. Capacidad de conocer las actividades de investigación e innovación de los diferentes grupos de investigación para favorecer su relación con la industria y la Administración.[CG 4]
5. Capacidad de analizar y aplicar los conocimientos técnicos específicos de su área ennuevos entornos y contextos, teniendo en cuenta los parámetros y variables más significativas de cada nueva situación. [CG 5]
6. Capacidad de entender las implicaciones éticas y sociales de las decisiones adoptadas durante el ejercicio de las labores profesionales y de investigación. [CG 6]
7. Capacidad de comprender los factores que generan problemas relacionados con laigualdad de sexo, raza o religión, así como la cultura de paz, dentro del sistema globalde I+D+i, así como poder integrar soluciones a estos problemas en las propuestas técnicas.[CG 7]
8. Capacidad de comunicar los resultados de investigación mediante artículos escritos, propios de divulgación del conocimiento en el sistema de investigación regido por el sistemade revisión entre pares, o en otros términos, escribir artículos técnicos correctos tanto en el fondo como en la forma. [CG 8]
9. Capacidad de emplear las técnicas y medios más adecuados para la comunicación oral en diversos foros de la comunidad académica, científica o empresarial, así como para sudivulgación en general en la sociedad, o, en otros términos, preparar y realizar presentaciones orales correctas ante audiencias expertas y en contextos divulgativos. [CG9]
10. Capacidad de conocer y emplear técnicas y herramientas relacionadas con el modelado, simulación, experimentación y validación de las propuestas técnicas, así como evaluarlas mediante unos parámetros de bondad establecidos. [CG 10]
11. Capacidad de desarrollar la capacidad de aprendizaje y trabajo en grupo tanto en entornos conocidos y restringidos, así como en consorcios internacionales en los que intervienen factores culturales. [CG 11]
12. Capacidad de trabajar en grupos multidisciplinares pudiendo aprovechar las distintas tradiciones, lenguajes, y métodos, trasladando de forma creativa soluciones entre lasdistintas disciplinas. [CG 12]
13. Capacidad de proseguir en un aprendizaje a lo largo de toda la vida (Life Long Learning) a través de la asimilación de las técnicas y actitudes propias del trabajo autónomo y autodirigido.[CG 13]
14. Capacidad de emplear por lo menos un idioma extranjero, preferentemente el inglés, como medio de comunicación oral y escrita dentro de su participación en la comunidad científicotecnológica internacional. [CG 14]
15. Capacidad de ser creativo en la concepción, formulación y resolución de preguntas de investigación. [CG 15]
16. Capacidad de emplear una metodología adecuada de investigación adaptada en cada contexto con énfasis en el método científico. [CG 16]
17. Diseñar planes de investigación cualitativa y mixta. [CG 17]
18. Diseñar experimentos, proponer modelos, validar hipótesis y optimizar sistemas. [CG 18]
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
1. Programar algoritmos de optimización y de integración numérica para problemas TIC, e interpretar los resultados obtenidos. [CE-AD 1]
2. Capacidad para comprender la teoría básica del aprendizaje automático y sus implicaciones prácticas en el diseño de sistemas. [CE-AD 2]
3. Capacidad para describir y aplicar diversos modelos de aprendizaje automático. [CE-AD 3]
4. Capacidad para describir y aplicar técnicas de optimización, regularización, validación y agregación en el desarrollo de sistemas basados en aprendizaje automático. [CE-AD 4]
5. Capacidad para emplear los métodos y los parámetros más relevantes para la evaluación y validación de modelos de análisis de datos en cada caso concreto. [CE-AD 5]
6. Capacidad para describir los conceptos fundamentales asociados a las áreas de análisis de datos y Big Data[CE-AD6]