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Por Resolución del Sr. Rector Magfco., de fecha 5 de diciembre de 2023, se ha dispuesto lo siguiente:
Publicar el plan de estudios del título oficial de Graduado o Graduada en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, de conformidad con lo dispuesto en el artículo 27.4 del Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, obtenida la verificación del plan de estudios de Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial por el Consejo de Universidades, previo informe positivo de la Agencia Nacional de la Calidad y Acreditación, y declarado el carácter oficial del título por Acuerdo de Consejo de Ministros de 17 de octubre de 2023 (publicado en el BOE de 30 de octubre de 2023); que quedará estructurado según consta en el anexo de la Resolución indicada.
Elche, 5 de diciembre de 2023.–El Rector, Juan José Ruiz Martínez.
Ámbito de conocimiento: Matemáticas y estadística
Centro de impartición: Facultad de Ciencias Experimentales
1. Distribución de créditos ECTS del Plan de Estudios.
| Tipología | Número |
|---|---|
| Básica. | 60 |
| Obligatoria. | 150 |
| Optativa. | 24 |
| Trabajo fin de Grado. | 6 |
| Total. | 240 |
2. Plan de estudios.
| Asignatura | Tipología | Curso | ECTS |
|---|---|---|---|
| Álgebra lineal. | Básica. | 1.º | 6 |
| Algoritmia. | Básica. | 1.º | 6 |
| Análisis exploratorio y comunicación en Ciencia de Datos. | Básica. | 1.º | 6 |
| Cálculo 1. | Básica. | 1.º | 6 |
| Cálculo 2. | Básica. | 1.º | 6 |
| Cálculo de probabilidades 1. | Básica. | 1.º | 6 |
| Cálculo de probabilidades 2. | Básica. | 1.º | 6 |
| Elementos de matemática discreta. | Básica. | 1.º | 6 |
| Estructuras de datos. | Básica. | 1.º | 6 |
| Fundamentos de Programación. | Básica. | 1.º | 6 |
| Álgebra matricial. | Obligatoria. | 2.º | 6 |
| Estadística Matemática. | Obligatoria. | 2.º | 6 |
| Fundamentos de Bases de Datos. | Obligatoria. | 2.º | 6 |
| Modelización matemática. | Obligatoria. | 2.º | 6 |
| Modelos lineales. | Obligatoria. | 2.º | 6 |
| Muestreo e inferencia en poblaciones finitas. | Obligatoria. | 2.º | 6 |
| Optimización continua. | Obligatoria. | 2.º | 6 |
| Programación Orientada a Objetos. | Obligatoria. | 2.º | 6 |
| Simulación y cadenas de Markov. | Obligatoria. | 2.º | 6 |
| Técnicas de Visualización. | Obligatoria. | 2.º | 6 |
| Estadística bayesiana. | Obligatoria. | 3.º | 6 |
| Estadística no paramétrica. | Obligatoria. | 3.º | 6 |
| Introducción a la Inteligencia Artificial. | Obligatoria. | 3.º | 6 |
| Machine Learning 1: Clasificación y reducción de la dimensión. | Obligatoria. | 3.º | 6 |
| Matemática computacional. | Obligatoria. | 3.º | 6 |
| Modelos lineales generalizados. | Obligatoria. | 3.º | 6 |
| Optimización dinámica y combinatoria. | Obligatoria. | 3.º | 6 |
| Optimización heurística. | Obligatoria. | 3.º | 6 |
| Preprocesamiento de datos. | Obligatoria. | 3.º | 6 |
| Series temporales. | Obligatoria. | 3.º | 6 |
| Legislación y ética en la gestión de datos. | Obligatoria. | 4.º | 6 |
| Machine Learning 2: Aprendizaje estadístico. | Obligatoria. | 4.º | 6 |
| Modelos con efectos aleatorios. | Obligatoria. | 4.º | 6 |
| Redes neuronales y Deep learning. | Obligatoria. | 4.º | 6 |
| Sistemas de Información transaccionales y decisionales. | Obligatoria. | 4.º | 6 |
| Optatividad del centro. | Optativa. | 4.º | 24 |
| Trabajo de Fin de Grado. | Trabajo Fin de Grado. | 4.º | 6 |
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