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De conformidad con lo dispuesto en el artículo 27 del Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad y una vez obtenida la verificación del plan de estudios por el Consejo de Universidades, previo informe positivo de la Agencia para la Calidad del Sistema Universitario de Castilla y León, y acordado el carácter oficial del título mediante Acuerdo del Consejo de Ministros de 15 de septiembre de 2026, publicado en el BOE de 22 de septiembre de 2026 por Resolución de la Secretaría General de Universidades de 16 de septiembre de 2026,

Este Rectorado ha resuelto publicar el plan de estudios conducente a la obtención del título de Máster Universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial Aplicadas a la Ingeniería.

Salamanca, 7 de octubre de 2026.–El Rector, Juan Manuel Corchado Rodríguez.

PLAN DE ESTUDIOS DE MÁSTER UNIVERSITARIO EN CIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADAS A LA INGENIERÍA

Campo de estudio: Ingeniería informática y de sistemas

Código Titulación: 3501094

Tipo de materia	ECTS
Obligatorias (Ob).	36
Optativas (Op).	12
Trabajo Fin de Máster (TFM).	12
Créditos Totales.	60

Materia	Tipo	Asignaturas	ECTS	Organización
Ciencia de Datos e IA.	Ob	Fundamentos en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial: Preprocesamiento y Análisis Exploratorio de Datos (EDA).	6	Semestral.
		IA Generativa aplicada a la Ingeniería.	4,5	Semestral.
Análisis de Datos.	Ob	Fundamentos de probabilidad y estadística, y Series Temporales.	4,5	Semestral.
		Lenguajes de Programación para el Análisis de Datos.	4,5	Semestral.
Simulación de Procesos y Modelos Digitales.	Ob	Simulación de Procesos y Modelos Digitales.	4,5	Semestral.
Técnicas de IA Aplicadas a la Ingeniería.	Ob	Machine Learning aplicado a la Ingeniería.	6	Semestral.
		Deep Learning aplicado a la Ingeniería.	6	Semestral.
Optativas.	Op	Análisis Predictivo en Sistemas Mecánicos.	3	Semestral.
		Gestión de Infraestructuras mediante IA.	3	Semestral.
		IA para la Trazabilidad y Calidad Alimentaria.	3	Semestral.
		Minería de Datos para Gestión de Proyectos Civiles.	3	Semestral.
		Visión computacional para la inspección, evaluación y documentación en estructuras.	3	Semestral.
		Análisis basado en IA del Comportamiento de los Materiales.	3	Semestral.
		Procesamiento Inteligente de Imágenes Satelitales.	3	Semestral.
		Optimización Energética Asistida por IA.	3	Semestral.
		IA y Análisis para el Reto Demográfico.	3	Semestral.
		Prácticas Externas.	6	Semestral.
Trabajo Fin de Máster.	TFM	Trabajo fin de máster.	12	Semestral.

Las asignaturas optativas podrán, por circunstancias excepcionales, sufrir modificaciones, siempre que lo autorice el vicerrectorado con competencias en ordenación académica y con anterioridad al inicio del curso académico.