CE1 Analizar e interpretar modelos matemáticos de situaciones científicas reales, utilizando las herramientas propias del álgebra lineal y el
cálculo diferencial e integral más adecuadas para resolverlos
CE2 Manejar las técnicas que permiten representar y fusionar datos e información
CE3 Conocer los conceptos básicos de matemática discreta, y criptografía y su aplicación para la resolución de problemas
CE4 Conocer las principales técnicas que permitan realizar un análisis exploratorio preliminar de los datos
CE5 Aplicar los modelos adecuados de probabilidad y de estadística a los análisis de datos procedentes de estudios científicos
CE6 Conocer los fundamentos de la programación de los ordenadores, la eficiencia de los programas, así como conocer la aplicación y las limitaciones de las estructuras de datos básicas que pueden utilizarse en la concepción de programas
CE7 Analizar, validar e interpretar modelos matemáticos de situaciones reales, utilizando las herramientas del cálculo diferencial e integral en varias variables, variable compleja, transformadas integrales y métodos numéricos para resolverlos
CE8 Comprender las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos, que permitan su adecuado uso, y el diseño y el análisis e implementación de aplicaciones basadas en ellas
CE9 Comprender situaciones de toma de decisiones en industria, empresa y servicios reflejándolas en modelos de simulación que incorporan sus incertidumbres y complejidades
CE10
Conocer las arquitecturas físicas y lógicas de sistemas informáticos que permitan el tratamiento de altas prestaciones y almacenamiento
de grandes volúmenes de datos, así como identificar y evaluar las prestaciones y la escalabilidad que puedan ofrecer dichas arquitecturas
en la concepción de servicios orientados a la Ciencia de Datos.
