Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial
Undergraduate Programme. Academic Year 2024/2025.
Study Programme Structure Chart
De acuerdo al RD822/2021, el Grado de Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial está adscrito al ámbito de conocimiento de Ingeniería informática y de sistemas.
El grado se organiza en cuatro años académicos, con 240 ECTS desglosados en ocho cuatrimestres.
El crédito ECTS será de entre 25 y 30 horas de trabajo del estudiante, de las cuales un máximo de 10 corresponderá a actividades presenciales y el resto al estudio y trabajo personal desarrollado de forma dirigida, semiautónoma o autónoma por el estudiante.
Las enseñanzas conducentes al título son impartidas en su totalidad con carácter presencial.
La siguiente tabla desglosa las asignaturas por curso y cuatrimestre y el número de créditos asociada a cada una
Curso |
Primer Cuatrimestre |
Segundo Cuatrimestre |
Primero |
Matemática Discreta (6 Cr.) |
Lógica Matemática (6 Cr.) |
Fundamentos de la Programación I (6 Cr.) |
Fundamentos de la Programación II (6 Cr.) |
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Estructura de Computadores I (6 Cr.) |
Estructura de Computadores II (6 Cr.) |
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Álgebra Lineal (6 Cr.) |
Adquisición y Preprocesamiento de Datos (6 Cr.) |
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Cálculo (6 Cr.) |
Probabilidad y Estadística (6 Cr.) |
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Segundo |
Estructuras de datos y algoritmos (6 Cr.) |
Gestión de Proyectos Software (3 Cr.) |
Tecnología de la Programación (6 Cr.) |
Visualización de datos (3 Cr.) |
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Bases de datos relacionales (6 Cr.) |
Bases de datos NoSQL (6 Cr.) |
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Fundamentos de la Inteligencia Artificial (6 Cr.) |
Aprendizaje Automático I (6 Cr.) |
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Métodos Estadísticos para Ingeniería de Datos (6 Cr.) |
Optimización (6 Cr.) |
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Proyecto de Datos I (6 Cr.) |
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Tercero |
Redes Neuronales y Deep Learning (6 Cr.) |
Tratamiento de Datos Masivos (6 Cr.) |
Redes y Sistemas Operativos (6 Cr.) |
Paralelismo y Sistemas Distribuidos (6 Cr.) |
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Empresa y Emprendimiento (3 Cr.) |
Arquitecturas de Procesamiento (6 Cr.) |
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Aprendizaje Automático II (6 Cr.) |
Proyecto de Datos II (6 Cr.) |
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Sistemas Basados en Conocimiento (3 Cr.) |
Optativa 2 (6 Cr.) |
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Optativa 1 (6 Cr.) |
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Cuarto |
Análisis de Señal (6 Cr.) |
Seguridad y Privacidad (6 Cr.) |
Tratamiento de Datos Complejos (6 Cr.) |
Procesamiento de Lenguaje Natural (6 Cr.) |
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Ética de Datos e Inteligencia Artificial (6 Cr.) |
Sistemas Autónomos (6 Cr.) |
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Optativa 3 (6 Cr.) |
Optativa 4 (6 Cr.) |
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Trabajo Fin de Grado (12 Cr.) |
Degree schedule establishment
El grado se inicia en el curso 2022-23 con el siguiente calendario de implantación
General information with regards to the distribution of credits and the credit value of every course unit
En la siguiente tabla se muestra la distribución de créditos dentro de la titulación, teniendo en cuenta el tipo de materia y los créditos.
Brief description of modules/units, their sequence, and key skills taught.
La estructura del grado está formada por siete módulos: materias básicas, informática, ingeniería de datos, inteligencia artificial, proyectos, optativo y trabajo de fin de grado. Esta planificación en módulos garantiza la correcta adquisición de las competencias del título.
Estos módulos se distribuyen a lo largo de los 8 cuatrimestres según el siguiente esquema:
MÓDULO 1: MATERIAS BÁSICAS (60 ECTS)
Este plan de estudios contiene 60 créditos de formación básica de la rama de Ingeniería y Arquitectura, de los cuales 36 corresponden a la materia Matemáticas, y otros 24 a la materia Fundamentos de Informática. Este módulo se imparte fundamentalmente en los primeros cuatrimestres, aunque la asignatura Métodos estadísticos para ingeniería de datos se imparte en el tercer cuatrimestre.
MÓDULO 2: INFORMÁTICA (33 ECTS)
Este módulo incluye el conjunto de materias fundamentales para la formación de cualquier graduado en titulaciones relacionadas con la Informática, y consta de 33 ECTS. Todo el módulo es, por ello, obligatorio. El módulo consta de dos materias: Desarrollo de software (15 ECTS) y Arquitectura, redes y sistemas (18 ECTS). Este módulo se distribuye en los cuatrimestres 3º, 4º, 5º y 6º.
MÓDULO 3: INGENIERÍA DE DATOS (51 ECTS)
Este módulo incluye el conjunto de materias específicas relativas a la ingeniería de datos, y consta de 51 ECTS. Todo el módulo es, por ello, obligatorio. El módulo consta de dos materias: Adquisición y almacenamiento de datos (24 ECTS) y Análisis y procesamiento de datos (27 ECTS). Este módulo se distribuye en prácticamente todos los cuatrimestres (entre el 2º y el 8º), con asignaturas a diferentes niveles de especificidad.
MÓDULO 4: INTELIGENCIA ARTIFICIAL (48 ECTS)
Este módulo incluye el conjunto de materias específicas relativas a la inteligencia artificial, y consta de 48 ECTS. Todo el módulo es, por ello, obligatorio. El módulo consta de cuatro materias: Aprendizaje Automático (18 ECTS), Ética y empresa (9 ECTS), Técnicas de inteligencia artificial (9 ECTS) e Inteligencia artificial aplicada (12 ECTS). Este módulo se distribuye en los cuatrimestres 3º, 4º, 5º, 7º y 8º.
MÓDULO 5: PROYECTOS (12 ECTS)
Este módulo consta de una única materia, Proyectos en ingeniería de datos e inteligencia artificial (12 ECTS), en la que el estudiante integrará los conocimientos adquiridos hasta el momento realizando proyectos de tamaño considerable en equipo usando conjuntos de datos reales y resolviendo problemas complejos. Se desarrollarán dos proyectos de nivel de complejidad incremental, teniendo una dependencia conceptual entre sí y entre las asignaturas cursadas hasta el momento, por lo que el alumno deberá cursarlas en el orden prefijado. En el primer proyecto, que se realizará en el 4º cuatrimestre, se hará especial énfasis en el procesamiento y visualización de datos, la gestión de proyectos software y la aplicación de las técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial estudiadas hasta el momento. En el segundo proyecto, que se realizará en el 6º cuatrimestre, se hará especial énfasis en la infraestructura del pipeline de datos, las arquitecturas de procesamiento, los datos masivos, las redes neuronales profundas y la aplicación de las técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial más avanzadas.
MÓDULO 6: OPTATIVO (SE DEBEN CURSAR 24 ECTS)
Este módulo se compone únicamente de asignaturas optativas. Para completar su grado, el estudiante deberá cursar 24 créditos de este módulo, que incluye una materia de optatividad general más una materia adicional que permite realizar hasta 12 créditos mediante prácticas profesionales según se regula en el apartado 9.3 del SGIC de la titulación. También se incluirá en este módulo el reconocimiento de créditos por participación en actividades universitarias culturales, deportivas, solidarias o de representación estudiantil, entre otras. Este módulo se distribuye entre los cuatrimestres 5º y 8º.
MÓDULO 7: TRABAJO DE FIN DE GRADO (12 ECTS)
Por último, el módulo de Trabajo de Fin de Grado, de carácter obligatorio, se desarrollará durante los cuatrimestres 7º y 8º y estará orientado a la evaluación de competencias asociadas al título.
Study guides
Toda la información docente relacionada con el Grado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial está disponible en la página web de la facultad. En particular, pueden consultarse todas las fichas docentes de todas las asignaturas.
Collaboration Agreements and Students Exchange Programmes
Los alumnos del Grado en Ingeniería de Datos e Inteligencia tienen a su disposición los programas de movilidad comunes a todos los grados de la Facultad de Informática.
La convocatoria de movilidad más habitual es la Erasmus+ para realizar estancias en otras universidades Europeas y nuestra Facultad cuenta con mucha experiencia en este programa con cientos de alumnos salientes y entrantes a lo largo de los años.
Sin embargo, también existen otras opciones de movilidad, como los programas SICUE para intercambios a nivel nacional. En concreto el Grado de Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial tiene acuerdos SICUE para intercambios de alumnos con varias universidades que poseen grados similares al nuestro, como la Universidad Autónoma de Barcelona, la Universidad de Murcia, la Universidad de León o la Universidad del País Vasco.
Internships (agreements with public or private institutions, tutoring programmes, application procedures, selection criteria ...)
Las prácticas de formación tienen el objetivo de brindar a los estudiantes de los últimos cursos un aprendizaje de carácter práctico por un tiempo limitado y favorecer su acercamiento al mundo laboral. Se realizarán en régimen de becario, de acuerdo a la legislación vigente, y en virtud de un convenio entre la UCM y la entidad donde se realicen las prácticas. El estudiante tendrá un tutor en la empresa donde realiza las prácticas y un tutor en el centro, que será el Vicedecano de Relaciones Externas e Investigación o algún otro profesor en quien este delegue.
Las prácticas en empresas son gestionadas desde la Facultad, pero los convenios con las empresas se formalizan a través de la Oficina de Prácticas y Empleo (OPE) de la UCM. Los convenios con empresas los gestiona de manera centralizada la OPE, de manera que teóricamente cualquier estudiante de la Facultad, y más concretamente de la titulación que se propone, podrá acceder a las más 20.000 ofertas anuales que se ponen a disposición de todos los estudiantes UCM.
Además, a través del Programa Erasmus+ nuestros alumnos también pueden realizar prácticas externas en empresas e instituciones europeas. Estos han sido destinos recientes del programa Erasmus Placement:
- Catalysts Digital Solutions GmbH - Austria
- Lear Corporation, HisingsKärra – Sweden
- Digital Performance GMBH, Berlin – Germany
- Nagravisión S.A., Cheseaux - Switzwerland
- M2MOBI BV., Amsterdam – Netherlands
- Institute of Technology Blanchardstown, Dublin – Ireland
- Instituto di Scienza e Tecnologiedell´Informazione (ISTI)-Consiglio Nazionales delle ricerche (CNR), Pisa – Italy
- Quamatikd.oo, Zagreb – Croatia
- TechnischeUniversiteit Eindhoven, Eindhoven – Netherlands
- Cámara Oficial de Comercio de España en Bélgica y Luxemburgo, Brussels – Bélgica
- Glasgow Caledonian University, Glasgow, Scotland – United Kingdom
- Itestra – Munich (Alemania)
Admission of students including those from mentoring and/or refugee programmes
La acogida a nuestros nuevos estudiantes comienza en la jornada de bienvenida. Antes del comienzo de cada curso académico, los estudiantes de nuevo ingreso son invitados a una jornada de bienvenida, organizada por el decanato, donde el Decano, los miembros del equipo decanal y una representación de la Delegación de Alumnos y de las Asociaciones de Estudiantes realizan una presentación de bienvenida, en la que se informa a los nuevos estudiantes del funcionamiento y la estructura organizativa de la Facultad, así como de los servicios que el centro pone a su disposición. Igualmente se les informa de las páginas web de la Universidad y de la Facultad donde se puede encontrar toda la información sobre los servicios universitarios, becas, prácticas en empresas y otras actividades diversas.
Además, durante el curso la Facultad ofrece un programa de mentorías. Este programa comenzó en el curso 2012-2013 y que ha sido un éxito de participación y satisfacción con los resultados de los estudiantes implicados. La mentoría entre iguales es una estrategia de orientación en la que alumnos de últimos cursos más experimentados ayudan a los alumnos de nuevo ingreso a adaptarse más rápidamente a la Universidad, bajo la supervisión de un profesor tutor. El objetivo es doble: por una parte, la ayuda, por parte de compañeros de cursos superiores, al alumno de nuevo ingreso para facilitar su integración académica y social en la vida universitaria, y por otra, la formación del alumno de últimos cursos como mentor de alumnos de nuevo ingreso, potenciando sus habilidades de relaciones interpersonales, comunicación, dirección de grupos y solución de problemas.
En concreto la ayuda prestada por los alumnos mentores a sus compañeros recién llegados a la Facultad se centra en los siguientes aspectos:
1. Orientación académica. Proporcionar al alumno la ayuda necesaria para abordar con éxito las diferentes asignaturas del curso, desde la experiencia
del mentor como alumno, ofreciéndole información y orientación, entre otras cosas, sobre:
· Normativas académicas
· Características de cada asignatura, elección de optativas, estrategias que incrementan el rendimiento en las asignaturas.
· Normativa y horarios de tutorías con el fin de incentivar su uso.
· Información sobre la estructura de la carrera, los itinerarios, las salidas laborales, etc.
· Búsqueda de recursos de tipo académico, utilización de la biblioteca, servicios informáticos, etc.
2. Orientación social. Ayudar al alumno de nuevo ingreso en su adaptación a la universidad, atendiendo a la diversidad, mediante la información y
orientación sobre:
· Las diferentes asociaciones de estudiantes de la Facultad: Delegación de Alumnos, clubes, asociaciones, etc.
· Organización de la Facultad, ubicación y organización de los departamentos, profesores, etc.
· Proyectos de investigación y grupos de trabajo existentes.
· Los diversos servicios de la universidad: instalaciones deportivas, actividades culturales, musicales, etc.
· Búsqueda de recursos de tipo social.
3. Orientación administrativa. Procurar al alumno de nuevo ingreso orientación en los procedimientos administrativos generales, tales como:
· Funcionamiento general de la Secretaría del Centro.
· Becas y otras ayudas al estudio.
· Programas de intercambio de estudiantes.
· Trámites de matrícula y, en el caso de los alumnos Erasmus, los trámites pertinentes para su formalización como estudiantes de la Escuela/Facultad.
Final year undergraduate project
Se establece un módulo de carácter obligatorio formado por una única materia llamada Trabajo Fin de Grado, al que corresponden 12 créditos ECTS. Esta materia se corresponde con una asignatura anual con el mismo nombre que se cursa en el último curso de la titulación.
El Trabajo de Fin de Grado consiste en la realización por parte del estudiante, de forma individual o en grupo, de un proyecto de carácter práctico que permita comprobar la capacidad de integración, en un caso concreto, de los conocimientos y destrezas adquiridas a lo largo de su formación. El proyecto se realizará bajo la supervisión de uno o más directores. En el caso de trabajos en grupo, la nota final será individualizada para cada estudiante. El estudiante tiene derecho a contar con el reconocimiento y protección de la propiedad intelectual del TFG (Real Decreto 1791/2010).