La siguiente tabla muestra la distribución de los créditos dentro del título, teniendo en cuenta el tipo de materia y los créditos:
Carácter | Créditos |
---|---|
Formación básica | 60 |
Obligatoria | 144 |
Optativa | 24 |
Prácticas Externas | Parte de la optatividad (máximo 18 créditos) |
Proyecto Fin de Grado | 12 |
CRÉDITOS TOTALES | 240 |
Materia | ECTS |
---|---|
Fundamentos de Matemáticas y Algorítmica | 36 |
Programación | 18 |
Fundamentos de Estadística y Optimización | 15 |
Adquisición de Datos | 9 |
Análisis y Explotación de Datos | 24 |
Almacenamiento, Preparación e Infraestructura de Datos | 42 |
Contexto Empresarial | 3 |
Inteligencia Artificial | 51 |
Inglés | 6 |
Optatividad ETSISI | 24 |
Prácticas curriculares ETSISI (parte de optatividad) | 18 (máx.) |
Trabajo Fin de Grado | 12 |
Estas materias se organizan en asignaturas como se describe en la tabla siguiente (en la sección 5.3.3 se puede consultar una tabla que ilustra la organización temporal de las asignaturas por cursos y semestres).
Materia | Asignaturas de la materia | ECTS | Carácter (*) | Tipo | Lenguas en las que se Imparte (**) | Curso | Semestre |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Fundamentos de Matemáticas y Algorítmica | Álgebra Lineal | 6 | B | Básica | C | 1 | 1 |
Matemática Discreta I | 6 | B | Básica | C | 1 | 1 | |
Cálculo I | 6 | B | Básica | C | 1 | 1 | |
Cálculo II | 6 | B | Básica | C | 1 | 2 | |
Matemática Discreta II | 6 | UPM | Obligatoria | C | 1 | 2 | |
Algorítmica Numérica | 6 | B | Básica | C | 2 | 3 | |
Programación | Funndamentos de la Programación | 6 | B | Básica | C | 1 | 1 |
Algoritmos y Estructuras de Datos | 6 | B | Básica | C | 1 | 2 | |
Programación para Ciencia de Datos | 6 | UPM | Obligatoria | C | 2 | 3 | |
Fundamentos de Estadística y Optimización | Probabilidades y Estadística I | 6 | B | Básica | C | 1 | 2 |
Probabilidades y Estadística II | 3 | B | Básica | C | 2 | 4 | |
Investigación Operativa | 6 | UPM | Obligatoria | C | 3 | 5 | |
Adquisición de Datos | Adquisición y procesamiento numérico de datos | 6 | UPM | Obligatoria | C | 2 | 4 |
Internet de las Cosas (IoT) | 3 | UPM | Obligatoria | C | 4 | 7 | |
Análisis y Explotación de Datos | Algoritmos y Arquitecturas para Procesado de Imágenes | 6 | UPM | Obligatoria | C | 4 | 7 |
Descubrimiento de Conocimiento en Datos Complejos | 3 | UPM | Obligatoria | C | 4 | 7 | |
Visualización de Información | 3 | UPM | Obligatoria | C | 3 | 6 | |
Proyecto de Ciencia de Datos | 6 | UPM | Obligatoria | C | 4 | 7 | |
Seguridad de las Tecnologías de la Información | 6 | UPM | Obligatoria | C | 2 | 4 | |
Almacenamiento, Preparación e Infraestructura de Datos | Representación e Intercambio de Datos | 6 | UPM | Obligatoria | C | 2 | 3 |
Fundamentos de los Computadores | 6 | UPM | Obligatoria | C | 1 | 2 | |
Bases de Datos I | 6 | UPM | Obligatoria | C | 2 | 4 | |
Arquitecturas para el Procesamiento Masivo de Datos | 6 | UPM | Obligatoria | C | 3 | 5 | |
Bases de Datos II | 6 | UPM | Obligatoria | C | 3 | 6 | |
Infraestructuras y Servicios Cloud | 6 | UPM | Obligatoria | C | 3 | 5 | |
Infraestructuras de Big Data | 6 | UPM | Obligatoria | C | 3 | 6 | |
Contexto Empresarial | Fundamentos de Economía y Administración de Empresas | 3 | B | Básica | C | 2 | 4 |
Inteligencia Artificial | Lógica para Inteligencia Artificial | 6 | B | Básica | C | 1 | 1 |
Inteligencia Artificial | 6 | UPM | Obligatoria | C | 2 | 3 | |
Web Semántica, Linked Data y Grafos de Conocimientos | 3 | UPM | Obligatoria | C | 2 | 3 | |
Aprendizaje Automático I | 6 | UPM | Obligatoria | C | 3 | 5 | |
Métodos Clásicos para Predicción | 3 | UPM | Obligatoria | C | 3 | 5 | |
Sistemas Inteligentes | 6 | UPM | Obligatoria | C | 3 | 6 | |
Aprendizaje Automático II | 6 | UPM | Obligatoria | C | 3 | 6 | |
Fundamentos de Análisis de Imágenes | 3 | UPM | Obligatoria | C | 3 | 5 | |
Computación Social y personalización | 3 | UPM | Obligatoria | C | 2 | 4 | |
Procesamiento de Lenguaje Natural | 3 | UPM | Obligatoria | C | 2 | 3 | |
Robótica | 3 | UPM | Obligatoria | C | 3 | 6 | |
Aspectos Sociales, Éticos y Legales de los Datos y la Inteligencia Artificial | 3 | UPM | Obligatoria | C | 2 | 4 | |
Inglés | English for Professional and Academic Communication | 6 | UPM | Obligatoria | I | 4 | 7-8 |
Optatividad ETSIINF | Asignaturas optativas / Movilidad | 24 | UPM | Optativa | C/I | 4 | 7-8 |
Optatividad ETSISI | Asignaturas optativas / Movilidad | 24 | UPM | Optativa | C/I | 4 | 7-8 |
Prácticas curriculares ETSIINF | Practicum (dentro de optatividad) | 12 (máx.) | UPM | Optativa | C/I | 4 | 7-8 |
Prácticas curriculares ETSISI | Practicum (dentro de optatividad) | 18 (máx.) | UPM | Optativa | C/I | 4 | 7-8 |
Trabajo Fin de Grado | Trabajo Fin de Grado | 12 *** | UPM | OBLIG* | C/I | 4 | 7-8 |
(*) CÓDIGO UTILIZADO:
Titulaciones con Orden Ministerial regulándolas:
B: Básicas de la Rama; BO: Básicas de otras ramas;
C: Común a la rama de Ingeniería según la Orden Ministerial; E: De la Especialidad;
UPM: propias de la UPM;
Otras titulaciones:
B: Básicas de la rama; BO: Básicas de otras ramas.; UPM: propias de la UPM
Tanto las prácticas en empresa (prácticum) como las estancias en centros universitarios extranjeros (Programas de Movilidad Internacional) son de carácter optativo, y no excluyente
(**) CÓDIGO UTILIZADO: C: Castellano, I: Inglés, O: Otros
Se plantea que todas las asignaturas optativas y el TFG tengan el carácter dual Castellano/Inglés para facilitar el plan de internacionalización de la Escuela en el que se plantea que, de forma progresiva, se vaya ampliando la oferta docente en Inglés. Cuando una asignatura vaya a ofertarse en inglés (en algún grupo), se exigirá un nivel B1 a los alumnos para matricularse del grupo correspondiente. La Junta de Escuela aprobará un procedimiento que garantice el adecuado nivel de inglés del profesorado asignado a una asignatura en el momento en el que se apruebe la docencia en inglés de la misma y con carácter previo a su primera impartición en dicha lengua. Se considerará que el nivel de inglés requerido será un nivel C1 del Marco Común Europeo de Referencia MCER o equivalente.
*** Si las estancias en centros universitarios internacionales o nacionales se programan para que en ellas se realice exclusivamente el Trabajo de Fin de Grado tendrán asignados los créditos que correspondan a este último. Las estancias en otros centros universitarios podrán englobar también aquellas asignaturas básicas u obligatorias que procedan, siempre que sus contenidos y/o resultados de aprendizaje sean equivalentes, y en este caso podrán realizarse a partir del tercer semestre (segundo curso). Las estancias en otros centros para realizar créditos optativos sólo podrán realizarse entre los semestres 5 y 8.
Asignatura | Créditos | Asignatura | Créditos |
---|---|---|---|
Primer curso | |||
Semestre 1 | 30 | Semestre 2 | 30 |
Álgebra Lineal | 6 | Probabilidades y Estadística I | 6 |
Lógica para Inteligencia Artificial | 6 | Matemática Discreta II | 6 |
Matemática Discreta I | 6 | Fundamentos de los Computadores | 6 |
Fundamentos de Programación | 6 | Cálculo II | 6 |
Cálculo I | 6 | Algoritmos y Estructuras de Datos | 6 |
Segundo curso | |||
Semestre 3 | 30 | Semestre 4 | 30 |
Inteligencia Artificial | 6 | Bases de Datos I | 6 |
Algorítmica Numérica | 6 | Seguridad de las Tecnologías de la Información | 6 |
Programación para Ciencia de Datos | 6 | Computación Social y Personalización | 3 |
Procesamiento de Lenguaje Natural | 3 | Probabilidades y Estadística II | 3 |
Representación e Intercambio de Datos | 6 | Fundamentos de Economía y Administración de Empresas | 3 |
Web Semántica, Linked Data y Grafos de Conocimientos | 3 | Adquisición y procesamiento numérico de datos | 6 |
Aspectos Sociales, Éticos y Legales de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial | 3 | ||
Tercer curso | |||
Semestre 5 | 30 | Semestre 6 | 30 |
Aprendizaje Automático I | 6 | Sistemas Inteligentes | 6 |
Investigación Operativa | 6 | Bases de Datos II | 6 |
Fundamentos de Análisis de Imágenes | 3 | Robótica | 3 |
Métodos Clásicos para Predicción | 3 | Aprendizaje Automático II | 6 |
Infraestructura y Servicios Cloud | 6 | Infraestructuras de Big Data | 6 |
Arquitecturas para el Procesamiento Masivo de datos | 6 | Visualización de información | 3 |
Cuarto curso | |||
Semestre 7 | 30 | Semestre 8 | 30 |
Internet de las Cosas (IoT) | 3 | Optatividad (incluyendo prácticas curriculares) | 18 |
Algoritmos y Arquitecturas para Procesado de Imágenes | 6 | Trabajo Fin de Grado | 12 |
English for Professional and Academic Communication | 6 | ||
Proyecto de Ciencia de Datos | 6 | ||
Descubrimiento de Conocimiento en Datos Complejos | 3 | ||
Optatividad | 6 |