Valencià: Distribució del pla d'estudis per tipus de matèria en crèdits ECTS: Tipus de matèria Crèdits Formació bàsica 60 Obligatòries 150 Optatives 24 Treball Fi de Grau 6 Crèdits totals 240 Estructura del pla d'estudis: Assignatura Tipologia Curs ECTS Àlgebra Lineal Bàsica 1r 6 Algorísmia Bàsica 1r 6 Anàlisi Exploratòria i Comunicació en Ciència de Dades Bàsica 1r 6 Càlcul 1 Bàsica 1r 6 Càlcul 2 Bàsica 1r 6 Càlcul de Probabilitats 1 Bàsica 1r 6 Càlcul de Probabilitats 2 Bàsica 1r 6 Elements de Matemàtica Discreta Bàsica 1r 6 Estructures de Dades Bàsica 1r 6 Fonaments de Programació Bàsica 1r 6 Àlgebra Matricial Obligatòria 2n 6 Estadística Matemàtica Obligatòria 2n 6 Fonaments de Bases de dades Obligatòria 2n 6 Modelització Matemàtica Obligatòria 2n 6 Models Lineals Obligatòria 2n 6 Mostreig i Inferència en Poblacions Finites Obligatòria 2n 6 Optimització Contínua Obligatòria 2n 6 Programació Orientada a Objectes Obligatòria 2n 6 Simulació i Cadenes de Markov Obligatòria 2n 6 Tècniques de Visualització Obligatòria 2n 6 Estadística Bayesiana Obligatòria 3r 6 Estadística no Paramètrica Obligatòria 3r 6 Introducció a la Intel·ligència Artificial Obligatòria 3r 6 Machine Learning 1: Classificació i Reducció de la Dimensió Obligatòria 3r 6 Matemàtica Computacional Obligatòria 3r 6 Models Lineals Generalitzats Obligatòria 3r 6 Optimització Dinàmica i Combinatòria Obligatòria 3r 6 Optimització Heurística Obligatòria 3r 6 Preprocessament de Dades Obligatòria 3r 6 Sèries Temporals Obligatòria 3r 6 Legislació i Ètica en la Gestió de Dades Obligatòria 4t 6 Machine Learning 2: Aprenentatge Estadístic Obligatòria 4t 6 Models amb Efectes Aleatoris Obligatòria 4t 6 Xarxes Neuronals i Deep Learning Obligatòria 4t 6 Sistemes d'Informació Transaccionals i Decisionals Obligatòria 4t 6 Optativitat del Centre Optativa 4t 24 Treball de Fi de Grau Treball fi de grau 4t 6 Descarregar el document amb format PDF Descarregar les metadades en format XML.
Español: ANEXO Plan de estudios del título de Graduado o Graduada en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial por la Universidad Miguel Hernández de Elche Ámbito de conocimiento: Matemáticas y estadística Centro de impartición: Facultad de Ciencias Experimentales Distribución del Plan de Estudios por tipo de materia en créditos ECTS: Tipo de materia Créditos Formación básica 60 Obligatorias 150 Optativas 24 Trabajo fin de grado 6 Créditos totales 240 Estructura del plan de estudios: Asignatura Tipología Curso ECTS Álgebra lineal Básica 1º 6 Algoritmia Básica 1º 6 Análisis exploratorio y comunicación en Ciencia de Datos Básica 1º 6 Cálculo 1 Básica 1º 6 Cálculo 2 Básica 1º 6 Cálculo de probabilidades 1 Básica 1º 6 Cálculo de probabilidades 2 Básica 1º 6 Elementos de matemática discreta Básica 1º 6 Estructuras de datos Básica 1º 6 Fundamentos de Programación Básica 1º 6 Álgebra matricial Obligatoria 2º 6 Estadística Matemática Obligatoria 2º 6 Fundamentos de Bases de Datos Obligatoria 2º 6 Modelización matemática Obligatoria 2º 6 Modelos lineales Obligatoria 2º 6 Muestreo e inferencia en poblaciones finitas Obligatoria 2º 6 Optimización continua Obligatoria 2º 6 Programación Orientada a Objetos Obligatoria 2º 6 Simulación y cadenas de Markov Obligatoria 2º 6 Técnicas de Visualización Obligatoria 2º 6 Estadística bayesiana Obligatoria 3º 6 Estadística no paramétrica Obligatoria 3º 6 Introducción a la Inteligencia Artificial Obligatoria 3º 6 Machine Learning 1: Clasificación y reducción de la dimensión Obligatoria 3º 6 Matemática computacional Obligatoria 3º 6 Modelos lineales generalizados Obligatoria 3º 6 Optimización dinámica y combinatoria Obligatoria 3º 6 Optimización heurística Obligatoria 3º 6 Preprocesamiento de datos Obligatoria 3º 6 Series temporales Obligatoria 3º 6 Legislación y ética en la gestión de datos Obligatoria 4º 6 Machine Learning 2: Aprendizaje estadístico Obligatoria 4º 6 Modelos con efectos aleatorios Obligatoria 4º 6 Redes neuronales y Deep learning Obligatoria 4º 6 Sistemas de Información transaccionales y decisionales Obligatoria 4º 6 Optatividad del centro Optativa 4º 24 Trabajo de Fin de Grado Trabajo Fin de Grado 4º 6 Descargar el documento en formato PDF Descargar los metadatos en formato XML.