Competencias

Transversales:

• CT1 - Capacidad de análisis y síntesis.
• CT2 - Capacidad de organización y planificación.
• CT3 - Comunicación oral y escrita en la lengua nativa.
• CT4 - Toma de decisiones.
• CT5 - Capacidad de gestión de la información.
• CT6 - Resolución de problemas, aplicando conocimientos a la práctica, de manera razonada.
• CT7 - Trabajo en un equipo de carácter multidisciplinar.
• CT8 - Aprendizaje y trabajo autónomo. Formación continua y permanente.
• CT9 - Adaptación a nuevas situaciones.
• CT10 - Motivación por la calidad.
• CT11 - Comunicarse con personas expertas y no expertas en la materia.
• CT12 - Elaborar y defender argumentos.
• CT13 - Creatividad.
• CT14 - Compromiso ético.
• CT15 - Iniciativa y espíritu emprendedor.
• CT16 - Sensibilidad hacia temas medioambientales.
• CT17 - Trabajo en equipo.
• CT18 - Trabajo en un contexto internacional.
• CT19 - Adaptación a nuevas situaciones.

Grandes competencias:

• GC1. COMPETENCIA PARA MANEJO DE INFORMÁTICA A NIVEL PROFESIONAL

  1. Capacidad de análisis y explicación del comportamiento de programas que contengan: asignaciones, operaciones de E/S, iteraciones, subprogramas.
  2. Capacidad para dividir un problema en partes lógicas que puedan ser resueltas (programadas) independientemente.
  3. Capacidad para diseñar algoritmos sencillos para resolver problemas, implementarlos, probarlos y depurarlos.
  4. Capacidad para escribir código de acuerdo a ciertas normas de buena práctica.
  5. Conocimiento, diseño y utilización de forma eficiente de los tipos y estructuras de datos más adecuados a la resolución de un problema.
  6. Conocimiento de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas, analizando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos.
  7. Leer e interpretar textos matemáticos relacionados con el Álgebra Lineal, expresar por escrito de forma precisa y rigurosa sus razonamientos lógico-deductivos y ser capaz de transmitírselos a otras personas.
  8. Manejar los conceptos fundamentales de aplicaciones lineales, apreciando su importancia en diferentes áreas del Álgebra Lineal en el ámbito de la Ingeniería.
  9. Conocer y comprender los conceptos de cálculo integral, ecuaciones diferenciales, transformada de Laplace y series de Fourier.
  10. Aplicar resultados de tipo teórico en la resolución de problemas derivados de las ciencias básicas y de la técnica y analizar las soluciones obteniendo conclusiones determinadas.
  11. Conocer y comprender los conceptos de conjuntos numéricos, sucesiones numéricas, series numéricas y cálculo diferencial de funciones, que permitan avanzar con eficacia en estudios posteriores y que capaciten para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías.
  12. Conocer algunas estructuras algebraicas básicas y saber poner ejemplos de dichas estructuras.
  13. Conocer algunas técnicas de conteo, saber diferenciarlas y emplearlas para resolver problemas.
  14. Conocer el lenguaje de la lógica proposicional y el Álgebra de Boole de proposiciones.
  15. Conocer una terminología de la teoría de grafos y ser capaz de resolver problemas de optimización.
  16. Comprender y dominar los conceptos básicos de campos y ondas y electromagnetismo, teoría de circuitos eléctricos, circuitos electrónicos, principio físico de los semiconductores y familias lógicas, dispositivos electrónicos y fotónicos, y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ingeniería.
  17. Conocer los sistemas de representación de la información, los principios de electrónica digital y las características esenciales de las diversas familias lógicas.
  18. Comprender los principios de diseño y funcionamiento de los dispositivos lógicos programables y el papel que juegan en el diseño de sistemas digitales.
  19. Conocer y saber aplicar lenguajes de descripción de hardware en el diseño y verificación prácticos de sistemas digitales, empleando herramientas de simulación y compiladores de hardware para el diseño práctico de sistemas digitales.
  20. Comprender la arquitectura de computadores comerciales, el lenguaje máquina y ensamblador, la estructura interna y cómo se ejecutan las instrucciones de una computadora sencilla real.
  21. Adquisición de conocimientos básicos sobre los fundamentos físicos de la informática: Campos y ondas y electromagnetismo, el estudio de circuitos eléctricos, los semiconductores y los componentes electrónicos basados en la unión PN.
  22. Capacidad de resolver problemas relacionados con la materia a partir de los conocimientos teóricos adquiridos.
  23. Capacidad de emplear montajes experimentales sencillos para la determinación de magnitudes relacionadas con el electromagnetismo.
  24. Capacidad de identificación de las interfaces de un sistema operativo y de desarrollar utilidades para las aplicaciones a partir de su interfaz de llamadas al sistema.
  25. Conocer y comprender los diferentes tipos de sistemas (tiempo compartido, tiempo real, etc.), sus conceptos fundamentales (ficheros, protección de accesos, procesos, elementos de comunicación) y la funcionalidad de sus componentes (subsistemas para la gestión de procesos, memoria, entrada-salida).
  26. Conocer y comprender los fundamentos del paradigma de orientación a objetos y los elementos correspondientes en un lenguaje POO.
  27. Comprender la diferencia entre clases y objetos, la relación entre clases, la herencia y el polimorfismo.
  28. Desarrollar pequeños programas aplicando todos los conceptos adquiridos sobre programación.
  29. Conocimiento y uso de las excepciones como mecanismo de control de errores para el correcto funcionamiento de los programas.
  30. Saber distinguir las diversas etapas que componen todo proceso de ingeniería del software.
  31. Saber entender un sistema software con orientación a objetos en el lenguaje UML.
  32. Saber diseñar un sistema software en una arquitectura de varios niveles a partir del análisis.
  33. Saber implementar un sistema a partir del diseño de la aplicación.
  34. Saber comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas de la profesión de Ingeniero en Informática.
  35. Manejar y distinguir claramente los elementos básicos de la estadística, entre ellos y de forma prioritaria los conceptos de población y muestra, así como clasificar adecuadamente el tipo de datos con el que tenga que trabajar y saber resumirlos de forma gráfica y numérica.
  36. Entender el concepto matemático y el papel de la probabilidad dentro de la estadística como herramienta para formular modelos, controlar los errores cometidos al realizar inferencias estadísticas y para comparar las diferentes maneras de hacerlas.
  37. Reconocer en situaciones concretas los modelos probabilísticos más usuales, definiendo y clasificando sin ambigüedades la variable aleatoria correspondiente y saber responder a cuestiones de probabilidad de interés en dichas situaciones.
  38. Realizar inferencias estadísticas de un conjunto de datos: estimando parámetros poblacionales y planteando contrastes de hipótesis adecuados de los que se obtengan conclusiones estadísticas sabiendo controlar el error cometido.
  39. Capacidad de analizar y especificar los parámetros fundamentales de un sistema de comunicaciones.
  40. Capacidad para comprender y aplicar los principales métodos de transmisión de las señales procedentes de sensores y equipos de medida, bien de tipo analógico bien digital.
  41. Conocimiento y aplicación de las características, funcionalidades y estructura de los Sistemas Distribuidos, las Redes de Computadores e Internet y diseñar e implementar aplicaciones basadas en ellas.
  42. Capacidad de concebir sistemas, aplicaciones y servicios basados en tecnologías de red, incluyendo Internet, web, comercio electrónico, multimedia.
  43. Capacidad de análisis de la eficiencia de los algoritmos diseñados.
  44. Conocimiento y capacidad para diseñar e implementar las principales estructuras de datos: Listas, pilas, colas, árboles, grafos y tablas hash;
  45. Capacidad para diseñar y utilizar el diseño recursivo sobre estructuras de datos lineales y no-lineales.
  46. Capacidad de análisis y utilizar los principales algoritmos de búsqueda, ordenación y recorrido en distintas estructuras de datos.
  47. Capacidad para seleccionar, diseñar e implementar nuevas estructuras de datos eficientes para la resolución de problemas.
  48. Conocer las aplicaciones y beneficios de la gestión de proyectos en un entorno organizacional. Gestionar iniciativas a nivel de portafolio de proyectos. Saber cuándo aplicar un enfoque de gestión de proyectos ágil o predictivo. Entender la filosofía y fundamentos de la Agilidad.
  49. Conocer los valores y principios del manifiesto ágil, en relación con las actividades empresariales. Utilizar los tableros Kanban como herramienta de trabajo práctica y efectiva. Armar tableros de gestión de tareas en distintos escenarios. Aplicar la metodología Scrum con sus equipos de trabajo. Gestionar proyectos ágiles de forma efectiva.

• GC2. COMPETENCIA PARA LA GESTIÓN DE SISTEMAS ROBÓTICOS

  1. Adquirir habilidades sobre el proceso de programación y control de robots industriales.
  2. Conocimientos de principios y aplicaciones de los sistemas robotizados.
  3. Conocer las diferencias entre los manipuladores industriales y los cobots. Saber seleccionar las tecnologías de seguridad para implementar aplicaciones robóticas. Saber identificar que aplicaciones requieren la utilización de cobots. Adquirir habilidades sobre el proceso de programación de cobots.
  4. Conocer la normativa de aplicación en las instalaciones robóticas.

• GC3. COMPETENCIA PARA SIMULAR SISTEMAS

  1. Conocer la evolución histórica y los principales modelos y herramientas surgidos en el entorno de investigación y aplicación de la inteligencia artificial.
  2. Conocer el concepto básico de agente inteligente y sus distintos tipos.
  3. Ser capaz de resolver un problema como una búsqueda en espacio de estados expresándolo en términos de una representación para estados (incluido el estado inicial), operadores y prueba de meta.
  4. Seleccionar un algoritmo de búsqueda no informada para resolver un problema, saber implementarlo y caracterizar su complejidad temporal y espacial.
  5. Seleccionar un algoritmo de búsqueda informada adecuado para la solución de un problema, saber implementarlo (diseñando una función de evaluación heurística adecuada) y conocer bajo qué condiciones una búsqueda informada encuentra la solución óptima.
  6. Conocer las técnicas de búsqueda que han surgido como alternativa a las técnicas clásicas de solución de problemas y búsqueda.
  7. Ser capaz de implementar una búsqueda mini-max con poda alfa-beta para algún juego de dos jugadores, conociendo para ello las ventajas que aporta la poda alfa-beta para superar los problemas de la búsqueda mini-max.
  8. Saber utilizar el lenguaje de la lógica de proposiciones y de primer orden para la representación de conocimiento y para la inferencia de nuevos hechos usando la resolución y sus variantes.
  9. Conocer algunas de las alternativas existentes a los sistemas inteligentes basados en representación simbólica: redes neuronales artificiales, visión y percepción, etc.
  10. Adquirir experiencia práctica en la implementación de algoritmos para la construcción de sistemas inteligentes.
  11. Ser capaz de establecer una hoja de ruta para la transformación digital de las empresas, conocer las tecnologías emergentes y su aplicación en el entorno digital, valorar el impacto de la digitalización en los costes y la productividad de la empresa y conocer modelos de innovación que permitan adaptarse a un entorno cada vez más cambiante.
  12. Conocer los aspectos fundamentales que dan soporte a los sistemas de información en la web, la evolución histórica de la web, su soporte tecnológico, la arquitectura de sus aplicaciones y las tecnologías básicas en los lados cliente y servidor, así como para el intercambio de información (XML).

• GC4. COMPETENCIA PARA INTEGRAR SISTEMAS DE FORMA VERTICAL Y HORIZONTAL

  1. Capacidad para comprender y analizar el funcionamiento de una empresa bajo una visión operativa y estratégica.
  2. Capacidad de integrar soluciones de tecnologías de la información y las comunicaciones en la empresa, así como cualquier tecnología innovadora y emergente.
  3. Comprender, diseñar y controlar los diferentes proyectos y procesos productivos en la empresa.
  4. Comprender, diseñar y controlar los procesos de aprovisionamiento y distribución en la empresa.
  5. Capacidad para aplicar técnicas de comercialización en productos y servicios.
  6. Analizar y plantear soluciones económico-financieras en el ámbito empresarial.
  7. Capacidad de integrar soluciones de tecnologías de la información y las comunicaciones y procesos empresariales para satisfacer las necesidades de información de las organizaciones, permitiéndoles alcanzar sus objetivos de forma efectiva y eficiente, dándoles así ventajas competitivas.
  8. Capacidad para participar activamente en la especificación, diseño, implementación y mantenimiento de los sistemas de información y comunicación.
  9. Comprender y utilizar un proceso ágil de desarrollo de software estándar.
  10. Comprender la importancia de la captura de requisitos en un sistema de información.
  11. Dominar correctamente tanto sintáctica como semánticamente los diagramas y artefactos del lenguaje UML.
  12. Analizar y plantear soluciones reales a nivel de análisis en un sistema de información SI de tamaño medio.
  13. Analizar y plantear soluciones reales a nivel de diseño en un sistema de información de tamaño medio.
  14. Trabajar en equipo para abordar con los/las compañeros/as tareas cooperativas en el contexto del análisis y diseño de un sistema de información: realizar propuestas, analizar aportaciones de otros, discutir ideas y ejecutar las acciones pertinentes.
  15. Implementar soluciones de un sistema de información en un entorno real.
  16. Adquirir los conocimientos y habilidades necesarias para analizar, diseñar e implantar sistemas de información en la empresa. Comprender la gestión de los sistemas de información integrados y la problemática de su implantación.
  17. Capacidad para asesorar en aspectos tecnológicos y organizativos, y saber utilizar con soltura vocabulario vinculado a las tecnologías de la información y su relación con la gestión de las organizaciones.
  18. Capacidad para identificar de forma práctica sistemas de monitorización basados en indicadores clave (KPI) para la gestión de programas de proyectos.
  19. Conocer las técnicas para facilitar la identificación de indicadores clave de rendimiento, su especificación y la explotación correcta del almacén de datos para obtener un mejor rendimiento de la inteligencia de negocio en la empresa.

• GC5. COMPETENCIA IOT

  1. Conocer las actuales infraestructuras de comunicación para IoT.
  2. Conocer las diferentes tecnologías y protocolos para monitorización de redes y dispositivos para IoT.
  3. Identificar los elementos del ecosistema IoT.
  4. Comprender las técnicas de adquisición de datos.
  5. Conocer los principales tipos de aplicaciones IoT.
  6. Capacidad para resolver problemas IoT en un entorno industrial valiéndose de las distintas tecnologías, infraestructuras y aplicaciones.

• GC6. COMPETENCIA PARA DISEÑAR Y DESARROLLAR COMPUTACIÓN EN LA NUBE

  1. Conocer y aplicar técnicas de dirección de equipos tecnológicos para la gestión del desarrollo de las soluciones a implementar.
  2. Capacidad de seleccionar el sistema de gestión más adecuado a las necesidades de la organización en base a criterios económicos y de requisitos.
  3. Capacidad para descubrir, analizar y evaluar soluciones mediante Saas y computación en la nube.

• GC7. COMPETENCIA PARA EMPLEAR LA FABRICACIÓN ADITIVA

  1. Comprender y aplicar los criterios tecnológicos de las diferentes técnicas de diseño para procesos de fabricación aditiva (FA).
  2. Discriminar la tecnología más adecuada según criterios funcionales, técnicos y económicos.
  3. Conocer y aplicar nuevos métodos de diseño específicos para la FA según capacidades y limitaciones de cada tipo.
  4. Buscar y aplicar las normas nacionales e internacionales que existen y que van apareciendo relacionadas con el diseño y la FA.
  5. Conocer, seleccionar, y usar softwares involucrados en el flujo de trabajo de FA. Desde software de diseño, modelado, reparación y modificación de archivos, así como de preparación para la impresión de modelos 3D.
  6. Realizar procesos de diseño óptimo dedicado a la geometría final de una pieza o mecanismo según tipo de FA, requerimientos mecánicos y propiedades de material.
  7. Discriminar tipos de FA y aplicar las técnicas auxiliares derivadas del uso de prototipos rápidos en diferentes sectores (patrimonio, arte, médico e industrial).
  8. Aportar al estudiantado conocimientos avanzados sobre fabricación aditiva.
  9. Iniciar al estudiantado en una metodología de trabajo que abarque todas las fases necesarias para llevar a cabo un proyecto de un componente en fabricación aditiva. Incluyendo el manejo de máquinas de fabricación aditiva.
  10. Introducir al estudiantado en la simulación numérica de componentes en fabricación aditiva metálica.
  11. Las competencias adquiridas servirán como base para abordar proyectos de componentes en fabricación aditiva más complejos.

• GC8. COMPETENCIA PARA REALIDAD VIRTUAL

  1. Comprender y diferenciar las características relacionadas con la realidad virtual (VR), la realidad aumentada (AR) o su combinación, identificada como realidad híbrida (MR).
  2. Capacidad para desarrollar proyectos realizados con estas tecnologías atendiendo a su aplicación en entornos 4.0.

• GC9. COMPETENCIA PARA LA RECOGIDA Y TRATAMIENTO DE GRANDES VOLÚMENES DE DATOS

  1. Comprender las características de los sensores más representativos en la industria.
  2. Reconocer los sensores más adecuados a las necesidades concretas de medida dadas sus especificaciones.
  3. Interpretar la documentación técnica de elementos y sistemas involucrados en los sistemas de medida.
  4. Saber aplicar los circuitos de acondicionamiento más adecuados a cada tipo de sensor y aplicación.
  5. Capacidad para plantear el diseño de una cadena de medida que responda a unas especificaciones concretas.
  6. Conocer la arquitectura global y módulos específicos de un Sistema de Gestión de Bases de Datos (SGBD).
  7. Conocer el modelo relacional considerando sus fundamentos, el lenguaje SQL para realizar definiciones, consultas y actualizaciones y la programación con SQL embebido.
  8. Dominar la definición de esquemas relacionales, el modelo E/R, el mapeo con los diagramas UML y el uso de los procesos de normalización.
  9. Familiarización con los componentes de un sistema de Inteligencia de negocio.
  10. Conocer las repercusiones éticas y legales del uso del Big Data y de la inteligencia de negocio.
  11. Saber manejar entornos de análisis de datos interactivos y aplicar librerías estadísticas y de análisis o aprendizaje automático para resolver problemas de Big Data.
  12. Ser capaz de aplicar técnicas Big Data a sistemas multimedia.
  13. Conocer y saber aplicar técnicas de parametrización y búsqueda en elementos multimedia.
  14. Conocer los sistemas de construcción de informes y cuadros de mando.
  15. Saber extraer datos útiles para el negocio desde la Web of Data y la Web convencional.
  16. Conocer el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos.
  17. Aplicación de los modelos básicos de regresión a los problemas de ingeniería.
  18. Conocer los principales métodos en minería de datos.
  19. Utilizar alguna herramienta de minería de datos para analizar datos reales.
  20. Ser capaz de implementar métodos sencillos de minería de datos.

• GC10. COMPETENCIA PARA LA SEGURIDAD DE LOS DATOS Y SISTEMAS

  1. Conocer los conceptos principales necesarios para el análisis y gestión de riesgos de los sistemas de información.
  2. Conocer las características de los estándares de gestión de la seguridad de un sistema de información.
  3. Concebir, planificar e implantar políticas y medidas de seguridad informática adecuadas en eficacia y coste. Integrar los conocimientos técnicos de seguridad informática en el plano ético, legal y organizativo.
  4. Ser capaz de realizar tareas técnicas a integrar en un SGSI como pueden ser el control de idoneidad de contraseñas, copias de seguridad, cifrado, uso de anti-malware, auditorías y seguridad física.
  5. Concebir planes de formación para las personas relacionadas con los sistemas de información.
  6. Trabajar eficazmente en grupo para coordinarse en tareas técnicas y organizativas.
  7. Conocer el marco legal que regula el desempeño profesional (RGPD y LOPD, LSSI, Reglamento eIDAS y demás normativa sobre transacciones y firma electrónica).

• GC11. COMPETENCIA PARA AUTOMÁTICA Y CONTROL INDUSTRIAL

  1. Capacidad para diseñar y programar sistemas de control y automatización industrial.
  2. Conocimiento aplicado de comunicaciones Industriales y diseño de sistemas SCADA de Procesos Industriales.