La Ingeniería de Datos pretende cubrir todas las tecnologías necesarias a lo largo del ciclo de vida de los datos: desde su adquisición con redes de sensores, almacenamiento en bases de datos, comunicación, protección, seguridad, procesado con algoritmos de aprendizaje automático/profundo y visualización avanzada, hasta llegar al desarrollo de servicios con inteligencia artificial.

La Ciencia de Datos hace un mayor énfasis en la segunda parte del ciclo de los datos: una vez recopilados los datos y almacenados, se desarrollan los algoritmos para extraer información que permita desarrollar servicios y aplicaciones inteligentes.

Sí. Hay una gran cantidad de asignaturas orientadas a la formación en algoritmos de aprendizaje automático, con un énfasis especial en algoritmos de aprendizaje profundo.

Las asignaturas matemáticas de los dos primeros cursos sientan las bases para que, posteriormente, en tercero, se aborden los algoritmos de aprendizaje en asignaturas como Aprendizaje Automático, Análisis de Señal, Procesado Avanzado de Señales y Datos, Técnicas de Soporte a la Decisión o Análisis y Visualización de Datos. Muchas de estas asignaturas abordan algoritmos de aprendizaje profundo para procesar datos estructurados y no estructurados extraídos de una gran cantidad de fuentes multimedia: audio, video, lenguaje natural, sensores biométricos, etc.

Sí. En la actualidad, los principales algoritmos sobre los que se apoyan los servicios de Inteligencia Artificial son algoritmos de aprendizaje profundo que se abordan en una gran cantidad de asignaturas.

Adicionalmente, el desarrollo de servicios con Inteligencia Artificial se borda expresamente de dos asignaturas: Aplicaciones Sectoriales y Proyectos en Ingeniería de Datos.