GUÍA ACADÉMICA DEL Máster universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial Aplicada a la Ingeniería (virtual) [Curso 2026/2027]
Calendario de Actividades Docentes
Programación de Prácticas
Normativa Complementaria del Centro
Información de interés sobre matrícula
Traslado de Expediente
Profesorado y Tutorias
Horarios
Calendario de Evaluación
Adenda: Adaptación ficha Guía Docente curso 2020/21
Guía Académica Completa
Fichas de Asignaturas
306700 Fundamentos en Ciencia de Datos e IA306701 Fundamentos de Probabilidad y Estadística y Series Temporales306702 Lenguajes de Programación para el Análisis de Datos37605 Machine Learning Aplicado a la ingeniería306706 Deep Learning Aplicado a la Ingeniería306709 IA para la Trazabilidad y Calidad Alimentaria306714 Optimización energética asistida por IA306715 IA y Análisis de Datos para el Reto Demográfico306716 Prácticas Externas306718 Fundamentos de Programación para IA306719 Librerías Python para IA306720 Estadística y Visualización de Datos306721 Bases de Datos y Big Data306722 Introducción a Machine Learning306723 Introducción a Deep LearningFecha de la última actualización: 09/09/2026