Resultados del proceso de Formación y de Aprendizaje
Conocimientos o contenidos (Knowledge)
K01: Conocer los fundamentos de los almacenes de datos geoespaciales así como las técnicas y herramientas de automatización y análisis para su integración, limpieza y procesamiento.
K02: Conocer los servicios y estándares basados en interfaces de programación geoespaciales (Open Geospatial Consortium) y herramientas de Big Data (almacenamiento, procesamiento en tiempo real, indexación y búsqueda), que operan sobre plataformas de computación en la nube.
K03: Conocer los sistemas de Observación de la Tierra y embarcados en drones, las características de los datos manejados (multiespectrales, hiperespectrales, LIDAR, SAR) así como las técnicas para evaluar la integridad y confiabilidad de los datos.
K04: Identificar e investigar los marcos teóricos y estándares internacionales de calidad y trazabilidad de datos, y comprender el rol de la Web Semántica y la Ingeniería Ontológica en la construcción y explotación de grafos de conocimiento para la Inteligencia Geoespacial.
K05: Conocer los fundamentos de tecnologías web (HTML, CSS, JavaScript y bibliotecas más conocidas) para el desarrollo de Geoportales, con soporte 3D y programación basada en eventos.
K06: Explicar y criticar los modelos fundamentales de la Teoría de la Decisión en la dimensión espacial, analizando en profundidad el Análisis Multicriterio (AMC) y sus variantes para su aplicación en la investigación y planificación estratégica.
K07: Comprender la base matemática, los algoritmos y las topologías de redes neuronales en Inteligencia Artificial, investigando el estado del arte y las métricas estadísticas avanzadas para la evaluación del rendimiento de modelos en geodatos.
K08: Conocer el conjunto de bibliotecas Python para la Ciencia de Datos, teoría de grafos, análisis espacial y geosocial, técnicas de generación de datos.
K09: Reconocer las fases del método científico, los principios de la Ciencia Abierta y las metodologías para la gestión eficiente de proyectos mediante la planificación, ejecución y control de objetivos y recursos.
Habilidades o destrezas (Skills)
S01: Desarrollar soluciones avanzadas de geoprocesamiento mediante Python, integrando bibliotecas e interfaces de programación especializadas, desplegadas en Sistemas de Información Geográfica locales y en la nube.
S02: Diseñar e implementar metodologías avanzadas para la captura, procesamiento y análisis de datos provenientes de sensores remotos, sistemas satelitales y drones, generando productos cartográficos y aplicaciones en el ámbito de las Tecnologías de la Información Geoespacial.
S03: Diseñar métricas y desarrollar herramientas para la evaluación rigurosa de la calidad, consistencia y trazabilidad de los geodatos, estableciendo la confiabilidad de las fuentes para proyectos de investigación.
S04: Diseñar y desarrollar aplicaciones y geoportales web dinámicos, integrando entornos de programación, estándares y herramientas 3D basadas en WebGL para la visualización de datos espaciales.
S05: Aplicar metodologías de decisión y flujos de trabajo en SIG, integrando tecnologías de inteligencia de negocio y principios de visualización de la geoinformación para descubrir hallazgos y comunicar narrativas basadas en datos para la toma de decisiones estratégicas.
S06: Implementar soluciones avanzadas de ciencia de datos geoespaciales, aplicando algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales, técnicas de minería de datos y análisis espaciotemporal, utilizando el conjunto de bibliotecas Python para la Ciencia de Datos.
S07: Desarrollar proyectos de inteligencia artificial geoespacial, aplicando técnicas de clasificación y detección de objetos en imágenes y nubes de puntos, con el apoyo de datos sintéticos y modelos generativos.
S08: Proponer y documentar soluciones basadas en ingeniería e inteligencia geoespacial, aplicando el método científico, técnicas de búsqueda de información y estrategias de difusión de resultados.
Competencias (Competences)
C01: Resolver problemas complejos de geoprocesamiento integrando y transformando datos espaciales con bibliotecas avanzadas en Python, gestionando proyectos de Información Geográfica mediante flujos de trabajo efectivos y garantizando la trazabilidad científica e interoperabilidad de los resultados.
C02: Gestionar soluciones innovadoras para el procesamiento y análisis de datos geoespaciales masivos, comunicando los resultados de manera efectiva entre grupos multidisciplinares.
C03: Gestionar e integrar datos y productos de Observación de la Tierra y plataformas dron en proyectos de Tecnologías de la Información Geoespacial, para su uso en la investigación científica de fenómenos terrestres y ambientales.
C04: Integrar conocimientos de desarrollo web y tecnologías geoespaciales, resolviendo problemas complejos de visualización, interoperabilidad y escalabilidad en proyectos reales.
C05: Diseñar, desarrollar e implementar soluciones de visualización y análisis de datos geoespaciales, evaluando la calidad de las soluciones para la toma de decisiones espaciales.
C06: Desarrollar y documentar proyectos prácticos de ciencia de datos geoespaciales, evaluando modelos y flujos de trabajo que integren datos geoespaciales y redes sociales para la toma de decisiones.
C07: Liderar y gestionar proyectos de IA geoespacial, integrando principios éticos y sostenibles, optimizando modelos avanzados, y documentando y presentando resultados de manera clara y estructurada.
C08: Sintetizar e integrar los resultados de formación y aprendizaje adquiridos en la titulación para la realización de un proyecto individual en el ámbito de la inteligencia geoespacial, de naturaleza investigadora, y para su defensa en público ante un tribunal universitario experto en el tema del trabajo.