Conocimiento para la extracción de datos relevantes concernientes a problemas concretos.
Conocimiento de los métodos estadísticos aplicados al análisis de datos.
Conocimiento de los métodos usados en la ciencia y el análisis de datos y su implementación.
Capacidad para integrar los conocimientos anteriores conjuntamente con las herramientas tecnólogicas necesarias y extraer información de un conjunto de datos.
Capacidad para crear modelos predictivos sobre problemas y conjuntos de datos.
Destrezas:
Habilidad encontrar fuentes de datos de los que se pueda obtener información relevante para tratar un problema.
Habilidad para entender y programar los algoritmos básicos usados en la ciencia y el análisis de datos.
Solvencia en el tratamiento de datos y en su análisis crítico.
Experiencia en la consulta de documentación técnica de software de simulación avanzado y en la búsqueda de fuentes de información y bibliográficas relevantes para ejecutar un proyecto.
Capacidad de escritura de una memoria científica, que aúne las destrezas mencionadas.
Actitudes:
Análisis crítico de resultados.
Exposición razonada de los resultados de un trabajo o proyecto de investigación.
Capacidad de elección de las herramientas y de la estrategia adecuadas para abordar un proyecto concreto.
