Ingeniero de visión computerizada/ingeniera de visión computerizada

Reducir los datos a su forma fundamental precisa (formularios normales) para lograr resultados como la minimización de la dependencia, la eliminación de la redundancia y el aumento de la coherencia.

Utilizar herramientas de TIC para aplicar procesos de manipulación de datos matemáticos, algorítmicos o de otro tipo, con el fin de crear información.

Detectar y corregir los registros corruptos de los conjuntos de datos, y asegurarse de que los datos se conviertan y mantengan estructurados conforme a las directrices.

Aplicar técnicas de análisis de calidad, validación y verificación de calidad de los datos para comprobar la integridad de la calidad de los datos.

Utilizar colecciones de códigos y paquetes de software que capturan rutinas de uso frecuente para ayudar a los programadores a simplificar su trabajo.

Utilizar herramientas de software (CASE) para respaldar el ciclo de desarrollo, el diseño y la implementación de software y aplicaciones de alta calidad que puedan mantenerse fácilmente.

Reducir el número de variables o características de un conjunto de datos en algoritmos de aprendizaje automático a través de métodos como el análisis de los principales componentes, la factorización de matrices, métodos de autocodificación y otros.

Aplicar y combinar diferentes herramientas y métodos de visión computerizada, como la adquisición de imágenes, el tratamiento de imágenes, la segmentación y clasificación de imágenes, la detección, etc., en un solo sistema para permitir que los ordenadores puedan extraer información de imágenes digitales como fotografías o vídeos.

Crear una primera versión incompleta o preliminar de una aplicación informática para simular algunos aspectos específicos del producto final.

Crear un software personalizado para el procesamiento de datos, seleccionando y utilizando el lenguaje de programación informático adecuado para que un sistema de TIC produzca los datos solicitados sobre la base de las entradas esperadas.

Realizar un estudio exhaustivo y sistemático de la información y las publicaciones sobre un tema concreto. Presentar una síntesis bibliográfica comparativa y evaluativa.

Analizar los datos recopilados a partir de fuentes como los datos de mercado, los documentos científicos, los requisitos de los clientes y los cuestionarios actuales y actualizados, con el fin de evaluar el desarrollo y la innovación en ámbitos de especialización.

Aplicar métodos matemáticos y utilice tecnologías de cálculo para realizar análisis y buscar soluciones a problemas específicos.

Utilizar modelos (estadística descriptiva o inferencial) y técnicas (extracción de datos o aprendizaje automático) para el análisis estadístico y herramientas de las TIC para analizar datos, desvelar correlaciones y tendencias de pronóstico.

Recopilar y seleccionar un conjunto de datos de una población mediante un procedimiento estadístico u otro procedimiento definido.

Desarrollar y gestionar los métodos y estrategias utilizados para maximizar la calidad de los datos y la eficiencia estadística en la recopilación de datos, a fin de garantizar que los datos recabados estén optimizados para su posterior tratamiento.

Crear representaciones visuales de datos, como gráficos o diagramas, que faciliten su comprensión.

Elaborar documentos de investigación o hacer presentaciones para informar de los resultados de un proyecto de investigación y análisis realizado, indicando los procedimientos y métodos de análisis que han dado lugar a los resultados, así como las posibles interpretaciones de los resultados.