Este nuevo Máster pretende formar a los profesionales en nuevas tecnologías agrícolas que las empresas del sector buscan para liderar sus proyectos SmartAgro y de transformación digital. Se trata de un programa que busca generar nuevos perfiles profesionales con capacidad para combinar el conocimiento agronómico tradicional con la aplicación de tecnologías de vanguardia, una figura muy demandada por las empresas agroalimentarias.
Los futuros alumnos del Máster tendrán oportunidad de formarse en el uso de las últimas tecnologías aplicables al sector agroalimentario: sensores, Big Data, Machine Learning, mecatrónica, teledetección, drones, robótica, programación, impresión 3D, riego inteligente, etc. Los contenidos estarán repartidos en ocho módulos temáticos, cada uno de ellos coordinado por un especialista de referencia en su campo, procedentes del entorno académico y del mundo empresarial.
Además de por sus contenidos de carácter técnico, el Máster en Agricultura Digital e Innovación Agroalimentaria destaca por su diferenciadora apuesta por el emprendimiento, el desarrollo de modelos de negocio y el uso de metodologías ágiles de innovación como Lean Startup o Design Thinking.

1. Conocimientos adecuados y capacidad para desarrollar y aplicar tecnología en equipos y sistemas destinados a la automatización y control de procesos agroalimentarios (Agricultura 4.0).
2. Habilidad en la aplicación de datos procedentes de sensores remotos en problemas de ingeniería. Así como, capacidad para modelar y diseñar prototipos virtuales de máquinas agrícolas.
3. Conocer los vehículos aéreos no tripulados (UAVs) y sus principios de funcionamiento y pilotaje. Obtención de la habilitación teórica avanzada para el manejo de drones en agricultura.
4. Capacidad de programar el procesamiento y manejar nube de datos láser 3D para uso terrestre o en sistemas aéreos no tripulados. Entender el etiquetado inteligente capaz de lograr una mejora en los procesos de control y de la trazabilidad de productos agroalimentarios.
5. Comprensión de modelos de Big Data en entornos agrícolas y creación de modelos y algoritmos para la toma de decisiones automatizadas.
6. Conocer las tecnologías y metodologías de riego de precisión basada en la medida de variables de suelo y planta. Así como, conocer la utilidad de los sistemas de ayuda a la decisión (modelos de optimización) en la gestión del riego de zonas regables.
7. Adquirir una base sólida de conocimientos de control automático y robótica que permita al alumno: a) Analizar sistemas de control de bajo y medio nivel, reconociendo sus módulos fundamentales y las técnicas utilizadas para su diseño. b) Adaptarse a la evolución que sufrirá este tipo de tecnologías ya que presentan una gran perspectiva de futuro
8. El alumno adquirirá contenidos de carácter técnico, en este máster, pero también podrán en marcha un proceso de innovación, entenderán el entorno, al cliente, potenciarán el valor y conseguirán prototipar una solución. Esta última competencia apuesta por el emprendimiento, el desarrollo de modelos de negocios y el uso de metodologías ágiles de innovación como Lean Startup o Design Thinking.

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