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Fundamentos de la ciencia de datos
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Código:
M2.850 :
6
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Consulta de los datos generales
Descripción
La asignatura en el conjunto del plan de estudios
Conocimientos previos
Información previa a la matrícula
Objetivos y competencias
Contenidos
Consulta de los recursos de aprendizaje de los que dispone la asignatura
Recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo
Consulta del modelo de evaluación
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ATENCIÓN: Esta información recoge los apartados del plan docente de la asignatura durante el último semestre con docencia. Al iniciar el periodo de matrícula, podrás consultar el calendario y modelo de evaluación para el siguiente semestre en Trámites / Matrícula / Horarios de las pruebas de evaluación final. |
Esta asignatura presenta un conjunto variado de conceptos fundamentales para introducirse en el mundo de la ciencia de los datos. Se busca una definición que contextualice el ámbito y sus conceptos habituales, así como las características de un proyecto de ciencia de datos y lo que significa participar en el mismo, tanto en aspectos de procedimiento, como de calidad, seguridad o ética.
Al finalizar la asignatura el estudiante tendrá una visión general de lo que significa trabajar como científico de datos.
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Esta es una asignatura obligatoria prevista para ser cursada en el primer semestre, el de la incorporación del estudiante al programa de Data Science.
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No hacen falta conocimientos previos dado su carácter introductorio.
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Algunos de los contenidos de esta asignatura deben estudiarse a partir de materiales y recursos escritos en inglés.
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- Acotar una definición de ciencia de datos
- Entender los conceptos habitualmente usados y relacionados en el contexto de la ciencia de datos.
- Entender el ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos.
- Entender la necesidad de poner en práctica otras competencias al trabajar en el rol de un científico de datos.
- Entender la problemática ética en un proyecto de ciencia de datos.
- Conocer elementos básicos de la Gestión de Proyectos en general, aplicados al ámbito de la ciencia de datos.
- Conocer elementos básicos de la Gestión de la Seguridad, Calidad y Gobernanza en el ámbito de la ciencia de datos.
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- Definición y conceptos de ciencia de datos
- Pensamiento analítico
- Ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos (captura, pre-procesamiento, análisis y visualización)
- Gestión de proyectos
- Calidad, gobernanza y seguridad de los datos
- Ética y privacidad
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Ou aglutinador: Otros mundos alrededor de la ciencia de datos |
Web |
Ou aglutinador: Cuál és el ciclo de vida de los datos y cómo gobernarlo |
Web |
Ou aglutinador: Aproximación general a la gestión de proyectos |
Web |
Ou aglutinador: Aproximación a la gestión de proyectos desde una perspectiva del estilo de la ciencia de los datos |
Web |
El ciclo de vida de la gestión de proyectos |
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La gestión de proyectos. Conceptos básicos |
PDF |
Ética y big data |
XML |
Ética y big data |
DAISY |
Ética y big data |
EPUB 2.0 |
Ética y big data |
MOBIPOCKET |
Ética y big data |
XML |
Ética y big data |
HTML5 |
Ética y big data |
PDF |
Ética y big data |
OAI-MPH |
Seguridad y privacidad de los datos |
PDF |
Fundamentos de Data Science |
PDF |
Características de los proyectos de inteligencia de negocio |
PDF |
Gestión clásica de proyectos vs. desarrollo ágil |
PDF |
Componentes de la gestión de proyectos: las áreas de conocimiento |
PDF |
Calidad de los datos |
PDF |
El ciclo de vida del dato |
PDF |
Organizaciones orientadas al dato |
PDF |
Ou aglutinador: Aspectos básicos sobre privacidad, seguridad i calidad de los datos |
Web |
Privacidad y anomización de datos |
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Gestión de datos maestros |
PDF |
Repositorio de recursos sobre ciencia de datos |
Web |
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Del listado anterior, los únicos elementos que tendréis que utilizar son los indicados explícitamente en las descripciones de los Bloques 1, 2 y 3 del aula. En el transcurso de la asignatura se pueden recomendar otros recursos como lecturas adicionales, webs de referencia, y blogs especializados, principalmente para aquellos estudiantes que quieran o necesiten profundizar en ciertos aspectos.
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Esta asignatura sólo puede superarse a partir de la evaluación continua (EC). La nota final de evaluación continua se convierte en la nota final de la asignatura.
La fórmula de acreditación de la asignatura es la siguiente: EC.
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