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Consulta de los datos generales Descripción La asignatura en el conjunto del plan de estudios Campos profesionales en el que se proyecta 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 Informaciones sobre la evaluación en la UOC Consulta del modelo de evaluación | ||||||||
ATENCIÓN: Este es el plan docente de la asignatura para el primer semestre del curso 2020-2021. Os servirá para planificar la matrícula. Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. (El plan docente puede estar sujeto a cambios). | ||||||||
Minería de Datos es una asignatura de aplicación de los conocimientos previos que habéis aprendido a Estadística y Bases de Datos y de presentación de algunos de nuevos. Se presentan un conjunto de métodos procedentes de la Inteligencia Artificial, que forman el núcleo esencial de la disciplina conocida como Data Mining. Los conceptos estadísticos son muy útiles en esta asignatura y permitirán evaluar mejor algunas de las técnicas que se estudiarán. |
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Dentro del Grado de Ingeniería Informática, esta asignatura es optativa y está pensada para realizarla tras haber adquirido los conocimientos necesarios de estadística, bases de datos y programación, como punto final de una trayectoria orientada al análisis de información. Por otra parte, esta asignatura también se ofrece como complemento de formación en otros programas, de forma que los estudiantes adquieran los conocimientos básicos propios del ámbito de la minería de datos. |
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Hoy en día se considera crucial el análisis de datos para lograr información. Las opciones profesionales de esta asignatura son, por una parte, el mundo del I+D tanto en la industria informática como en la empresa orientada a negocio, y por otra parte, la investigación en un contexto más académico. Esta asignatura pretende preparar a futuros analistas de información, los cuales tendrán que descubrir conocimiento en forma de patrones escondidos en cantidades ingentes de datos que hoy en día genera cualquier proceso industrial o económico. Un ejemplo seria prever cómo reaccionará el mercado ante de una campaña de marketing en función de los datos guardados de experiencias anteriores. |
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Esta asignatura requiere conocimientos básicos de estadística, así como conocimientos de programación y bases de datos. También es necesario ser capaz de leer documentación en inglés |
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Para cursar esta asignatura se recomienda haber cursado con anterioridad Estadística, Fundamentos de Programación y Uso de Bases de Datos. |
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Objetivos |
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El material didáctico de la asignatura se divide en nueve módulos que presentan cierta interrelación entre ellos. El noveno es un caso de estudio que se puede utilizar para ver cómo los métodos explicados en los otros ocho se aplican en un caso concreto y real. A continuación podéis ver los módulos que se tienen que trabajar para poder alcanzar los objetivos de la asignatura. En negrita se indican los módulos de estudio obligatorio y evaluables. Módulo 1: El proceso de Minería de Datos.
Módulo 2: Preparación de datos.
Módulo 3: Clasificación: árboles de decisión.
Módulo 4: Clasificación: redes neuronales.
Módulo 5: Métodos de agregación.
Módulo 6: Reglas de asociación.
Módulo 7: Redes bayesianas.
Módulo 8: Evaluación de modelos.
Módulo 9: Caso de Estudio.
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El material didáctico asociado a la asignatura comprende:
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La Normativa académica de la UOC dispone que el proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados. La falta de originalidad en la autoría o el mal uso de las condiciones en las que se hace la evaluación de la asignatura es una infracción que puede tener consecuencias académicas graves. Se calificará al estudiante con un suspenso (D/0) si se detecta falta de originalidad en la autoría de alguna actividad evaluable (práctica, prueba de evaluación continua (PEC) o final (PEF), o la que se defina en el plan docente), ya sea porque ha utilizado material o dispositivos no autorizados, ya sea porque ha copiado de forma textual de internet, o ha copiado de apuntes, de materiales, manuales o artículos (sin la citación correspondiente) o de otro estudiante, o por cualquier otra conducta irregular. La calificación de suspenso (D/0) en la evaluación continua (EC) puede conllevar la obligación de hacer el examen presencial para superar la asignatura (si hay examen y si superarlo es suficiente para superar la asignatura según indique este plan docente). Cuando esta mala conducta se produzca durante la realización de las pruebas de evaluación finales presenciales, el estudiante puede ser expulsado del aula, y el examinador hará constar todos los elementos y la información relativos al caso. Además, esta conducta puede dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda. La UOC habilitará los mecanismos que considere oportunos para velar por la calidad de sus titulaciones y garantizar la excelencia y la calidad de su modelo educativo. |
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