Análisis de grafos y redes sociales Código:  M2.876    :  6
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   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).

Las redes son un modelo de representación de la información muy potente y muy empleado en la actualidad. Las redes permiten representar entidades (nodos o vértices) y las relaciones entre ellos (aristas o arcos), que pueden ser de distinta índole. Además, los propios nodos o aristas pueden contener información específica de cada entidad o relación, proporcionando una estructura muy rica para la representación de muy diversas realidades del mundo real. En este sentido, podemos tener redes con información sobre usuarios y relaciones (generalmente conocidas como redes sociales), comunicaciones o estructuras de telecomunicaciones, sensores, etc.

En esta asignatura veremos las principales técnicas y métodos empleados en el análisis de datos de redes sociales (social network analysis, SNA) o, en general, de redes de cualquier tipo, como por ejemplo redes de comunicaciones, redes de sensores, etc.

Concretamente, veremos las principales propiedades de las redes reales, las principales métricas empleadas para la caracterización de las redes, los modelos de generación de redes sintéticas, así como los algoritmos de detección de comunidades (i.e. clustering), análisis del flujo de información y visualización de redes.

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Esta asignatura pertenece al conjunto de asignaturas optativas del Máster universitario en Ciencia de datos (Data Science).

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El curso requiere que los estudiantes tengan conocimientos de programación (preferiblemente en lenguaje Python), así como conocimientos básicos de minería de datos.

Además, como la metodología incluye estudios de casos y la investigación autónoma de información, es aconsejable que el estudiante esté familiarizado con la búsqueda de fuentes de información, el análisis de la información cuantitativa y cualitativa, la capacidad de sintetizar y obtener conclusiones así como de poseer ciertas habilidades de comunicación escrita.

Asimismo también es necesario que los estudiantes tengan la capacidad de leer y comprender el idioma inglés puesto que una parte de los materiales adicionales y otros recursos, están en dicho idioma.

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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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Los objetivos que se desea que el estudiante alcance mediante esta asignatura son los siguientes:

  • Conocer las principales características de las redes reales.
  • Entender como se representa una red real a partir de un grafo y la taxonomía de grafos existentes.
  • Conocer las principales técnicas de extracción de información y almacenamiento en formato de grafos.
  • Conocer los principales algoritmos y/o técnicas para visualización de grafos.
  • Comprender y saber aplicar las principales técnicas relacionadas con la evaluación de redes, incluyendo métricas a nivel de red, nodo y/o arista o arco.
  • Comprender y saber aplicar las principales técnicas relacionadas con la detección de comunidades, así como las métricas de similitud empleadas.
  • Comprender y saber aplicar las principales técnicas relacionadas con el análisis del flujo de información, que permite determinar los principales caminos de información dentro de un grafo.

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Los contenidos de esta asignatura se distribuyen en 7 módulos teóricos:

  1. Introducción a los grafos y las redes
  2. Métricas y propiedades de los grafos
  3. Extracción y visualización de grafos
  4. Detección de comunidades
  5. Difusión y propagación de la información
  6. Generación de grafos sintéticos
  7. Nuevas tendencias

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Espacio de recursos de ciencia de datos Web

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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.

El estudiante será calificado 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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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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