|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consulta de les dades generals Descripció L'assignatura en el conjunt del pla d'estudis Camps professionals en què es projecta Coneixements previs Objectius i competències Continguts Consulta dels recursos d'aprenentatge de què disposa l'assignatura Metodologia Informació sobre l'avaluació a la UOC Consulta del model d'avaluació Avaluació continuada Avaluació final Feedback | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aquest és el pla docent de l'assignatura per al segon semestre del curs 2023-2024. Podeu consultar si l'assignatura s'ofereix aquest semestre a l'espai del campus Més UOC / La universitat / Plans d'estudis). Un cop comenci la docència, heu de consultar-lo a l'aula. El pla docent pot estar subjecte a canvis. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
L'objectiu de la mineria de dades és extreure coneixement en forma de patrons, regles i altres models matemàtics i algorísmics que descriuen la naturalesa subjacent a un problema concret. És sabut que no hi ha un model universal que funcioni millor que la resta per a qualsevol problema o conjunt de dades (l'anomenat "no free lunch theorem"), sinó que cal analitzar la naturalesa d'aquest problema i intentar aplicar el millor mètode possible, o bé una combinació d'ells. En l'actualitat, la investigació frontera en l'àmbit de la mineria de dades es basa, d'una banda, a millorar els algoritmes coneguts mitjançant el fine-tuning dels seus paràmetres, la qual cosa pot permetre obtenir resultats lleugerament millors per a un conjunt de dades donat. A l'escenari actual Big Data, a causa de l'aparició de conjunts de dades massius, d'alta dimensionalitat i majoritàriament categòrics, cal també ajustar els algoritmes tradicionals per incrementar la seva eficàcia, atès que s'incompleixen moltes de les premisses en les quals estan basats (normalitat, suavitat, distàncies ben definides, etc.). D'altra banda, també és possible millorar els resultats obtinguts mitjançant la combinació de diferents classificadors, creant sistemes de decisió complexos a partir de centenars o milers de classificadors més senzills. Això inclou l'ús d'esquemes de votació, la generació aleatòria de classificadors a partir d'un model preestablert i la reutilització de decisions preses anteriorment per millorar la predicció actual. Per tant, en aquesta assignatura es descriuen alguns dels models i algoritmes considerats l'estat de l'art en mineria de dades i s'introdueix el concepte de combinació de classificadors, de manera que l'estudiant comprengui la necessitat d'analitzar el problema a resoldre des de diferents perspectives analítiques i proposi una solució que combini un o més models en funció dels objectius a assolir. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aquesta assignatura pertany al conjunt d'assignatures obligatòries dins del Màster universitari en Ciència de dades (Data Science). Es recomana cursar aquesta assignatura abans que la resta d'assignatures d'anàlisi de dades, que s'ofereixen com a optatives dins del màster. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
L'objectiu del màster és la formació de professionals en la ciència de dades. Aquesta assignatura, específicament, es focalitza en els camps relacionats amb l'anàlisi, l'estadística avançada i la mineria de dades (o machine learning). A mesura que aquesta especialitat ha crescut i les empreses reconeixen la necessitat d'aquesta classe de perfils, també ho han fet les diferents sortides professionals:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Per a la realització d'aquesta assignatura es necessiten coneixements de programació, principalment en llenguatge Python. Pel que fa a coneixements teòrics o matemàtics, es pressuposa que els estudiants que cursen aquesta assignatura han cursat prèviament l'assignatura de "mineria de dades", que introdueix els conceptes bàsics sobre els algoritmes supervisats i no supervisats. A més, ja que la metodologia inclou estudis de casos i la investigació autònoma d'informació, és aconsellable que l'estudiant estigui familiaritzat amb la recerca de fonts d'informació, l'anàlisi de la informació quantitativa i qualitativa, la capacitat de sintetitzar i obtenir conclusions així com de posseir certes habilitats de comunicació escrita. Finalment, donada la naturalesa de l'assignatura, és necessari utilitzar eines i procediments descrits en llengua anglesa, de manera que un nivell bàsic de lectura i comprensió de textos tècnics és imprescindible. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Els objectius que es pretén que l'estudiant assoleixi mitjançant aquesta assignatura són els següents:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Introducció
Validació i avaluació de resultats
Extracció i selecció d'atributs
Mètodes no supervisats
Mètodes supervisats
Combinació de classificadors
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Per entendre l'enfocament metodològic general es recomana la lectura d'aquest apartat i el següent, respecte el model d'avaluació. A més del que s'ha explicat anteriorment, el consultor recordarà al començament de cada setmana els objectius i competències a desenvolupar, així com els models d'aprenentatge i d'avaluació per a cada part quan sigui procedent. També es recomana el seguiment i participació en totes les discussions i preguntes publicades en el fòrum de l'aula. Més concretament, recomanem el següent cicle d'estudis:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
El procés d'avaluació es fonamenta en el treball personal de l'estudiant i pressuposa l'autenticitat de l'autoria i l'originalitat dels exercicis realitzats. La manca d'autenticitat en l'autoria o d'originalitat de les proves d'avaluació; la còpia o el plagi; l'intent fraudulent d'obtenir un resultat acadèmic millor; la col·laboració, l'encobriment o l'afavoriment de la còpia, o la utilització de material o dispositius no autoritzats durant l'avaluació, entre d'altres, són conductes irregulars que poden tenir conseqüències acadèmiques i disciplinàries greus. D'una banda, si es detecta alguna d'aquestes conductes irregulars, pot comportar el suspens (D/0) en les activitats avaluables que es defineixin en el pla docent incloses les proves finals o en la qualificació final de l'assignatura, sigui perquè s'han utilitzat materials o dispositius no autoritzats durant les proves, com ara xarxes socials o cercadors d'informació a internet, perquè s'han copiat fragments de text d'una font externa (internet, apunts, llibres, articles, treballs o proves d'altres estudiants, etc.) sense la citació corresponent, o perquè s'ha practicat qualsevol altra conducta irregular. De l'altra, i d'acord amb les normatives acadèmiques, les conductes irregulars en l'avaluació, a més de comportar el suspens de l'assignatura, poden donar lloc a la incoació d'un procediment disciplinari i a l'aplicació, si escau, de la sanció que correspongui. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ponderació de les qualificacions
Opció per superar l'assignatura: AC
Nota final d'assignatura: AC |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aquest curs s'avalua únicament a través de l'avaluació contínua perquè no hi ha examen final presencial. Totes les activitats, tant teòriques com pràctiques, i la participació en les discussions en el fòrum virtual són obligatoris. L'avaluació contínua presenta:
Advertència: És important esmentar que la resolució de les proves, casos i pràctiques proposades s'ha de realitzar de forma individual excepte quan s'indiqui el contrari. L'equip docent tindrà en compte la lògica de les respostes, el pensament individual i la capacitat d'expressar-se per escrit. Qualsevol font externa usada per a resoldre les qüestions i casos s'ha d'indicar clarament i ser referenciada adequadament. Si no fos el cas, les activitats s'avaluaran amb una D. D'altra banda, sempre a criteri de la Universitat, l'incompliment d'aquesta obligació serà comunicada a la gestió dels estudis, per tal d'avaluar si l'estudiant està autoritzat per aprovar qualsevol altra matèria o mitjançant una avaluació contínua en el semestre o el següent. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aquesta assignatura únicament es pot superar a través de la realització i lliurament de les PAC proposades al llarg del semestre. La nota final d'avaluació continuada (AC) serà la mitjana ponderada de totes les activitats, segons els pesos indicats en l'apartat anterior. D'altra banda, al llarg del semestre, el consultor pot proposar discussions o debats formals. La participació en qualitat i quantitat en aquests debats també pot influir en la qualificació final del semestre. Recuperació de les Proves d'Avaluació Continuada (PAC) La recuperació de les activitats es realitzarà de forma individual per a cada activitat que no s'hagi lliurat o aprovat. Detalls del procés de recuperació:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Al llarg del semestre, el consultor us proporcionarà retorn del vostre progrés a través de diferents mitjans:
En tot cas, podeu sol·licitar al consultor un retorn individual, tant de la vostra evolució dins del semestre, com de cada prova individual. Pel fet de ser una avaluació majoritàriament individual i continuada, es recomana fer aquesta petició després de cada prova sobre la que tingueu dubtes o necessitats d'aclariment i no esperar a les qualificacions mitjanes o finals. També és possible posar-se en contacte amb el professor responsable del curs acadèmic, si els comentaris i suggeriments rebuts per part del consultor no són satisfactoris o no s'està d'acord amb ells. |