• Descripción

• La asignatura en el conjunto del plan de estudios

Esta asignatura culmina el proceso seguido durante el ciclo de vida de los datos, desde la captura y manipulación de datos cuantitativos, pasando por la creación de modelos avanzados para su clasificación, relación y predicción, y finalizando con su visualización mediante herramientas avanzadas.

• Campos profesionales en el que se proyecta

El objetivo del máster de ciencia de datos de la UOC es la formación de profesionales todo-terreno con una formación en análisis y solución de problemas de negocio, estadística avanzada y minería de datos y diseño y construcción de sistemas de información, que pueden trabajar en diferentes departamentos de la empresa o en un centro de competencias interdisciplinarias.

La visualización de datos, combinada con el análisis de datos, es la parte de la ciencia de datos que trabaja la comunicación optimizada de resultados para facilitar su interpretación. Profesionalmente, éste es un conocimiento que es necesario en todo tipo de empresas que trabajan con datos y que quieren entenderlos y comunicarlos. Esto incluye el ámbito de negocio y finanzas, pero también de infraestructuras, de videojuegos, de estudios sociológicos y de administración y salud pública, entre otros.

• Conocimientos previos

Esta asignatura presupone que el estudiante ya maneja el vocabulario típico del área de Data Science, y que conoce los elementos clave que forman parte de dicho ámbito.

Para la realización de esta asignatura solamente se presuponen unos conocimientos básicos de programación, dado que se plantea desde una perspectiva orientada a resolver problemas mediante la combinación de soluciones (herramientas) ya existentes. También se necesitan unos conocimientos básicos para la creación de páginas web que permitirán implementar las visualizaciones de forma interactiva. Para ello se proporcionarán ejemplos que podrán ser reutilizados para alcanzar los objetivos propuestos.

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.

Finalmente, dada la naturaleza de la asignatura, es necesario utilizar herramientas y procedimientos descritos en lengua inglesa, por lo que un nivel básico de lectura y comprensión de textos técnicos es aconsejable.

• Información previa a la matrícula

Esta asignatura presupone que el estudiante tiene conocimientos de programación, de uso de bases de datos, de estadística y de minería de datos, necesarios para entender la naturaleza de un conjunto de datos, sus características y los objetivos a alcanzar mediante una visualización de datos.

• Objetivos y competencias

Los objetivos que se pretende que el estudiante alcance con esta asignatura son los siguientes:

• Conocer los elementos clave que determinan la idoneidad de una visualización de datos por lo que respecta a su estructura y contenido.
• Comprender los elementos de interactividad que aportan valor a una visualización.
• Utilizar herramientas avanzadas para la creación de visualizaciones.
• Reutilizar visualizaciones de datos avanzadas  de forma que sea posible usarlas con diferentes conjuntos de datos.
• Practicar y conocer diversos tipos de enfoques respecto al software y métodos para crear visualizaciones.
• Alcanzar la capacidad de crear visualizaciones de datos mediante la práctica continua.

• Contenidos

Esta asignatura se compone de los siguientes bloques:

BLOQUE 1: Comprende la actividad PEC1

El objetivo de este primer bloque es establecer los fundamentos conceptuales de las visualizaciones de datos. Es un bloque muy importante para adquirir una base teórica sobre el que consideramos una buena visualización de datos, y que usaremos en los siguientes bloques.

BLOQUE 2: Comprende las actividades PEC2 y PEC3.

El objetivo de este bloque es aplicar los conocimientos teóricos a casos prácticos utilizando los datos que os proponemos y siguiendo un proceso de creación de visualizaciones de datos (PEC2 y PEC3) de manera guiada, de acuerdo con la base teórica.

BLOQUE 3: Comprende la actividad Práctica.

En este bloque se propone crear una visualización de manera libre que incluya tanto unos datos de complejidad aceptable como un proyecto en forma de visualización final que sea avanzado respecto a la interactividad, comunicación de resultados y técnicas empleadas. En este bloque tenéis libertad creativa, pero tenéis que aplicar todo lo que se ha aprendido en los bloques anteriores.

• Consulta de los recursos de aprendizaje de la UOC para la asignatura

• Información adicional sobre los recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo

En esta asignatura se usan recursos y herramientas de diferentes tipos:

• Lecturas: materiales docentes de producción propia que describen los conceptos básicos.
• Guías: documentos con los elementos más importantes sobre un tema concreto.
• Artículos científicos: textos académicos que desarrollan alguno de los conceptos teóricos.
• Vídeos: ejemplos de técnicas, métodos y trabajos del ámbito de la visualización de datos.
• Conjuntos de datos: usados para la realización de las actividades prácticas.
• Software: herramientas para la creación de visualizaciones de datos.
• Webs: otros recursos interesantes que pueden ser consultados para ampliar información sobre diferentes aspectos.

• Informaciones sobre la evaluación en la UOC

En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación.

Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa.

Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica.

Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente.

El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, redes sociales o buscadores de información en internet), porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.

Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.

En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:

• Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
• Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto en la evaluación continua como en la evaluación final, a través de una entrevista oral síncrona, que puede ser objeto de grabación audiovisual, o por los medios establecidos por la UOC. Estos medios tienen el objetivo de verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la identidad del estudiante. Si no es posible garantizar que el estudiante es el autor de la prueba, esta puede ser calificada con una D, en el caso de la evaluación continua, o con un suspenso, en el caso de la evaluación final.

Inteligencia artificial en el marco de la evaluación

La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios.

Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula.

• Consulta del modelo de evaluación