• Descripción

En esta asignatura se estudian los diferentes sistemas de representación de datos espaciales, poniendo el acento en los sistemas de coordenadas utilizados y cómo seleccionar lo mejor en cada caso. También se introducirán los principales repositorios de datos geográficos, así como los principales algoritmos para el procesamiento, análisis y visualización de datos espaciales.

• 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

• K1 Comprender el proceso general o global de un proyecto de ciencia o análisis de datos, incluyendo la identificación de fuentes de datos, la captura y almacenamiento de datos, el procesamiento y análisis de los mismos y, finalmente, la presentación de los resultados.
• K3 Identificar las fuentes de datos relevantes para un determinado proyecto, haciendo énfasis en la tipología y formato de los datos.
• K4 Comprender los mecanismos de extracción y transformación de datos, ya sea a partir de una única fuente de datos o haciendo uso de múltiples de fuentes de datos.
• K5 Identificar el sistema de almacenamiento de datos más adecuado para un determinado proyecto o tipo de información.
• K6 Conocer y aplicar técnicas de análisis estadístico y descriptivo para obtener información relevante a partir de los datos empleados en un proyecto de ciencia de datos.
• K8 Conocer las diferentes técnicas y modelos para la visualización de datos que permitan transmitir, de forma adecuada al público, la información o resultados de un proyecto de ciencia de datos.

• S2 Integrar y gestionar bases de datos y sistemas de almacenamiento de datos de acuerdo con criterios éticos, técnicos y funcionales.
• S3 Analizar, conceptualizar, diseñar y desarrollar aplicaciones basadas en inteligencia artificial para la resolución de problemas específicos en el contexto de un proyecto de ciencia de datos.
• S4 Conocer las distintas técnicas, métodos, modelos y algoritmos dentro de la inteligencia artificial que permiten la resolución de diferentes tareas, considerando sus principales puntos fuertes y sus debilidades o problemas más relevantes.
• S5 Utilizar de forma avanzada los lenguajes de programación, las herramientas de desarrollo y las tecnologías disponibles para el análisis, el diseño y la implementación de aplicaciones basadas en inteligencia artificial.
• S6 Saber crear gráficos y visualizaciones adecuados para mostrar la información y los resultados de un proyecto de ciencia de datos.

• C1 Actuar de manera honesta, ética, sostenible, socialmente responsable y respetuosa con los derechos humanos y la diversidad, tanto en la práctica académica como en la profesional, y diseñar soluciones para la mejora de estas prácticas.
• C2 Desarrollar el pensamiento crítico y autocrítico en el análisis, la conceptualización y el diseño de proyectos de ciencia de datos.
• C3 Diseñar, desarrollar y gestionar proyectos de ciencia de datos, adaptándose a la evolución de las tecnologías, los lenguajes de programación y las necesidades de empresas, instituciones y, en general, de la sociedad.
• C6 Evaluar de forma crítica, justificada y objetiva el resultado de un proyecto de ciencia de datos.

• Representar los datos espaciales, teniendo en cuenta sus características y particularidades.
• Interpretar y representar datos espaciales en distintas proyecciones y utilizando distintos sistemas de coordenadas.
• Escoger el sistema de coordenadas más adecuado para cada tipo de análisis.
• Comprender el funcionamiento básico de los sistemas de información geográficos y cómo utilizarlos para hacer análisis interactivos de datos.
• Identificar los repositorios de datos geográficos más representativos.
• Analizar datos geográficos utilizando los algoritmos más adecuados a cada caso.
• Visualizar los resultados de un análisis mediante mapas.
• Actuar de manera ética, honesta y cívica en el trabajo académico y profesional, evitando el plagio o cualquier otro uso indebido del trabajo de terceros, así como el uso indebido de datos geoespaciales.

• Contenidos

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

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

Los materiales que se utilizarán en las actividades propuestas en la asignatura están disponibles en el apartado "Recursos". Adicionalmente, se propondrá al estudiante el uso de recursos externos para el desarrollo de las PEC y la PRA.

Algunas de las herramientas que se utilizarán durante la asignatura:

- QGIS: https://www.qgis.org/es/site/ 

- PostgreSQL: https://www.postgresql.org/ 

- PostGIS: https://postgis.net/ 

- ArcGIS Online: https://www.arcgis.com/home/index.html 

- Carto: https://carto.com/

- R: https://www.r-project.org/

- RStudio: https://www.rstudio.com/ 

• 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