• Descripción

Este curso cubre el estudio de los conceptos y algoritmos básicos para el análisis de redes complejas, de modelos que resumen sus propiedades más relevantes, y de las dinámicas que tienen lugar en ellas. En primer lugar se muestra la presencia de redes complejas en todo tipo de ámbitos (biología, tecnología, ecología, ciencias sociales, economía, lingüística, etc.) y se analizan sus propiedades recurrentes más importantes, como las distribuciones de grado libres de escala, la transitividad, la propiedad de mundo pequeño y la asortatividad. Prestaremos especial atención al estudio de la estructura mesoscópica de las redes complejas, revisando los principales algoritmos para la obtención de su estructura en comunidades. Veremos también los principales modelos de redes complejas aleatorias, que permiten entender la aparición de sus peculiares propiedades estructurales. Finalmente, entraremos a describir algunas de las dinámicas sobre redes complejas, como la percolación y la propagación de epidemias.

• Campos profesionales en el que se proyecta

Data Science

• Conocimientos previos

• Capacidad de leer textos científicos en inglés.
• Conocimientos básicos de matemáticas (a nivel de grado o licenciatura científica, o de ingeniería).
• Conocimientos de programación: el curso requiere la programación de algoritmos sencillos (pero no triviales), por lo que es necesario ser capaz de programar en algún lenguaje (no importa cual: Python, Matlab, Octave, R, Java, C, C#, C++, etc.)

• Información previa a la matrícula

• Professor: Dr. Sergio Gómez (http://deim.urv.cat/~sergio.gomez/)
• Credits: 5

• Contenidos

1. Introducción a las redes complejas
   
2. Representación matemática de redes complejas
   
3. Estructura de redes complejas
4. Modelos de redes complejas
   
5. Estructura de comunidades en redes complejas
   
6. Dinámicas en redes complejas
   

• Informaciones sobre la evaluación en la UOC

El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal de cada estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; el intento fraudulento de obtener un resultado académico mejor; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o la utilización de material o dispositivos no autorizados durante la evaluación, entre otras, son conductas irregulares que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Por un lado, si se detecta alguna de estas conductas irregulares, puede comportar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables que se definan en el plan docente - incluidas las pruebas finales - o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales o dispositivos no autorizados durante las pruebas, como 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 del resto de estudiantes, etc.) sin la correspondiente citación, o porque se ha practicado cualquier otra conducta irregular.

Por el otro, y de acuerdo con las normativas académicas, las conductas irregulares en la evaluación, además de comportar el suspenso de la asignatura, pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.

La UOC se reserva la potestad de solicitar al estudiante que se identifique o que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación por los medios que establezca la universidad (síncronos o asíncronos). A estos efectos, la UOC puede exigir al estudiante el uso de un micrófono, una cámara u otras herramientas durante la evaluación y que este se asegure de que funcionan correctamente.

La verificación de los conocimientos para garantizar la autoría de la prueba no implicará en ningún caso una segunda evaluación.

• Consulta del modelo de evaluación