• Descripció

Les dades són el nou petroli. Així doncs, Mineria de Dades és una assignatura d'aplicació dels coneixements previs que heu après a Estadística i Bases de Dades i de presentació d'alguns de nous més específics de l'àmbit d'extracció de coneixement. Es presenten un conjunt de mètodes procedents de la Intel·ligència Artificial, que formen el nucli essencial de la disciplina coneguda com Data Mining. Els conceptes bàsics de les assignatures mencionades són molt útils en aquesta assignatura i permetran avaluar millor algunes de les tècniques que s'estudiaran.

• L'assignatura en el conjunt del pla d'estudis

Dintre del Grau d'Enginyeria Informàtica, aquesta assignatura és optativa i està pensada per realitzar-la després d'haver adquirit els coneixements necessaris d'estadística, bases de dades i programació, com a punt final d'una trajectòria orientada a l'anàlisi d'informació.

Per altra banda, aquesta assignatura també s'ofereix com a complement de formació en altres programes, per dotar als estudiants de màster dels coneixements bàsics en l'àmbit de la mineria de dades.

• Camps professionals en què es projecta

Avui dia es considera crucial l'anàlisi de dades per aconseguir informació.

Les opcions professionals d'aquesta assignatura són, d'una banda, el món del R+D tant en la indústria informàtica com en l'empresa orientada a negoci i, per altra banda, la investigació en un context més acadèmic.

Aquesta assignatura pretén preparar futurs analistes d'informació, els quals hauran de descobrir coneixement en forma de patrons amagats en quantitats ingents de dades que avui dia genera qualsevol procés industrial o econòmic. Un exemple seria preveure com reaccionarà el mercat davant d'una campanya de màrqueting en funció de les dades emmagatzemades d'experiències anteriors.

• Coneixements previs

Aquesta assignatura requereix coneixements bàsics d'estadística, així com coneixements de programació i bases de dades. També cal ser capaç de llegir documentació en anglès.

• Informació prèvia a la matrícula

Per cursar aquesta assignatura es recomana haver cursat amb anterioritat Estadística, Fonaments de Programació i Ús de Bases de Dades.

• Objectius i competències

Objectius

1. Saber en què consisteix el procés de mineria de dades i conèixer les seves fases.

2. Conèixer les tasques a que es pot dirigir un procés de mineria de dades.

3. Conèixer els principals models que es poden extreure de les dades i serveixen per a portar endavant les tasques anteriors.

4.  Conèixer les tècniques que permeten construir els models esmentats: quan es poden aplicar i sota quines condiciones; quina mena de resultats donen; com cal preparar les dades per poder-les utilitzar i com s'ha d'avaluar i comparar la seva qualitat.

5.  Decidir davant un problema pràctic concret quina tasca de mineria de dades convé endegar, quin model es vol obtenir, quina tècnica resultaria més adequada d'utilitzar i com avaluar els resultats obtinguts.

6. Practicar amb un entorn tecnològic actual que implementa les tecnologies tractades al llarg del curs.

Competències transversals

2. Ús i aplicació de les TIC en l'àmbit acadèmic i professional.

5. Capacitat per a adaptar-se a les tecnologies i als futurs entorns actualitzant les competències professionals.

6. Capacitat per a innovar i generar noves idees.

Competències específiques

1. Capacitat per a planificar i gestionar projectes en l'entorn de les TIC.

3. Capacitat per a avaluar solucions tecnològiques i elaborar propostes de projectes tenint en compte els recursos, les alternatives disponibles i les condicions de mercat.

6. Capacitat d'analitzar un problema en el nivell d'abstracció adequat a cada situació i aplicar les habilitats i els coneixements adquirits per a abordar-lo i resoldre'l.

11. Capacitat de dissenyar i construir aplicacions informàtiques mitjançant tècniques de desenvolupament, integració i reutilització.

13. Capacitat per a aplicar les tècniques específiques de tractament, emmagatzematge i administració de dades.

14. Capacitat per a proposar i avaluar diferents alternatives tecnològiques per a resoldre un problema concret.

• Continguts

El material didàctic de l'assignatura es divideix en sis mòduls i un pròleg que presenten una notable interrelació entre ells. El sisè és un cas d'estudi que es pot utilitzar per a veure com els mètodes explicats als altres mòduls s'apliquen en un cas concret i real.

A continuació s'enumeren els mòduls que s'han de treballar per poder assolir els objectius de l'assignatura. 

Mòdul 1: El procés de Mineria de Dades

1. Descobriment de coneixement en grans volums de dades.
2. Les fases del procés d'extracció de coneixement.
3. Les eines de mineria de dades i les àrees relacionades.

Mòdul 2: Preprocessament de dades i gestió de característiques

1. Transformacions de valors.
2. Reducció de la dimensionalitat.
3. Valors absents.
4. Visualització de característiques.
5. Selecció de característiques.
6. Enginyeria de característiques.

Mòdul 3: Models no supervisats

1. Conceptes preliminars.
2. Clustering i segmentació.
3. Models basats en la densitat.
4. Affinity propagation.

Mòdul 4: Models supervisats

1. Models basats en la proximitat.
2. Arbres de decisió.
3. Models de regressió

Mòdul 5: Avaluació de models

1. Avaluació de models supervisats de classificació.
2. Avaluació de models supervisats de regressió.
3. Avaluació de models no supervisats

Mòdul 6: Cas d'Estudi

1. Presentació del cas.
2. Pas 1: establir un objectiu analític.
3. Pas 2: verificar les dades.
4. Pas 3: preprocessament de dades.
5. Pas 4: anàlisi exploratòria.
6. Pas 5: classificació.
7. Pas 6: reproductibilitat.

• Consulta dels recursos d'aprenentatge de la UOC per a l'assignatura

• Informació addicional sobre els recursos d'aprenentatge i eines de suport

El material didàctic associat a l'assignatura comprèn:  

1. Aquest Pla Docent.

 2. Els mòduls didàctics que estan disponibles a l'aula.

3. El programari utilitzat a l'assignatura i la seva documentació.

4. El laboratori de Mineria de Dades associat.

5. Diferents recursos docents que s'aniran enllaçant a l'aula al llarg del semestre (datasets, exemples de bones pràctiques, ...).

• Informacions sobre l'avaluació a la UOC

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, programari o dispositius no autoritzats durant l'avaluació, entre altres, són conductes irregulars en l'avaluació que poden tenir conseqüències acadèmiques i disciplinàries greus.

Aquestes conductes irregulars poden 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, programari 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 dut a terme qualsevol altra conducta irregular.

Així mateix, i d'acord amb la normativa acadèmica, les conductes irregulars en l'avaluació també poden donar lloc a la incoació d'un procediment disciplinari i a l'aplicació, si escau, de la sanció que correspongui, de conformitat amb l'establert a la normativa de convivència de la UOC.

En el marc del procés d'avaluació, la UOC es reserva la potestat de:

• Sol·licitar a l'estudiant que acrediti la seva identitat segons l'establert a la normativa acadèmica.
• Sol·licitar a l'estudiant que acrediti l'autoria del seu treball al llarg de tot el procés d'avaluació, tant avaluació contínua com avaluació final, per mitjà d'una prova oral o els mitjans síncrons o asíncrons que estableixi la Universitat. Aquests mitjans tindran per objecte verificar els coneixements i les competències que garanteixin l'autoria; en cap cas no implicaran una segona avaluació. Si no és possible garantir l'autoria de l'estudiant, la prova serà qualificada amb D, en el cas de l'avaluació contínua, o amb un Suspens, en el cas de l'avaluació final.

  A aquests efectes, la UOC pot exigir a l'estudiant l'ús d'un micròfon, una càmera o altres eines durant l'avaluació; és responsabilitat de l'estudiant assegurar que aquests dispositius funcionen correctament.

• Consulta del model d'avaluació