| Captura i preparació de dades | Codi: 22.415 : 6 |
- Que els estudiants hagin demostrat tenir i entendre coneixements en una àrea d’estudi que parteix de la base de l’educació secundària general, i que es puga trobar a un nivell que es pugui ser reforçat amb llibres de text avançats i que també impliquen coneixements procedents de l'avantguarda del seu camp d’estudi.
- Que els estudiants sàpiguen aplicar els seus coneixements al seu treball o vocació d’una forma professional i que tinguin competències que solen demostrar-se mitjançant l'elaboració i defensa d’arguments i la resolució de problemes dintre de la seva àrea d’estudi.
- Que els estudiants tinguin la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants (normalment de la seva àrea d’estudi) per realitzar judicis que inclouen una reflexió sobre temes rellevants d'índole social, científic o ètic.
- Buscar, gestionar i utilitzar la informació més adequada per modelar problemes concrets i aplicar adequadament procediments teòrics per a la seva resolució de manera autònoma i creativa.
- Comunicar i transmetre coneixements, habilitats i destreses de la professió en el marc de la ciència de dades.
- Utilització i aplicació de les TIC a l’àmbit acadèmic i professional.
- Comunicar-se en una llengua estrangera.
- Expressar-se de forma escrita de forma adequada al context acadèmic i professional.
- Dissenyar un marc experimental tenint en compte els mètodes més adequats per a la captura, el processament, l’emmagatzemament, l’anàlisi i la visualització de dades.
- Utilització de forma combinada els fonaments matemàtics, estadístics i de programació per a desenvolupar solucions a problemes de l’àmbit de la ciència de dades.
- Aplicar tècniques específiques de captura, tractament i anàlisi de dades estructuradas, semi-estructuradas i no estructuradas.
OBJECTIUS ESPECÍFICS
- Conèixer què son les dades i quin es el seu cicle de les dades
- Conèixer els diferents tipus de dades amb les que ens podem trobar i saber les seves particularitats.
- Conèixer els diferents processos o tècniques que ens permetre fer captura de dades.
- Ser capaç de dur a terme captura de dades.
- Conèixer i ser capaç de realitzar amb èxit el pre-processat i neteja de les dades.
- Entendre quina és la finalitat de realitzar enginyeria de característiques a un conjunt de dades.
- Ser capaç de realitzar satisfactòriament enginyeria de característiques sobre un conjunt de dades d’estudi.
REPTE 1: Què són les dades i quin és el seu cicle de vida?
Una de les característiques de la societat de la informació i el coneixement és el nombre creixent de dades generades, tant a nivell d’individus com d’empreses. Un exemple d’aquest fet és l’estimació del Computer Sciences Corporation de que a l’any 2020 hi haurà 44 vegades més dades de les que hi havia al 2009.
REPTE 2: Com podem capturar les dades de la web?
Internes és actualment el major repositori de dades, accessibles de forma gratuïta en la seva majoria. La interoperabilitat, i la col·laboració en la xarxa han fet que els usuaris passen a formar part activa de la xarxa, no solament utilitzant internet com una eina de recerca d’informació, sinó també com un mitjà per a comunicar-se i generar contingut i coneixement. D’aquesta manera, la World Wide Web s’ha convertit en una font inesgotable d’informació.
Tot i que en alguns casos és possible recuperar informació de forma estructurada, la majoria de les dades en internet es troben integrades en l’estructura i estil de les diferents pàgines web. Com podem, per tant, accedir a aquestes dades i treballar amb elles? Doncs, en aquest punt és on agafa protagonisme el web scraping o rastrejament de la web.
REPTE 3: És necessari pre-processar les dades? Com realitzem la neteja de dades?
A l’actualitat, grans quantitats de dades són emmagatzemades a diari; per tant, l’aplicació de mètodes robusts per analitzar i extreure informació d’aquestes dades és rellevant al camp de la ciència de dades.
Per dotar de robustesa als anàlisis aplicats amb l’objectiu d’obtenir coneixement a partir de les dades, és clau la qualitat de les dades. És per això que, la neteja de les dades és una etapa important i determinant al cicle de vida de les dades. Durant aquest procés, s’identifiquen dades incompletes, incorrectes, inexactes o no pertinents, amb la finalitat d’eliminar-los o corregir-los per obtenir així bases de dades de major qualitat.
REPTE 4: Quin és el darrer pas? Preparació de dades
El destí de les dades preprocessades i del dataset obtingut després del procés de neteja, en la majoria dels casos, és l’aplicació d’algoritmes d’aprenentatge automàtic. Abans de ser utilitzats per aquests algoritmes, cal dur a terme una preparació d’aquestes mitjançant una fase coneguda com a enginyeria de característiques.
L’enginyeria de característiques intenta augmentar l’eficiència dels algorismes d’aprenentatge automàtic creant característiques, seleccionant o filtrant característiques, realitzant transformacions, etc., depenent del que sigui més adient en cada cas. Per tant, realitzar de forma apropiada i adequada aquesta fase, garanteix l’èxit de l’aplicació posterior dels diversos algoritmes.
| Fonaments de data science | |
| Espai de recursos de ciència de dades | Web |
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.
|
L'assignatura només es pot aprovar amb el seguiment i la superació de l'avaluació contínua (AC). La qualificació final de l'assignatura és la nota obtinguda a l'AC. |