Disseny de productes de dades Codi:  22.428    :  6
Consulta de les dades generals   Descripció   L'assignatura en el conjunt del pla d'estudis   Camps professionals en què es projecta   Coneixements previs   Informació prèvia a la matrícula   Objectius i competències   Continguts   Consulta dels recursos d'aprenentatge de la UOC per a l'assignatura   Informació addicional sobre els recursos d'aprenentatge i eines de suport   Informacions sobre l'avaluació a la UOC   Consulta del model d'avaluació  
Aquest és el pla docent de l'assignatura per al segon semestre del curs 2023-2024. Podeu consultar si l'assignatura s'ofereix aquest semestre a l'espai del campus Més UOC / La universitat / Plans d'estudis). Un cop comenci la docència, heu de consultar-lo a l'aula. El pla docent pot estar subjecte a canvis.

L'assignatura es proposa proporcionar una visió de conjunt i orientada a la pràctica, del dissenys i redisseny de productes i serveis basats en dades. En tot moment es tindrà en compte que les solucions tecnològiques que s'articulin, han d'estar alineades amb els objectius de negoci i/o socials que es vulguin assolir, i han de ser plenament compatibles amb els aspectes ètics i legals vinculats a la gestió de dades.

S’hi treballaran els tres aspectes principals següents: 1) La discussió de casos d’aplicació de productes i serveis de dades existents. 2)El disseny i redisseny conceptual de productes i serveis de dades, orientat a definir els quatre aspectes següents: propòsit, dades, plataforma, analítica, visualització. Per al disseny i redisseny s’aplicaran tècniques de Design Thinking entre altres. 3)La creació d’un Mínim Producte Viable a partir del disseny o redisseny conceptual, com a prototipus orientat a validar-ne la viabilitat per a entrar en fase d’explotació.

Amunt

Aquesta és una assignatura optativa del tram final del grau de Ciència de Dades Aplicada. Forma part de l'itinerari d'optativitat d'Aplicacions, juntament amb les assignatures següents: Aplicacions per a la presa de decisions, Analítica de clients, Mineria de processos.

Amunt

Els disseny de productes i serveis de dades aporta valor en múltiples sectors d’activitat. Podem pensar per exemple en: portals de transparència de les administracions públiques, aplicatius de serveis turístics, quadres de comandament per a la presa de decisions en organitzacions, portals de comerç electrònic, etc.

Amunt

Pressuposa tenir coneixements previs de programació i d'estadística, que típicament s'hauran adquirit en assignatures bàsiques o obligatòries del grau de Ciència de Dades Aplicada.

Amunt

S’utilitzarà Python com a estàndard en les activitats de l’assignatura.

L’assignatura consta d’un repertori de recursos docents obligatoris, que inclou seleccions de lectures i articles per a cada repte. Una part d’aquestes lectures i articles seleccionats són en llengua anglesa.

Amunt

Es proposen els següents objectius per a l’assignatura:

- Adquirir una visió àmplia del potencial d'aplicació de dades, així com els riscos, per a aportar valor en diversos contextos i propòsits d’aplicació.

- Disseny conceptual de productes de dades nous (tenint en compte tècniques de Design Thinking), orientat a les facetes següents: propòsit, dades, plataforma, analítica, visualització.

-  Redisseny conceptual de productes existents (tenint en compte tècniques de Design Thinking)), on el fet que el producte redissenyat sigui més intensiu en dades implica una potenciació del seu valor. S’orienta a les facetes següents: propòsit, dades, plataforma, analítica, visualització.

- Realització d'un Mínim Producte Viable (Minimum Valid Product) basat en els dissenys conceptuals anteriors.

 

L’assignatura contempla les competències següents:

CB1: Que els estudiants hagin demostrat posseir i comprendre coneixements en una àrea d’estudi que parteix de la base de l’educació secundària general, i se sol trobar a un nivell que, si bé es recolza en llibres de text avançats, inclou també alguns aspectes que impliquen coneixements procedents de l'avantguarda del camp d'estudi.

 

CB4: Que els estudiants puguin transmetre informació, idees, problemes i solucions a un públic tant especialitzat com no especialitzat.
 
CG2: Dissenyar i gestionar projectes professionals i de recerca.
 
CG3: Buscar, gestionar i utilitzar la informació més adequada per modelitzar problemes concrets i aplicar adequadament procediments teòrics per a resoldre'ls de manera autònoma i creativa.
 
CT1: Ús i aplicació de les TIC a l'àmbit acadèmic i professional.

 

CT3: Expressar-se de manera escrita de manera adequada al context acadèmic i professional.

 

CE1: Identificar, comprendre i reconèixer noves oportunitats de millora en qualsevol tipus d’organització que poden ser resoltes de forma eficient i efectiva mitjançant la ciència de les dades.
 
CE5: Utilitzar de forma combinada els fonaments matemàtics, estadístics i de
programació per desenvolupar solucions a problemes en làmbit de la ciència de les dades.
 
CE11: Resumir, interpretar, presentar i contrastar de manera crítica els resultats obtinguts
utilitzant les eines danàlisi i visualització més adequades.
 
CE12: Treballar de forma col·laborativa en equips multidisciplinaris per al desenvolupament de projectes d’un àmbit temàtic concret (salut, educació, agricultura, indústria 4.0, etc.).
 
CE13: Exercir l'activitat professional d'acord amb el codi ètic i els aspectes legals al marc de la privadesa i seguretat de les dades.

Amunt

Repte 1: Desvetllem el potencial de les dades per a dissenyar i redissenyar productes

·         Material teorico-pràctic: Disseny de productes i serveis, i ciència de dades

·         Selecció de lectures, articles i altres recursos:

o   Digital Twin and Big Data Towards Smart Manufacturing and Industry 4.0: 360 Degree Comparison.

o   Data-driven product design toward intelligent manufacturing: a review.

o   Casos de éxito de emprendedores y big data.

o   Analytics cas estudies

o   El uso de datos masivos y sus técnicas analíticas para el diseño e implementación de políticas públicas en Latinoamérica y el Caribe

Repte 2: Disseny conceptual d’un nou producte de dades

·         Material teorico-pràctic: Metodologies de disseny de productes i serveis de dades

·         Selecció de lecture, articles i altres recursos:

o   Design Toolkit

o   Artificial intelligence for sustainability: challenges, opportunities and research agenda

o   BI development process: an approach with the principles of Design Thinking. ISO 25012 and RUP

o   Functional design framework for innovative design thinking.

Repte 3: Redisseny conceptual d’un producte de dades

·         Material teorico-pràctic: Metodologies de disseny de productes i serveis de dades

·         Selecció de lectures i articles:

o   Design Toolkit

o   Datos masivos y datos abiertos para una gobernanza inteligente

o   Los data brokers y el negocio de los datos personales

Repte 4: Realització d’un Mínim Producte Viable

·         Material teorico-pràctic: Mínim Producte Viable

·         Selecció de lectures i articles:

o   Design Toolkit, prototipatge

o   What is Minimum Viable Product

o   Generació de dades sintètiques amb Python

Amunt

Design Toolkit Web
Espai de recursos de ciència de dades Web

Amunt

Els recursos de lectura obligatòria de l’assignatura inclouen materials teorico-pràctics, selecció de lectures i publicacions web.

Així mateix s’inclouen recursos necessaris per a la realització de les activitat, per a la seva consulta, en funció de les activitats de cada repte i del perfil de l’estudiant: enllaços de consulta sobre disseny, enllaços de consulta sobre temes ètics i legals, enllaços de consulta sobre el llenguatge Python.

Amunt

A la UOC, l'avaluació generalment és virtual. S'estructura entorn de l'avaluació contínua, que inclou diferents activitats o reptes; l'avaluació final, que es porta a terme mitjançant proves o exàmens, i el treball final de la titulació.

Les activitats o proves d'avaluació poden ser escrites i/o audiovisuals, amb preguntes aleatòries, proves orals síncrones o asíncrones, etc., d'acord amb el que decideixi cada equip docent. Els treballs finals representen el tancament d'un procés formatiu que implica la realització d'un treball original i tutoritzat que té com a objectiu demostrar l'adquisició competencial feta al llarg del programa.

Per verificar la identitat de l'estudiant i l'autoria de les proves d'avaluació, la UOC es reserva la potestat d'aplicar diferents sistemes de reconeixement de la identitat i de detecció del plagi. Amb aquest objectiu, la UOC pot dur a terme enregistrament audiovisual o fer servir mètodes o tècniques de supervisió durant l'execució de qualsevol activitat acadèmica.

Així mateix, la UOC pot exigir a l'estudiant l'ús de dispositius electrònics (micròfons, càmeres o altres eines) o programari específic durant l'avaluació. És responsabilitat de l'estudiant assegurar que aquests dispositius funcionen correctament.

El procés d'avaluació es fonamenta en el treball personal de l'estudiant i pressuposa l'autenticitat de l'autoria i l'originalitat de les activitats acadèmiques. Al web sobre integritat acadèmica i plagi de la UOC hi ha més informació respecte d'aquesta qüestió.

La manca d'autenticitat en l'autoria o d'originalitat de les proves d'avaluació; la còpia o el plagi; la suplantació d'identitat; l'acceptació o l'obtenció de qualsevol activitat acadèmica a canvi d'una contraprestació o no; la col·laboració, l'encobriment o l'afavoriment de la còpia, o l'ús de material, programari o dispositius no autoritzats en el pla docent o l'enunciat de l'activitat acadèmica, inclosa la intel·ligència artificial i la traducció automàtica, 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 l'ús d'intel·ligència artificial no permesa, 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, per la compravenda d'activitats acadèmiques, 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 el que estableix 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 el que estableix la normativa acadèmica.
  • Sol·licitar a l'estudiant que acrediti l'autoria del seu treball al llarg de tot el procés d'avaluació, tant en l'avaluació contínua com en l'avaluació final, per mitjà d'una entrevista oral síncrona, que pot ser objecte d'enregistrament audiovisual, o pels mitjans que estableixi la Universitat. Aquests mitjans tenen l'objectiu de verificar els coneixements i les competències que garanteixin la identitat de l'estudiant. Si no és possible garantir que l'estudiant és l'autor de la prova, aquesta pot ser qualificada amb una D, en el cas de l'avaluació contínua, o amb un suspens, en el cas de l'avaluació final.

Intel·ligència artificial en el marc de l'avaluació

La UOC reconeix el valor i el potencial de la intel·ligència artificial (IA) en l'àmbit educatiu, alhora que posa de manifest els riscos que comporta si no s'utilitza de manera ètica, crítica i responsable. En aquest sentit, en cada activitat d'avaluació s'informarà l'estudiantat sobre les eines i els recursos d'IA que es poden utilitzar i en quines condicions. Per la seva banda, l'estudiantat es compromet a seguir les indicacions de la UOC a l'hora de dur a terme les activitats d'avaluació i de citar les eines utilitzades i, concretament, a identificar els textos o les imatges generats per sistemes d'IA, els quals no podrà presentar com si fossin propis.

Amb relació a fer servir o no la IA per resoldre una activitat, l'enunciat de les activitats d'avaluació indica les limitacions en l'ús d'aquestes eines. Cal tenir en compte que fer-les servir de manera inadequada, com ara en activitats en què no estan permeses o no citar-les en les activitats en què sí que ho estan, es pot considerar una conducta irregular en l'avaluació. En cas de dubte, es recomana que, abans de lliurar l'activitat, es faci arribar una consulta al professorat col·laborador de l'aula.

Amunt

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.

 

Amunt