| Diseño de productos de datos | Código: 22.528 : 6 |
La asignatura se propone proporcionar una visión de conjunto y orientada a la práctica, del diseño y rediseño de productos y servicios basados en datos. En todo momento se tendrá en cuenta que las soluciones tecnológicas que se articulen, deben estar alineadas con los objetivos de negocio y/o sociales que se quieran alcanzar, y deben ser plenamente compatibles con los aspectos éticos y legales vinculados a la gestión de datos.
Se trabajarán los tres aspectos principales siguientes: 1) La discusión de casos de aplicación de productos y servicios de datos existentes. 2)El diseño y rediseño conceptual de productos y servicios de datos, orientado a definir los cuatro aspectos siguientes: propósito, datos, plataforma, analítica, visualización. Para el diseño y rediseño se aplicarán técnicas de Design Thinking entre otros. 3)La creación de un Mínimo Producto Viable a partir del diseño o rediseño conceptual, como prototipo orientado a validar su viabilidad para entrar en fase de explotación.
Esta es una asignatura optativa del tramo final del grado de Ciencia de Datos Aplicada. Forma parte del itinerario de optatividad de Aplicaciones, junto con las siguientes asignaturas: Aplicaciones para la toma de decisiones, Analítica de clientes, Minería de procesos.
El diseño de productos y servicios de datos aporta valor a múltiples sectores de actividad. Podemos pensar, por ejemplo, en: portales de transparencia de las administraciones públicas, aplicativos de servicios turísticos, cuadros de mando para la toma de decisiones en organizaciones, portales de comercio electrónico, etc.
Presupone tener conocimientos previos de programación y de estadística, que típicamente se habrán adquirido en asignaturas básicas u obligatorias del grado de Ciencia de Datos Aplicada.
Se utilizará Python como estándar en las actividades de la asignatura.
La asignatura consta de un repertorio de recursos docentes obligatorios, que incluye selecciones de lecturas y artículos para cada reto. Una parte de estas lecturas y artículos seleccionados son en lengua inglesa.
Se proponen los siguientes objetivos para la asignatura:
- Adquirir una visión amplia del potencial de aplicación de datos, así como de los riesgos, para aportar valor en diversos contextos y propósitos de aplicación.
- Diseño conceptual de productos de datos nuevos (teniendo en cuenta técnicas de Design Thinking), orientado a las siguientes facetas: propósito, datos, plataforma, analítica, visualización.
- Rediseño conceptual de productos existentes (teniendo en cuenta técnicas de Design Thinking), donde el hecho de que el producto rediseñado sea más intensivo en datos implica una potenciación de su valor. Se orienta a las siguientes facetas: propósito, datos, plataforma, analítica, visualización.
- Realización de un Mínimo Producto Viable (Minimum Valid Product) basado en los diseños conceptuales anteriores.
La asignatura contempla las siguientes competencias:
CB1: Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y suele encontrarse a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia del campo de estudio.
CB4: Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CG2: Diseñar y gestionar proyectos profesionales y de investigación.
CG3: Buscar, gestionar y utilizar la información más adecuada para modelizar problemas concretos y aplicar adecuadamente procedimientos teóricos para resolverlos de forma autónoma y creativa.
CT1: Uso y aplicación de las TIC en el ámbito académico y profesional.
CT3: Expresarse de forma escrita de forma adecuada al contexto académico y profesional.
CE1: Identificar, comprender y reconocer nuevas oportunidades de mejora en cualquier tipo de organización que pueden ser resueltas de forma eficiente y efectiva mediante la ciencia de los datos.
CE5: Utilizar de forma combinada los fundamentos matemáticos, estadísticos y de
programación para desarrollar soluciones a problemas en el ámbito de la ciencia de los datos.
CE11: Resumir, interpretar, presentar y contrastar de forma crítica los resultados obtenidos
utilizando las herramientas de análisis y visualización más adecuadas.
CE12: Trabajar de forma colaborativa en equipos multidisciplinares para el desarrollo de proyectos de un ámbito temático concreto (salud, educación, agricultura, industria 4.0, etc.).
CE13: Ejercer la actividad profesional de acuerdo con el código ético y los aspectos legales en el marco de la privacidad y seguridad de los datos.
Reto 1: Desvelamos el potencial de los datos para diseñar y rediseñar productos
• Material teórico-práctico: Diseño de productos y servicios, y ciencia de datos
• Selección de lecturas, artículos y otros recursos:
o Digital Twin and Big Data Towards Smart Manufacturing and Industry 4.0: 360 Degree Comparison.
o Data-driven producto design toward inteligente manufacturing: a review.
o Casos de éxito de emprendedoras y big data.
o Analytics case studies
o El uso de datos masivos y sus técnicas analíticas para el diseño e implementación de políticas públicas en Latinoamérica y el Caribe
Reto 2: Diseño conceptual de un nuevo producto de datos
• Material teórico-práctico: Metodologías de diseño de productos y servicios de datos
• Selección de lecturas, artículos y otros 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.
Reto 3: Rediseño conceptual de un producto de datos
• Material teórico-práctico: Metodologías de diseño de productos y servicios de datos
• Selección de lecturas y artículos:
o Design Toolkit
o Datos masivos y datos abiertos para una gobernanza inteligente
o Los data brokers y el negocio de los datos personales
Reto 4: Realización de un Mínimo Producto Viable
• Material teórico-práctico: Mínimo Producto Viable
• Selección de lecturas y artículos:
o Design Toolkit, prototipado
o What is Minimum Viable Product
o Generación de datos sintéticos con Python
| Design Toolkit | Web |
| Espacio de recursos de ciencia de datos | Web |
Los recursos de lectura obligatoria de la asignatura incluyen materiales teórico-prácticos, selección de lecturas y publicaciones web.
Igualmente se incluyen recursos necesarios para la realización de las actividades, para su consulta, en función de las actividades de cada reto y del perfil del estudiante: enlaces de consulta sobre diseño, enlaces de consulta sobre temas éticos y legales, vínculos de consulta sobre el lenguaje Python.
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.
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La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC). La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC. |