|
||||||||
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 primer semestre del curs 2024-2025. 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. | ||||||||
Aquesta assignatura presenta l'aplicació de la ciència de dades en el context de la presa de decisions organitzacional. La presa de decisions organitzacional és summament àmplia, ja que cobreix diversos escenaris: (1) entorns en què podem dissenyar, descobrir i aplicar models que representen el procés de negoci, (2) entorns en què hem pogut capturar dades que representen el procés de negoci i podem extreure a través de mecanismes d'aprenentatge un model que representen el procés de negoci, i (3) entorns dinàmics amb alta incertesa, sense coneixement del model de negoci i sense la possibilitat de capturar dades. En aquesta assignatura ens centrarem principalment en els dos primers escenaris, ja que el tercer pertany a l'àmbit de la psicologia i altres disciplines. El curs té un enfocament teòric pràctic, i és, per aquest motiu, que està compost d'introduccions teòriques als diferents temes que es tracten i exemples sobre com posar-los en pràctica. El curs està estructurat en quatre blocs. A la primera part ens centrarem en la presa de decisions clàssica, es revisen els enfocaments tradicionals usats per a la presa decisions basats en models. A la segona part, presa de decisions basada en ciència de dades, es revisen alguns exemples usant l'enfocament de la ciència de dades i es revisen les diferències entre tots dos enfocaments. La tercera part remarca que l'ús de la ciència de dades no està exempta de barreres i problemes a tenir en compte i revisarem aspectes com els biaixos, la deriva i l'equitat. Finalment, s'introduirà la interpretabilitat com a mecanisme per pal·liar els problemes d'introduir la ciència de dades en la presa de decisions empresarial. |
||||||||
L'assignatura és optativa en el Grau de Ciència de Dades Aplicada i forma part de les competències del Data Science Explorer que identifica els problemes de dades, crea solucions, i proporciona les evidències per prendre decisions. |
||||||||
Els coneixements adquirits en aquesta assignatura seran d'utilitat per als científics de dades que participin en projectes relacionats amb la presa de decisions (o decision science). És a dir, en projectes que donen suport a la presa de decisions humanes a través de dades i evidències, però que al mateix temps necessiten capacitats per analitzar la interpretabilitat i equitat. |
||||||||
És convenient disposar de certs coneixements de programació (en Python i R) i anàlisi de dades o, si no haver cursat al menys les assignatures "Programació per a la ciència de dades", "Mineria de dades" i "Aprenentatge Automàtic" del de l'Grau en Ciència de Dades Aplicada. A més, cal cert coneixement de la llengua anglesa per comprendre documentació teòrica i tècnica dels productes instal·lats i / o informació de referència disponible a la xarxa. |
||||||||
Continguts disponibles per a partir de setembre 2021. |
||||||||
L'objectiu principal de l'assignatura és proporcionar coneixement de l'aplicació de la ciència de dades en l'àmbit de la presa de decisions (el que es coneix com a decision science). Pel que aquesta assignatura introdueix l'enfocament clàssic, l'enfocament considerant la ciència de dades, els problemes derivats d'aquest enfocament i tècniques per pal·liar aquests problemes com interpretablitat i equitat. Per als estudiants que cursen el Grau de Ciència de Dades Aplicada, les competències de l'grau que es treballen en l'assignatura són:
|
||||||||
Els continguts de la part teòrica de l'assignatura es recullen en els mòduls didàctics que componen el material de l'assignatura:
|
||||||||
|
||||||||
A part dels mòduls didàctics prèviament esmentats, l'assignatura disposa d'altres materials addicionals que es troben a l'apartat Recursos de l'aula com, per exemple, articles, capítols de llibres, casos pràctics i activitats resoltes. Si fes falta algun altre material addicional, serà proporcionat durant el curs. Així mateix, atès el caràcter pràctic de l'assignatura, es farà servir R i / o Python i llibreries vinculades a la ciència de dades, interpretabilitat i equitat. |
||||||||
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:
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. |
||||||||
|