Programación Estructuras de datos y algoritmos Ficheros y bases de datos

1. Modelos de integración de datos: modelos basados en almacenes de datos y modelos virtuales 2. Obtención de datos. Crawlers. Integración de datos en la web 3. Bases de Datos NoSQL en integración de datos 4. Comprensión e interpretación de situaciones en la era del Big Data 5. Analítica visual: historia, definición y proceso de desarrollo 6. Principios de la interacción hombre-máquina: Percepción, aspectos cognitivos, semiótica y creatividad 7. Interacción con interfaces visuales 8. Procesamiento de datos temporales y geo-espaciales 9. Aplicaciones de la analítica visual

1. Contexto del gobierno de la gestión de datos 2. Modelos de integración de datos (modelos basados en almacenes de datos y modelos virtuales) 3. Datos heterogéneos. Esquema mediador. Correspondencia de esquemas. 4. Obtención de datos. Crawlers. Integración de datos en la web. 5. Comprensión e interpretación de situaciones en la era del Big Data 6. Analítica visual: historia, definición y proceso de desarrollo. 7. Principios de la interacción hombre-máquina: Percepción, aspectos cognitivos, semiótica y creatividad. 8. Interacción con interfaces visuales 9. Procesamiento de datos temporales y geo-espaciales. 10. Modelos de Deep Learning aplicados a la visualización 12. Aplicaciones de la analítica visual.

AF1: CLASES TEÓRICO-PRÁCTICAS. En ellas se presentarán los conocimientos que deben adquirir los alumnos. Estos recibirán las notas de clase y tendrán textos básicos de referencia para facilitar el seguimiento de las clases y el desarrollo del trabajo posterior. Se resolverán ejercicios, prácticas problemas por parte del alumno y se realizarán talleres y prueba de evaluación para adquirir las capacidades necesarias. AF2:  Actualizado a alegación AF3: TRABAJO INDIVIDUAL O EN GRUPO DEL ESTUDIANTE. AF8: TALLERES Y LABORATORIOS. AF9: EXAMEN FINAL. En el que se valorarán de forma global los conocimientos, destrezas y capacidades adquiridas a lo largo del curso. MD1: CLASE TEORÍA. Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporcionan los materiales y la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. MD2: PRÁCTICAS. Resolución de casos prácticos, problemas, etc. planteados por el profesor de manera individual o en grupo. MD3: TUTORÍAS. Asistencia individualizada (tutorías individuales) o en grupo (tutorías colectivas) a los estudiantes por parte del profesor. MD6: PRÁCTICAS DE LABORATORIO. Docencia aplicada/experimental a talleres y laboratorios bajo la supervisión de un tutor.