El objetivo de la asignatura es proporcionar al estudiante los conocimientos necesarios sobre técnicas avanzadas de análisis de datos, incluyendo el aprendizaje automático, la minería de datos y la Inteligencia Artificial y su aplicación en sectores relacionados con el IoT. De la misma manera, el alumno debe terminar conociendo los principios y métodos relacionados con estas técnicas y su aplicabilidad en diversos entornos.

1. Introducción 2. Minería de datos & Aprendizaje automático 3. Metodologías 4. Exploración de los datos 5. Regresión & clasificación 6. Clustering 7. Otros temas (Aprendizaje incremental, Series temporales, Text analytics)

ACTIVIDADES FORMATIVAS: - Clases teóricas - Prácticas - Trabajo en grupo - Trabajo individual del estudiante METODOLOGÍA: - Exposiciones en clase del en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. - Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura: Artículos de prensa, informes, manuales y/o artículos académicos, bien para su posterior discusión en clase, bien para ampliar y consolidar los conocimientos de la asignatura. - Resolución de casos prácticos, problemas, etc., planteados por el profesor de manera individual o en grupo. - Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo. - Exposición de trabajos en aulas virtuales. - Participación en foros de discusión. TUTORÍAS: - Tutorías individuales que permitirán al alumno consultar individualmente con el profesor dudas concretas sobre la materia del programa y los ejercicios/problemas propuestos. - Tutorías grupales que permitirán a los equipos de trabajo resolver dudas relacionadas con las asignaciones grupales.