Última actualización: 20/07/2020


Curso Académico: 2020/2021

Análisis Inteligente de Datos
(18649)
Titulación: Master Universitario en Ingeniería Informática (228)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: SAEZ ACHAERANDIO, YAGO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Obligatoria
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
COMPETENCIAS BÁSICAS - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo. COMPETENCIAS GENERALES - Capacidad para proyectar, calcular y diseñar productos, procesos e instalaciones en todos los ámbitos de la Ingeniería Informática. - Capacidad para dirigir, planificar y supervisar equipos multidisciplinares. - Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería Informática y campos multidisciplinares afines. - Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares, con la capacidad de integrar conocimientos. COMPETENCIAS ESPECIFICAS -Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares. -Capacidad para comprender y poder aplicar conocimientos avanzados de computación de altas prestaciones y métodos numéricos o computacionales a problemas de ingeniería. -Capacidad para aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento. -Capacidad para la integración de tecnologías y sistemas propios de la Ingeniería en Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares como por ejemplo en transporte y logística, venta de productos (en tienda y on-line), robótica social, servicios de salud, turismo, educación, medioambiente, banca o desarrollo empresarial.
Descripción de contenidos: Programa
1.- Introducción 1.1.- Conceptos fundamentales 1.2.- Tratamiento de datos 1.3.- Análisis visual de datos 1.4.- Metodología y áreas de aplicación 1.5.- Casos de uso reales 2.- Inteligencia de negocio 2.1.- Selección y transformación de atributos 2.2.- Segmentación, predicción e identificación de patrones 2.3.- Técnicas avanzadas de análisis 2.4.- Herramientas 2.5.- Comparativa de técnicas y parámetros 3.- Análisis dependiente del dominio 3.1.- Análisis de textos 3.2.- Análisis de series temporales 3.3.- Otros dominios 4. Caso práctico 4.1.- Carga y procesamiento de datos 4.2.- Aplicación de secuencia de análisis 4.3.- Conclusiones
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
ACTIVIDADES FORMATIVAS -Clase teórica -Clases prácticas -Clases teórico prácticas -Prácticas de laboratorio -Tutorías -Trabajo en grupo -Trabajo individual del estudiante -Exámenes parciales y finales METODOLOGÍAS DOCENTES -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 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 -Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos -Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Bibliografía básica
  • Phuong Vothihong, Martin Czygan, Ivan Idris, Magnus Vilhelm Persson, and Luiz Felipe Martins. Python: End-to-end Data Analysis. Packt. 2017
Bibliografía complementaria
  • Baldominos, Alejandro. Procesamiento y Análisis Inteligente de Big Data. 1st ed. Madrid, ES: García-Maroto Editores. 2017
  • Embarak, Ossama. Data Analysis and Visualization Using Python. 1st ed. US: Apress. 2018
  • Stepanek, Hannah. Thinking in Pandas. 1st ed. Berkeley CA Apress . 2020

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.