Última actualización: 03/05/2018


Curso Académico: 2019/2020

Análisis y explotación de datos de la Web
(16926)
Titulación: Máster U. en Métodos Analíticos para Datos Masivos: Big Data / Master in Big Data Analytics (322)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: RUBIO MANSO, JOSE MARIA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Ingeniería Telemática

Tipo: Obligatoria
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
Competencias Básicas 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 Específicas Identificar las oportunidades que las técnicas de tratamiento de datos pueden suponer para la mejora de la actividad de empresas y organizaciones Aplicar métodos avanzados de tratamiento de datos en problemas correspondientes a áreas de especial relevancia para la sociedad y el conocimiento
Descripción de contenidos: Programa
- Introducción al hipertexto y los protocolos de la Web - HTTP - HTTPS - HTML - Páginas generadas dinámicamente - Análisis de uso de sitios Web - Introducción - Tecnologías Web para monitorizar el uso de un sitio Web - Indicadores básicos frecuentemente utilizados - Arquitectura de una aplicación de minería de uso de la Web - Reglas de asociación - Minería de enlaces - Motivación - HITS - PageRank - Análisis de datos de redes sociales - Estructura de una red social - Centralidad e influencia - Comunidades en redes sociales - La Web de datos - Descripción general - RDF, RDF Schema - SPARQL
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Actividades formativas Clase teórica Prácticas de laboratorio 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. Desarrollo de trabajos en el laboratorio.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 50
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 50
Bibliografía básica
  • Easley, D., & Kleinberg, J.. Networks, crowds, and markets: Reasoning about a highly connected world. Cambridge University Press. 2010
  • Liu, B.. Web data mining: exploring hyperlinks, contents, and usage data. Springer Science & Business Media. 2011
  • Peterson, E. T. . Web analytics demystified: a marketer's guide to understanding how your web site affects your business. Ingram. 2004
  • Shelley Powers. Practical RDF. O'Reilly Media, Inc.. 2003

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.