Última actualización: 20/05/2022


Curso Académico: 2022/2023

Ciencia de Datos
(17477)
Titulación: Grado en Gestión de la Información y Contenidos Digitales (340)


Coordinador/a: CALZADA PRADO, FCO JAVIER

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Biblioteconomía y Documentación

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
Esta asignatura acercará a los estudiantes a la Data Science, su concepto, aplicaciones y perspectivas de desarrollo en el ámbito de las Ciencias Sociales. En un mundo globalizado, siempre cambiante y cada vez más acelerado y complejo, ser capaz de capturar, analizar e interpretar de manera eficiente y certera el gran volumen de datos existentes (Big Data) resulta fundamental para la toma de decisiones en múltiples ámbitos, tales como los empresariales, sociales, económicos, y políticos. Por ello, la Data Science ha sido denominada 'la profesión más sexy' de nuestra era (Harvard Business Review, 2012) y, de hecho, en el mercado laboral existe una creciente demanda de profesionales con formación en este ámbito. En este curso, los estudiantes se aproximarán a la gestión y análisis de diferentes tipos de datos -incluyendo los procedentes de encuestas, datos basados en la web y social media, datos de negocio, de investigación, etc.- a partir del conocimiento de las posibilidades ofrecidas por las últimas herramientas y técnicas aplicables. Programa: 1. Fundamentos de Data Science: concepto, teorías, aproximaciones. 2. Análisis preliminar de los datos: recopilación, limpieza, transformación y combinación de datos procedentes de varias fuentes (incluyendo sitios web y APIs). 3. Visualización: aprender las mejores prácticas de visualización y comunicación de datos de alta dimensión, incluyendo resultados sobre la modelización. 4. Herramientas de predicción: principales herramientas de aprendizaje estadístico, regresión y clasificación.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 60
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 40
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • O'Neil, Cathy; Schutt, Rachel. Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline. O'Reilly. 2013

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