Programación (preferiblemente Python)

Generales: 1. Capacidad de análisis y síntesis 2. Capacidad de organizar y planificar 3. Resolución de problemas 4. Trabajo en equipo 5. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica 6. Razonamiento crítico De conocimiento: 1. Conocimiento sobre las distintas técnicas de Inteligencia 2. Conocimiento de la aplicación práctica de las múltiples técnicas de Inteligencia Artificial a distintas áreas de negocios, banca y finanzas 3. Conocimiento sobre la complejidad de la implementación de soluciones inteligentes en entornos reales Procedimentales: 1. Diseñar sistemas inteligentes para la solución de problemas prácticos 2. Analizar críticamente casos prácticos reales 3. Utilización de herramientas específicas para la implementación de sistemas inteligentes De actitud: 1. Capacidad para generar nuevas ideas (Creatividad) 2. Preocupación por la calidad 3. Motivación de logro 4. Interés por investigar y buscar soluciones a nuevos problemas

1.- Introducción al Big Data 2.- Metodología de Biga Data 3.- Técnicas clásicas de Big Data 4.- Aprendizaje supervisado y Clasificadores 5.- Arboles de regresión y redes de neuronas 6.- Otros paradigmas

Actividades formativas: * Clases magistrales:. Tienen por objetivo alcanzar las competencias específicas cognitivas de la asignatura, así como las competencias transversales capacidad de análisis y abstracción. * Clases prácticas: Tienen por objetivo iniciar el desarrollo de las competencias específicas instrumentales, así como las competencias transversales resolución de problemas y aplicación de conocimientos. Las actividades prácticas incluirán programación (preferiblemente con Python) y el uso de un dataset de carácter público. Tutorías (online o presenciales): * Asistencia individualizada a los estudiantes por parte del profesor pedida por email con antelación. Metodología a utilizar: * Exposiciones en clase del profesor * Resolución de casos prácticos planteados por el profesor en grupo