Última actualización: 15/05/2022


Curso Académico: 2022/2023

Modelado de Datos
(18847)
Titulación: Máster Universitario en Ingeniería de la información para la salud (359)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: ARTES RODRIGUEZ, ANTONIO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Objetivos
Competencias básicas CB6 Tener y comprender los conocimientos que proporcionan una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación CB7 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. CB8 Que los estudiantes sepan 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. CB9 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. CB10 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 CG1 Capacidad para mantener una formación continua tras su graduación, que le permita enfrentarse a las nuevas tecnologías. CG2 Capacidad para aplicar los conocimientos de habilidades y métodos de investigación relacionados con la ingeniería. CG3 Capacidad para aplicar los conocimientos de las habilidades y métodos de investigación relacionados con las Ciencias de la Vida. CG4 Capacidad para contribuir a la ampliación de las fronteras del conocimiento mediante una investigación original, parte de la cual merezca una publicación referenciada a nivel internacional. Competencias específicas CE4 Capacidad para utilizar técnicas de procesamiento de cantidades masivas de datos e imágenes médicas. CE5 Capacidad para aplicar métodos de procesamiento de datos e imágenes médicas.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
Modelado de datos 1. Introducción a la probabilidad, el álgebra lineal y la optimización. 2. Modelos para datos discretos y continuos. Familias exponenciales. 3. Modelos markovianos y de espacio de estados. 4. Modelos gráficos. Inferencia exacta y aproximada en modelos gráficos.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
AF3 Clases prácticas teóricas AF4 Prácticas de laboratorio AF5 Tutorias AF6 Trabajo en equipo AF7 Trabajo individual del alumno AF8 Examenes parciales y finales Código de actividad Numero total de horas Número de horas presenciales % Presencia del alumnos AF3 134 134 100% AF4 42 42 100% AF5 24 0 0% AF6 120 0 0% AF7 248 0 0% AF8 16 16 100% subject total: 600 184 30.66%
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • Andrew Gelman et al.. Bayesian Data Analysis. CRC Press. 2013
  • Christopher M Bishop . Patter Recognition and Machine Learning. Springer. 2006
  • David JC Mackay. Information Theory, Inference and Learning Algorithms. Cambridge University Press. 2006
  • Kevin P Murphy. Machine Learning. A Probabilistic Perspective. MIT Press. 2003
  • Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong. Mathematics for Machine Learning. Cambridge University Press. 2019

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