Última actualización: 21/06/2021


Curso Académico: 2021/2022

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


Coordinador/a: MIGUEZ ARENAS, JOAQUIN

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