Conocimientos básicos en Python

El objetivo principal de esta asignatura es formar analistas en ciencias de datos, ya sea para investigación o el mercado laboral, usando las técnicas más novedasas que se aplican en aprendizaje máquina. Nos orientaremos aprender como sacarle el mayor partido a los recursos computacionales que podemos tener a nuestra disposición, desde el ordenador propio, recursos en la nube para programación con GPUs y programación para Big Data; conocimientos con alta demanda en diversos entornos. Para se explicarán los conceptos básicos de programación paralela: 1- usando los recuros de los ordenadores de propósito general, 2- programación hibrida: usando los recursos de un ordenador normal y hardware específico como las tarjetas de procesado gráfico (GPUs) 3- programación distribuida y en la nube, para grandes casos, como Big Data. Competencias Básicas CB6 Poseer y comprender conocimientos que aporten 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 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. 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 continuada una vez graduado, permitiéndole enfrentarse a tecnologías de nueva aparición. CG2 Capacidad para aplicar los conocimientos de las habilidades y métodos de investigación relacionados con las Ingenierías. 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 a través de una investigación original, parte de la cual merezca la publicación referenciada a nivel internacional. Competencias específicas: CE4 Capacidad para utilizar técnicas para el tratamiento de cantidades masivas de datos e imágenes médicas. CE5 Capacidad para poner en práctica los métodos de tratamiento de información e imagen médica.

Programación Paralela: * Programación Multiprocesador/Multicore * Programación Paralela con Memoria Compartida (y los peligros para los datos) * Programación Paralela con Memoria Compartida con semáforos y bloqueo Programación Hibrida * Uso de las GPUs y su diferencia con el procesador del ordenador común. * Como se programan las GPUs: cuando y como se pueden utilizar. * Uso de técnicas avanzadas de programación en GPUs, gestión de los recursos de GPU. * COmo usar la GPU en Aprendizaje Máquina Programación Distribuida * Que es la computación distribuida y como podemos aprovecharla. * Uso de plataformas para programación distribuida para BigData y Aprendizaje Máquina * Casos de uso de Apache Spark para aprendizaje máquina

Es una asignatura orientada a la práctica. Se impartirán los conceptos básicos teóricos de computación intensiva, para realizar las prácticas guiadas. Se implementarán casos de uso de las tecnologias, orientadas a formar un investigador avanzado en ciencia de datos. Actividades Formativas: AF3 Clases teórico prácticas AF4 Prácticas de laboratorio AF5 Tutorias AF6 Trabajo en grupo AF7. Trabajo individual del estudiante AF8. Exámenes parciales y finales METODOLOGÍA MD1: 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. MD2: Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura MD3: Resolución de casos prácticos, problemas, etc.... planteados por el profesor de manera individual o en grupo MD4: Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos MD5: Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo Se establecerán 2 horas a la semana de tutorias para los alumnos donde el profesor estará diosponible en su despacho.