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Módulo |
Tecnologías de la Información |
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Materia |
Minería de datos |
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Curso |
3 |
Cuatrim. |
2 |
Créditos |
6 |
Tipo (OB/OP) |
OP |
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Resultados de aprendizaje |
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Adquisición de habilidades para la selección, tratamiento, gestión y análisis de la información mediante técnicas de minería de datos. Elegir las técnicas cuantitativas adecuadas a los objetivos para tareas de investigación, administración y gestión. Adquirir conocimientos de análisis de datos computacional, incluyendo programas como el software estadístico R. Conocimiento y habilidades para la aplicación de las principales técnicas de clasificación. Conocimiento y habilidades para la aplicación de técnicas de regresión, detección de anomalías y series de tiempo. Capacidad de análisis y de síntesis aplicada a la gestión y organización de la información. Adquisición de habilidades para la toma de decisiones a partir del análisis estadístico bases de datos complejas. |
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Competencias específicas |
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CE01. Conocer y comprender los principios teóricos y metodológicos de la gestión de información y la documentación para aplicarlos en su actividad profesional CE04. Dominar los fundamentos del comportamiento de los individuos en la búsqueda, recuperación y uso de la información teniendo como punto de referencia los aspectos de motivación, entorno y contexto. CE08. Dominar los diferentes métodos de representación de los datos, información y el conocimiento que garanticen su recuperación eficiente. CE13. Conocer y dominar las técnicas y normativas para la creación y autenticación, reunión, selección, organización, representación, preservación, recuperación, acceso, difusión e intercambio, y evaluación de los recursos y servicios de información. CE20. Dominar las bases para desarrollar actividades de investigación utilizando métodos y principios multidisciplinares. CE21. Poseer conocimientos de estadística y análisis cuantitativo de la información. CE22. Adquirir habilidades computacionales y de manejo de las nuevas TIC. |
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Descriptores / Contenidos |
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Introducción a la minería de datos. Técnicas para la depuración y preprocesado de datos. Métodos avanzados de regresión. Validación de modelos. Métodos de clasificación no supervisada, análisis clúster. Métodos de clasificación supervisada. Detección de anomalías. Series de tiempo. Técnicas estadísticas para minería de textos y recuperación de la información. |
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Actividades formativas |
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Actividad |
Horas |
Presenciales |
Porcentaje |
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Sesión magistral |
21 |
21 |
100% |
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Prácticas a través de TIC |
13 |
13 |
100% |
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Estudio de casos |
14 |
7 |
50% |
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Trabajos tutelados |
102 |
1 |
0.9804% |
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Evaluación |
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Sistema de evaluación |
Ponderación mínima |
Ponderación máxima |
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Prueba Objetiva |
40% |
60% |
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Prácticas y Trabajos Tutelados |
40% |
60% |
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Seguimiento continuado de la asistencia y la participación activa (presencial y no presencial) |
0% |
10% |
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