El objetivo de esta guía es orientar al alumno en el estudio de la asignatura. Se recomienda la lectura completa de la guía al comienzo del cuatrimestre para tener una idea de la temática de la asignatura y el plan de trabajo que se piensa seguir en su desarrollo para conseguir los objetivos propuestos en la asignatura.
La asignatura de “Minería de Datos” se imparte en el primer cuatrimestre del curso, consta de 6 créditos y tiene carácter optativo.
En esta asignatura se estudiarán técnicas de mineria de datos que, posteriormente, se utilizarán en otras asignaturas del Máster o podrán ser futura fuente de trabajos de investigación. Los temas que se van a tratar en la asignatura son los siguientes:
Introducción a la Mineria de Datos
Técnicas de Clasificación Supervisadas
Técnicas de Clasificación no Supervisadas
Aplicaciones.
La asignatura de Minería de Datos pertenece a la materia de Tratamiento de Datos.
Sobre la contribución de la asignatura al perfil profesional está directamente ligada con los perfiles que trabajan en entornos de inteligencia de negocio, ciencia de datos, análisis de datos y otras áreas relacionadas. En concreto, la asignatura cubre en parte conocimientos propios de un perfil de científico de datos, que requiere de un nivel alto de conocimientos matemáticos y de programación para conocer los detalles de implementación de los métodos y algoritmos de minería de datos y machine learning.
La importancia de la minería de datos en un máster denominado "Ingeniería de Sistemas y de Control" no requiere de mayor justificación. Todas las disciplinas científicas e ingenieriles que se agrupan bajo esta denominación, y que son abordadas en gran medida por las asignaturas del máster, utilizan datos en mayor o menor cantidad que deben ser tratados, manipulados y estudiados para poder obtener un mejor conocimiento de los sistemas que se desean estudiar. Por tanto, la citada asignatura guarda una gran relacion con muchas otras asignaturas del máster, donde el estudio de las técnicas de mineria de datos son fundamentales para poder tratar mejor la informacion de los sistemas de los cuales hacen uso. Con las técnicas que se presentan en la asignatura el alumno aprenderá a clasificar los datos proporcionados por el proceso o sistema tanto de forma supervisada como no supervisada, lo que significa que podrá hacerlo tanto si conoce bien el proceso al que se está enfrentando como si no. Se puede indicar por tanto que la inclusión de esta asignatura en el plan de estudios persigue los siguientes objetivos generales:
1. Adquirir conceptos básicos sobre la teoría de la minería de datos.
2. Proporcionar herramientas y conocimientos necesarios para otras asignaturas que forman parte de este Máster.
3. Ayudar a adquirir las competencias genéricas y específicas propias de este máster.
Los dos primeros objetivos son propios de cualquier enseñanza tradicional de carácter técnico. En el tercer objetivo se menciona la adquisición de competencias propias de las enseñanzas impartidas en el Espacio Europeo de Educación Superior. En este sentido, la asignatura de “Minería de Datos” contribuye al desarrollo de distintas competencias genéricas y específicas de las planteadas en el plan de estudios en el que se enmarca. Entre ellas se deben destacar:
Competencias Genéricas:
Capacidad de gestión y planificación: A la hora de resolver un problema hay que ser capaz de establecer de forma adecuada los objetivos así como secuenciar y organizar el tiempo de realización.
Capacidad de análisis, síntesis y toma de decisiones: El proceso de análisis y síntesis de la información suministrada en el enunciado del problema a resolver es fundamental para poder aplicar adecuadamente los conocimientos adquiridos a la práctica. La toma de decisiones sobre que camino tomar para resolver un problema determinado, de entre todos los posibles, también es tarea importante.
Comunicación científica y tecnológica: Se irá introduciendo progresivamente la terminología común a la materia facilitando además el intercambio de contenidos entre las distintas ramas de la tecnología. Se hará uso de diverso material en lengua inglesa.
Uso de las herramientas y recursos de la Sociedad del Conocimiento: Manejo de las TIC. La mayor parte de la información (materiales), seguimiento y desarrollo del curso está disponible a través de una plataforma de gestión del conocimiento que el alumno utilizará con frecuencia. Por tanto el uso de las TIC, así como su manejo, es fundamental para poder realizar el aprendizaje de la asignatura.
Compromiso ético. El estudiante realizará las pruebas y ejercicios que el equipo docente propondrá a lo largo de la asignatura, comprometiéndose a la realización de estos trabajos sin plagios.
Competencias Específicas:
• Búsquedas bibliográficas.
• Presentación de resultados de investigación.
• Técnicas de extracción de información a partir de datos.
• Técnicas de reconocimiento de patrones.
• Técnicas de inferencia y aprendizaje a partir de datos.
• Sintetizar algoritmos de tratamiento de datos y señales.
• Analizar sistemas de tratamiento de datos y señales.
• Evaluar opciones de algoritmos de tratamiento de datos y señales.
Papel de la asignatura dentro del Plan de Estudios
Los contenidos de esta asignatura guardan estrecha relación con la asignatura de “Sistemas Inteligentes” que forma parte de la misma materia y son fundamentales para otras muchas del máster como por ejemplo el "Procesado de Señales".
