El presente curso pretende dar una visión panorámica de la teoría y conceptos fundamentales utilizados en Minería de Datos (MD), del conjunto de tareas abordadas por esta disciplina y del repertorio de técnicas y métodos existentes que permiten resolver cada una de estas tareas.
Ficha técnica:
Tipo: Optativa
Duración: Anual
Créditos Totales y Horas: 6 / 150
Horas de estudio teórico: 55
Horas de trabajo práctico: 50
Horas de actividades complementarias: 45
La asignatura Minería de Datos se imparte tanto en el Máster Universitario en Investigación en Inteligencia Artificial como en el Master Universitario en Tecnologías del Lenguaje de la ETSI Informática de la UNED, en ambos como optativa. Esta asignatura es de carácter anual con una carga lectiva de 6 ECTS.
Existen distintas asignaturas en ambos másteres relacionadas con esta asignatura. Así, "Métodos de Aprendizaje en IA" aborda, además de otras técnicas de aprendizaje, la mayoría de las técnicas que se estudiarán en este tema y que básicamente se encuadran dentro del denominado paradigma de aprendizaje inductivo. El alumno que haya cursado dicha asignatura tendrá mucho camino adelantado al abordar esta asignatura. No obstante, hay que tener en cuenta que la visión que allí se da está orientada eminentemente a la parte algorítmica y de implementación (programación) de cada técnica. Aquí, el enfoque está más orientado a su uso, independientemente de la implementación particular. Es decir, consideraremos el conjunto de técnicas como una biblioteca de componentes reutilizables, cada uno de los cuales será seleccionado de acuerdo a las características de la tarea que se requiere resolver. En otros casos, esta asignatura puede servir de introducción a otras asignaturas de ambos másteres, tales como "Descubrimiento de información en textos" o "Minería en la Web".
