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.
La Minería de Datos está en el núcleo de las atribuciones que son necesarias hoy día en la Ciencia de Datos, y se espera que cualquier profesional dedicado a este ámbito sea capaz de manejar con soltura los conceptos y, sobre todo, las herramientas que se trabajan en esta asignatura.
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".
MÁSTER UNIVERSITARIO EN LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS
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:
CPG1 - Adquirir capacidad de abstracción, análisis, síntesis y relación de ideas.
CPG2 - Adquirir capacidad crítica y de decisión
CPG3 - Adquirir capacidad de estudio y autoaprendizaje
CPG4 - Adquirir capacidad creativa y de investigación
CPG5 - Adquirir habilidades sociales para el trabajo en equipo
Competencias Específicas:
CE1 - Adquirir capacidad de comprender y manejar de forma básica los aspectos más importantes relacionados con los lenguajes y sistemas informáticos en general y, de manera especial, en los siguientes ámbitos: Tecnologías del lenguaje y de acceso a la información en web
CE2 - Adquirir capacidad de comprender y manejar de forma básica los aspectos más importantes relacionados con los lenguajes y sistemas informáticos en general y, de manera especial, en los siguientes ámbitos: Tecnologías de enseñanza, aprendizaje, colaboración y adaptación
CE3 - Adquirir capacidad de estudio de los sistemas y aproximaciones existentes y para distinguir las aproximaciones más efectivas.
CE4 - Adquirir capacidad para detectar carencias en el estado actual de la ciencia y la tecnología
CE5 - Adquirir capacidad para proponer nuevas aproximaciones que den solución a las carencias detectadas.
CE6 - Adquirir capacidad de especificar, diseñar, implementar y evaluar tanto cualitativa como cuantitativamente los modelos y sistemas propuestos.
CE7 - Adquirir capacidad para proponer y llevar a cabo experimentos con la metodología adecuada como para poder extraer conclusiones y determinar nuevas líneas de actuación e investigación.
MÁSTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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 - 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.
CG2 - 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.
CG3 - 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.
CG4 - 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 Específicas:
CE1 - Conocer los fundamentos de la Inteligencia Artificial y las fronteras actuales en investigación.
CE2 - Conocer un conjunto de métodos y técnicas tanto simbólicas como conexionistas y probabilistas, para resolver problemas propios de la Inteligencia Artificial.
CE3 - Conocer los procedimientos específicos de aplicación de estos métodos a un conjunto relevante de dominio (educación, medicina, ingeniería, sistemas de seguridad y vigilancia, etc.), que representan las áreas más activas de investigación en IA.
MÁSTER UNIVERSITARIO EN TECNOLOGÍA DEL LENGUAJE
Competencia 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.
Competencia Generales
CPG1 - Adquirir capacidad de abstracción, análisis, síntesis y relación de ideas.
CPG2 - Adquirir capacidad crítica y de decisión.
CPG3 - Adquirir capacidad de estudio y autoaprendizaje.
CPG4 - Adquirir capacidad creativa y de investigación.
CPG5 - Adquirir habilidades sociales para el trabajo en equipo.
Competencias Específicas
CE1 - Adquirir capacidad de comprender y manejar de forma básica los aspectos más importantes relacionados con los lenguajes y sistemas informáticos en general y, de manera especial, en los siguientes ámbitos: Tecnologías del lenguaje y de acceso a la información en web.
CE3 - Adquirir capacidad de estudio de los sistemas y aproximaciones existentes y para distinguir las aproximaciones más efectivas.
CE4 - Adquirir capacidad para detectar carencias en el estado actual de la ciencia y la tecnología.
CE5 - Adquirir capacidad para proponer nuevas aproximaciones que den solución a las carencias detectadas.
Ver la sección Comentarios y anexos de Bibliografía complementaria.
