Breve descripción

Esta materia tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes conocimientos básicos sobre los métodos estadísticos para la descripción, presentación y análisis de datos, así como los principios generales para la aplicación práctica de las principales técnicas automáticas de modelización y predicción de minería de datos para el tratamiento de grandes masas de datos.

Título asignatura

Minería de datos

Código asignatura

102265

Curso académico

2023-24

Planes donde se imparte

MÁSTER UNIVERSITARIO EN CIENCIA DE DATOS / MASTER IN DATA SCIENCE

Créditos ECTS

6

Carácter de la asignatura

OBLIGATORIA

Duración

Cuatrimestral

Idioma

Castellano e Inglés

Contenidos

1. Introducción y perspectiva histórica.

2. Problemas canónicos, paradigmas de aprendizaje y validación.

3. Aprendizaje no supervisado con Reglas de Asociación.

4. Aprendizaje supervisado con técnicas de vecinos k-nn.

5. Cross-Validación y Aprendizaje.

6. Regularización y selección de variables.

7. Reducción de la dimensionalidad con Técnicas lineales y No lineales.

8. Técnicas de embedding.

9. Técnicas basadas en árboles.

10. Ensemble Methods: Bagging and Random Forests.

11. Técnicas de Segmentación.

Generales

CG1 - Integrarse eficazmente en un grupo de trabajo y trabajar en equipo, compartir la información disponible e integrar su actividad en la actividad del grupo colaborando de forma activa en la consecución de objetivos comunes

CG2 - Capacidad de estudio, síntesis y autonomía suficientes para desarrollar de forma autónoma proyectos básicos de investigación

CG6 - Buscar, obtener, procesar, comunicar información y transformarla en conocimiento

CG7 - Conocer las herramientas metodológicas necesarias para desarrollar proyectos avanzados

CG8 - Capacidad de actualización de los conocimientos expuestos en el ámbito de la comunidad científica

Transversales

CT1 - Analizar y combinar información utilizando diferentes fuentes

CT3 - Dominio de la gestión del tiempo

CT5 - Capacidad de trabajo autónomo y toma de decisiones

CT6 - Capacidades asociadas al trabajo en equipo: cooperación, liderazgo, saber escuchar

Específicas

DSDA01 - Utilizar el análisis predictivo para analizar grandes volúmenes de datos y descubrir nuevas relaciones

DSDA02 - Utilizar técnicas estadísticas apropiadas sobre los datos disponibles para lograr una visión adecuada de los mismos

DSRM06 - Aplicar el ingenio propio para resolver problemas complejos y desarrollar ideas innovadoras

Actividades formativas

AF1 - Participación y asistencia a lecciones magistrales y seminarios (13 horas)

AF2 - Realización de prácticas de computación y análisis de datos (32 horas)

AF6 - Tutorías (presenciales o por medio de recursos telemáticos) (12 horas)

AF7 - Elaboración de informes de laboratorio y trabajos (30 horas)

AF8 - Estudio individual de contenidos de la asignatura (30 horas)

AF9 - Trabajo en grupo (30 horas)

A10 - Pruebas de evaluación (3 horas)

Resultados de aprendizaje

• Entender las técnicas para la descripción estadística de un conjunto de datos y saber aplicar críticamente las que mejor se adapten a un caso práctico.

• Entender el modelo de regresión lineal y saber aplicarlo en casos prácticos.

• Conocer el concepto de regularización.

• Saber identificar los distintos problemas de minería de datos (asociación, segmentación, clasificación y predicción) y saber qué técnicas se aplican en cada caso.

• Entender las principales metodologías para aprendizaje automático (basado en casos, supervisado o no supervisado).

• Entender el funcionamiento y saber aplicar las principales técnicas de minería de datos.

• Conocer el concepto de generalización y entender el problema del sobreajuste.

• Saber validar de forma crítica los modelos aprendidos y saber identificar el modelo más adecuado para un caso práctico concreto.

• Saber utilizar paquetes de software para resolver casos prácticos de minería de datos y analizar críticamente las soluciones obtenidas.

Descripción del sistema de evaluación

SE1 - Examen (escrito, oral y/o práctico en el aula de computación) (40%)

SE2 - Valoración de informes y trabajos escritos (60%)

Profesor responsable

Profesorado

Horario

Bibliografía

Bibliografía básica

An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani, Editorial Springer. Available at http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/

Dimension Reduction: A Guided Tour, Christopher J. C. Burges, Foundations and Trends® in Machine Learning: Vol. 2: No. 4, pp 275-365. http://dx.doi.org/10.1561/2200000002

Machine learning: a probabilistic perspective, Kevin P. Murphy. ISBN 978-0-262-01802-9, MIT Press Cambridge, Massachusetts, London, England

Bibliografía complementaria

The Elements of Statistical Learning Data Mining, Inference and Prediction, Jerome Friedman, Trevor Hastie and Robert Tibshirani, Ed. Friedman, Hastie & Tibshirani

Programa para imprimir

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