ANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE. ASIGNATURA Conceptos, practicas y retos en data mining. CURSO ACADÉMICO - SEMESTRE Segundo semestre

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1 ANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE ASIGNATURA Conceptos, practicas y retos en data mining CURSO ACADÉMICO - SEMESTRE Segundo semestre GA_10AK_ _2S_

2 Datos Descriptivos Nombre de la Asignatura Titulación Centro responsable de la titulación Semestre/s de impartición Carácter Conceptos, practicas y retos en data mining 10AK - Master Universitario en Software y Sistemas Segundo semestre Optativa Código UPM Nombre en inglés Concepts, Practice And Research Challenges In Data Mining Datos Generales Créditos 4 Curso 1 Curso Académico Período de impartición Febrero-Junio Idioma de impartición Inglés Otros idiomas de impartición Requisitos Previos Obligatorios Asignaturas Superadas El plan de estudios Master Universitario en Software y Sistemas no tiene definidas asignaturas previas superadas para esta asignatura. Otros Requisitos El plan de estudios Master Universitario en Software y Sistemas no tiene definidos otros requisitos para esta asignatura. Conocimientos Previos Asignaturas Previas Recomendadas El coordinador de la asignatura no ha definido asignaturas previas recomendadas. Otros Conocimientos Previos Recomendados? Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización.? Conocimiento y aplicación de las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos, que permitan su adecuado uso, y el diseño y el análisis e implementación de aplicaciones basadas en ellos.? Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica. GA_10AK_ _2S_

3 Competencias Resultados de Aprendizaje RA22 - Conocer ejemplos de aplicaciones reales y tendencias y líneas de investigación RA19 - Ser capaz de realizar data mining a través de un proceso, demostrando su competencia en un estándar incluyendo las fases de conocimiento del negocio, conocimiento de los datos, análisis exploratorio de los datos, modelado, evaluación y explotación RA20 - Manejar aplicaciones software para realizar tareas de data mining RA21 - Comprender los fundamentos y aplicar un amplio y variado repertorio de algoritmos de clustering, estimación, predicción y clasificación. GA_10AK_ _2S_

4 Profesorado Profesorado Nombre Despacho Tutorías Segovia Perez, Fco.javier (Coordinador/a) 2302 Menasalvas Ruiz, Ernestina 4302 Nota.- Las horas de tutoría son orientativas y pueden sufrir modificaciones. Se deberá confirmar los horarios de tutorías con el profesorado. GA_10AK_ _2S_

5 Descripción de la Asignatura Data Mining es el proceso de analizar datos desde diferentes perspectivas con el objetivo de resumir los datos en segmentos de información útiles. Esta información que puede ser usada para incrementar réditos o beneficios, reducir costos, etc. El Data Mining permite a los usuarios analizar datos desde diferentes dimensiones o ángulos, categorizándolos y resumiendo las relaciones identificadas. En el curso se mostrara la metodologia de desarrollo de un proyecto de data miming, y se estudiaran diferentes técnicas de modelado. Temario 1. Proceso de Data Mining 2. Modelado en Data Mining 3. Estudio de casos GA_10AK_ _2S_

6 Cronograma Horas totales: 58 horas Horas presenciales: 58 horas (53.7%) Peso total de actividades de evaluación continua: 100% Peso total de actividades de evaluación sólo prueba final: 100% Semana Actividad Prensencial en Aula Actividad Prensencial en Laboratorio Otra Actividad Presencial Actividades Evaluación Semana 1 Semana 2 Semana 3 Semana 4 Semana 5 Semana 6 Semana 7 Semana 8 Semana 9 Semana 10 Semana 11 El Proceso de Data Mining LM: Actividad del tipo Lección Magistral Fundamentos de las técnicas de modelado LM: Actividad del tipo Lección Magistral Fundamentos de técnicas de modelado Estudio de caso GA_10AK_ _2S_

7 Semana 12 Semana 13 Semana 14 Semana 15 Semana 16 Realizacion de Trabajo Duración: 04:00 TG: Técnica del tipo Trabajo en Grupo Evaluación continua Actividad presencial Semana 17 Presentacion de trabajo Duración: 04:00 PG: Técnica del tipo Presentación en Grupo Evaluación sólo prueba final Actividad presencial Nota.- El cronograma sigue una planificación teórica de la asignatura que puede sufrir modificaciones durante el curso. Nota 2.- Para poder calcular correctamente la dedicación de un alumno, la duración de las actividades que se repiten en el tiempo (por ejemplo, subgrupos de prácticas") únicamente se indican la primera vez que se definen. GA_10AK_ _2S_

8 Actividades de Evaluación Semana Descripción Duración Tipo evaluación Técnica evaluativa Presencial Peso Nota mínima Competencias evaluadas 16 Realizacion de Trabajo 04:00 Evaluación continua 17 Presentacion de trabajo 04:00 Evaluación sólo prueba final TG: Técnica del tipo Trabajo en Grupo PG: Técnica del tipo Presentación en Grupo Sí 100% 5 / 10 CEM2, CEM7 Sí 100% 5 / 10 CEM2, CEM7 Criterios de Evaluación La asignatura data mining se evaluara mediante los casos de estudio, los informes de los trabajos y la asistencia y participación en clase. GA_10AK_ _2S_

9 Recursos Didácticos Descripción Tipo Observaciones Libros basicos Bibliografía CRISP 1.0 Process and User Guide. GA_10AK_ _2S_