: Curso: Tercero Código: 9988003304 Profesor coordinador: Borja Monsalve Piqueras Titulación: Grado en Ingeniería Informática Escuela/ Facultad: Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño Idiomas: Español Guía de aprendizaje
La misión de la Universidad Europea de Madrid es proporcionar a nuestros estudiantes una educación integral, formando líderes y profesionales preparados para dar respuesta a las necesidades de un mundo global, para aportar valor en sus profesiones y contribuir al progreso social desde un espíritu emprendedor y de compromiso ético. Generar y transferir conocimiento a través de la investigación aplicada, contribuyendo igualmente al progreso y situándonos en la vanguardia del desarrollo intelectual y técnico. 2
Índice 1. Datos básicos de la asignatura/módulo... 4 2. Presentación de la asignatura/módulo... 4 3. Competencias y resultados de aprendizaje... 5 4. Seguimiento y Evaluación... 8 4.1. Convocatoria ordinaria... 10 4.2. Convocatoria extraordinaria... 10 5. Bibliografía... 10 6. Cómo comunicarte con tu profesor... 11 7. Recomendaciones de estudio... 12 3
1. Datos básicos de la asignatura/módulo ECTS Carácter Idioma/s Modalidad 6 ECTS Obligatoria Español Presencial Trimestre/Semestre Semestre 5 2. Presentación de la asignatura/módulo Dentro del modelo de Escuela basada en Proyectos, en este plan de estudios se han incluido diferentes materias orientadas al aprendizaje experiencial del estudiante mediante la realización de proyectos de ingeniería. El planteamiento es el siguiente: En el primer curso se incorpora una asignatura de Proyecto de Ingeniería cuyo objetivo es poner en práctica las competencias adquiridas en las asignaturas básicas. En el segundo curso son dos las asignaturas de proyectos, que conforman la materia Proyecto de informática. Los resultados de aprendizaje esperados tras desarrollar este proyecto están relacionados con la elaboración del desarrollo de un proyecto de ingeniería, usando técnicas, métodos, elementos y dominios novedosos. Durante el tercer curso del grado son tres las asignaturas que forman la materia Proyecto de computación. Abarcando contenidos más especializados como herramientas de minería de datos y de texto sobre Open Data, aplicación de técnicas de sistemas inteligentes, y en el más avanzado, desarrollo Web, de Aplicaciones móviles y uso avanzado de bases de datos. En el caso de esta asignatura es la primera de las tres asignaturas de tercero y su relación con el resto de materias puede verse en el siguiente diagrama. 4
3. Competencias y resultados de aprendizaje Competencias generales: CG1. Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, desarrollar y firmar proyectos en el ámbito de la ingeniería en informática que tengan por objeto, la concepción, el desarrollo o la explotación de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas. CG10. Conocimientos para la realización de mediciones, cálculos, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios, informes, planificación de tareas y otros trabajos análogos de informática CG11. Capacidad para analizar y valorar el impacto social y medioambiental de las soluciones técnicas, comprendiendo la responsabilidad ética y profesional de la actividad del Ingeniero Técnico en Informática. Competencias básicas: CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para comprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía. Competencias transversales: CT1: Aprendizaje Autónomo: Habilidad para elegir las estrategias, las herramientas y los momentos que considere más efectivos para aprender y poner en práctica de manera independiente lo que ha aprendido. 5
CT7: Conciencia de los valores éticos: Capacidad para pensar y actuar según principios universales basados en el valor de la persona que se dirigen a su pleno desarrollo y que conlleva el compromiso con determinados valores sociales. CT11: Planificación y gestión del tiempo: Capacidad para establecer unos objetivos y elegir los medios para alcanzar dichos objetivos usando el tiempo y los recursos de una forma efectiva. CT15. Responsabilidad: Capacidad para cumplir los compromisos que alcanza la persona consigo mismo y con los demás a la hora de realizar una tarea y tratar de alcanzar un conjunto de objetivos dentro del proceso de aprendizaje. Capacidad existente en todo sujeto para reconocer y aceptar las consecuencias de un hecho realizado libremente. CT17. Trabajo en equipo: Capacidad para integrarse y colaborar de forma activa con otras personas, áreas y/u organizaciones para la consecución de objetivos comunes. Competencias específicas: CE29. Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes. CE31. Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos Resultados de aprendizaje generales: RA1 - Desarrollar la capacidad de autonomía y de trabajo en equipo en la elaboración del desarrollo del proyecto de ingeniería. RA2 - Desarrollar la capacidad de realizar proyectos con técnicas, métodos, herramientas y dominios novedosos para el alumno RA3 - Demostrar conductas y actitudes en el desarrollo del proyecto aplicando técnicas, métodos y herramientas, acordes con las buenas prácticas, necesarias para la elaboración de un proyecto de un ingeniero informático de la especialidad de computación. Resultados de aprendizaje específicos: 6
RAE1 Generar una o varias colecciones de datos a partir de fuentes abiertas de datos (Open Data) RAE2 Realizar un proceso de transformación y limpieza de colecciones de datos heterogéneas. RAE3 Construir un sistema de minería de datos apoyándose en herramientas específicas RAE4 Implementar un sistema de minería de datos utilizando un lenguaje de programación de alto nivel. En la tabla inferior se muestra la relación entre las competencias que se desarrollan en la asignatura y los resultados de aprendizaje que se persiguen: Competencias Resultados de aprendizaje CE29, CE31 CT11, CT15, CT17 CT7, CG1, CG10, CG11 RAE1, RAE2, RAE3, RAE4 RA1, RAE3, RAE4 RA2, RA3 A continuación, se detalla la distribución de tipos de actividades formativas y la dedicación del estudiante a cada una de ellas: Tipo de actividad formativa Número de horas Clases magistrales Trabajo en grupo Trabajo autónomo Tutorías, seguimiento académico y evaluación TOTAL 25 h 50 h 50 h 25 h 150 h Para desarrollar las competencias y alcanzar los resultados de aprendizaje indicados, deberás realizar las actividades que se indican en la tabla inferior: 7
Resultados de aprendizaje Actividad de aprendizaje Tipo de actividad Contenidos Actividad 1 UA1: Introducción de la asignatura RAE1 RAE2 Actividad 2 Actividades alternativas UA2: Recolección y limpieza de datos abiertos Actividad 6 UA3: Minería de datos RA3, RAE2 Actividad 3 Trabajo autónomo RA3, RAE2 Actividad 4 Prueba de evaluación UA2: Recolección y limpieza de datos abiertos UA2: Recolección y limpieza de datos abiertos RA2, RAE1, RAE3 Actividad 5 Trabajo autónomo UA3: Minería de datos RA2, RAE3 Actividad 7 Prueba de evaluación UA3: Minería de datos RA1, RA2, RA3, RAE4 Actividad 8 Trabajo en grupo UA4: Desarrollo del Proyecto RA3 Actividad 9 Presentación UA4: Desarrollo del Proyecto RAE4 Actividad 10 Prueba de evaluación UA4: Desarrollo del Proyecto En el Campus Virtual, cuando accedas a la asignatura, podrás ver en detalle los enunciados de las actividades que tendrás que realizar, así como el procedimiento y la fecha de entrega de cada una de ellas. 4. Seguimiento y Evaluación En la tabla siguiente se especifica el sistema general de evaluación de la asignatura. Sistema de evaluación Descripción Peso (%) Actividad Pruebas de conocimiento (Checkpoints) Entregas y documentación 15% + (5%)* 40% + (5%)* Actividad 4 5% Actividad 7 7,5% Actividad 10 7,5% Actividad 3 5% Actividad 5 5% Actividad 8 35% 8
Asistencia, seminarios y visitas 5% Actividades alternativas (Actividades sin nota, pero de entrega obligatoria: apta/no apta) 5% + (5%)* Obligatorio al menos un 50% de asistencia media Actividad 1 Actividad 2 Actividad 6 Presentaciones públicas 20% Actividad 9 * Los porcentajes entre paréntesis corresponden al 15% de evaluación competencial obligatoria. Aquí se indican las actividades evaluables, los criterios de evaluación de cada una de ellas, así como su peso sobre la calificación total de la asignatura a partir del modelo general anterior. Actividad evaluable Criterios de evaluación Peso (%) Actividad 3: Construcción de varias clases de ficheros open data Entrega y documentación Actividad 4 - Checkpoint: Construcción de ficheros de open data en vivo Prueba de conocimiento Actividad 7 - Checkpoint: Construcción de Clasificador Prueba de conocimiento Actividad 5: Crear DataSet Entrega y documentación Actividades 1, 2 y 6 Actividades Alternativas Actividad 8: Proyecto y Memoria Entregable y Documentación Actividad 9: Presentación Presentación Pública Actividad 10 - Checkpoint: Modificación in-situ Prueba de Conocimiento Conoce lo que es open data y sabe utilizar las fuentes existentes Conoce algunas herramientas de procesamiento de texto y sabe utilizarlas para realizar un tratamiento básico Conoce herramientas de minería de datos y sabe utilizarlas para realizar un clasificador. Es capaz de un conjunto de datos real, útil y estructurado, ajustado a las necesidades del proyecto. Entrega las actividades de aula en tiempo y forma demostrando participación activa Es capaz de programar en el lenguaje elegido de forma autónoma y razonada Es capaz de colaborar con otros en la planificación, reparto de tareas y preparación de entregables Conoce y utiliza las técnicas y herramientas básicas para la realización de proyectos de ingeniería Conoce, aplica y evalua las diferentes técnicas y soluciones adecuadas a un problema para encontrar una solución factible Conoce los conceptos básicos de la minería de datos y es capaz de utilizarlos para desarrollar un proyecto de ingeniería 5% 5% 7,5% 5% 10% 35% 20% 7,5% Actividad 11 Seminarios y visitas Asiste de forma activa a los seminarios 5% 9
En el Campus Virtual, cuando accedas a la asignatura, podrás consultar en detalle las actividades que debes realizar, así como las fechas de entrega y los procedimientos de evaluación de cada una de ellas. 4.1. Convocatoria ordinaria Para superar la asignatura en convocatoria ordinaria deberá obtenerse una valoración igual o superior a 5 sobre 10 en la calificación final. Para que esto sea posible, además es necesario cumplir con las siguientes condiciones: Las actividades deben tener una nota igual o superior a la mínima indicada como aprobado en cada caso (normalmente 5 sobre 10). Para superar un checkpoint, debe alcanzarse una calificación mayor o igual a la mínima especificada en cada caso (típicamente 6 sobre 10). La calificación media de todos los checkpoints debe ser mayor o igual a la mínima especificada en cada caso (típicamente 6 sobre 10). Cada checkpoint por debajo de esa nota mínima, restará 1 punto sobre la nota final de la asignatura. En caso de no cumplirse alguno de los anteriores aspectos, la calificación máxima en convocatoria ordinaria tras aplicar los porcentajes, sería de 4 sobre 10. 4.2. Convocatoria extraordinaria La convocatoria extraordinaria se realizará de manera individual. Para superar la asignatura en convocatoria extraordinaria es necesario obtener una calificación mayor o igual que 5 sobre 10 en la calificación final (media ponderada) de la asignatura. Se deben recuperar las actividades no superadas en convocatoria ordinaria, tras haber recibido las correcciones correspondientes a las mismas por parte del profesor, o bien aquellas que no fueron entregadas. Deben considerarse además las siguientes situaciones: En caso de no haber asistido al seminario obligatorio, el alumno deberá entregar un trabajo bibliográfico a partir de las indicaciones del profesor. En caso de no cumplirse alguno de los anteriores aspectos, la calificación máxima en convocatoria extraordinaria tras aplicar los porcentajes, sería de 4 sobre 10. 5. Bibliografía A continuación, se indica la bibliografía recomendada: 10
SALTON, G.; McGILL, M.J. 1983. Introduction to Modern Information Retrieval. New York: Mc Graw Hill. SINGHAL, A. 2001. Modern Information Retrieval: A Brief Overview. En: Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering. FIGUEROLA, C.G.; ALONSO BERROCAL, J.L.; ZAZO RODRÍGUEZ, A.F.; RODRÍGUEZ, E. Algunas Técnicas de Clasificación Automática de Documentos. En: Cuadernos de Documentación Multimedia, (15). Baeza-Yates, R., Ribeiro-Neto, B., Modern Information Retrieval: The Concepts and Technology behind Search. 2nd Edition. ACM Press Books (2011) Baeza-Yates, R., Ribeiro-Neto, B., Modern Information Retrieval. Ed. Addison Wesley (1999) MANNING, C.D.; RAGHAVAN, P.; SCHÜTZE, H. 2008. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press MARTÍNEZ COMECHE, J.A. 2006. Los modelos clásicos de recuperación de información y su vigencia. En: Tercer Seminario Hispano-Mexicano de investigación en Bibliotecología y Documentación, UNAM, Centro Universitario de Investigaciones Bibliotecológicas. pp.187-206. RIJSBERGEN, C.J.; [et.al.] 1979. Information Retrieval. ROGERS, J.D.; TANIMOTO, T.T. 1960. A Computer Program for Classifying Plants. Science. pp1115-1118. Sci-kit Learn Software: http://scikit-learn.org/stable/ Python.org: https://www.python.org/ 6. Cómo comunicarte con tu profesor Cuando tengas una duda sobre los contenidos o actividades, no olvides escribirla en los foros de tu asignatura para que todos tus compañeros puedan leerla. Es posible que alguno tenga tu misma duda! Si tienes alguna consulta exclusivamente dirigida al profesor puedes enviarle un mensaje privado desde el Campus Virtual. Además, en caso de que necesites profundizar en algún tema, puedes acordar con tu profesor una tutoría. Es conveniente que leas con regularidad los mensajes enviados por compañeros y profesores, pues constituyen una vía más de aprendizaje. 11
7. Recomendaciones de estudio La formación universitaria exige planificación y regularidad desde la primera semana. Es muy positivo el intercambio de experiencias y opiniones con profesores y demás estudiantes, ya que permiten el desarrollo de competencias básicas como la flexibilidad, la negociación, el trabajo en equipo, y, por supuesto, el pensamiento crítico. Por ello te proponemos una metodología general de estudio basada en los siguientes puntos: Seguir un ritmo de estudio constante y sistemático. Asistir a clase y acceder a la asignatura en el Campus Virtual de manera continuada para mantenerte actualizado sobre el desarrollo de la misma. Participar activamente en ella enviando opiniones, dudas y experiencias sobre los temas tratados y/o planteando nuevos aspectos de interés para su debate. Leer los mensajes enviados por los compañeros y/o los profesores. Se considera de especial interés y valor académico la participación activa en las actividades del aula física y virtual. La forma en que puedes participar es muy variada: preguntando, opinando, realizando las actividades que el profesor proponga, participando en las actividades colaborativas, ayudando a otros compañeros, etc. Esta forma de trabajar supone esfuerzo, pero permite obtener mejores resultados en tu desarrollo competencial. 12