Ciència de Dades Orientada a Processos

Esteu aquí

Crèdits
6
Tipus
Obligatòria
Requisits
Aquesta assignatura no té requisits, però té capacitats prèvies
Departament
CS
Tota organització està estructurada sobre un conjunt de processos que defineixen la seva operació. Per poder gestionar els seus processos, les organitzacions utilitzen models que permeten analitzar-los i millorar-los de forma contínua. En aquesta assignatura veurem com la ciència de dades pot contribuir significatívament a millorar la manera en que les organitzacions gestionen i milloren els seus processos de negoci.

Professors

Responsable

  • Jose Carmona Vargas ( )

Hores setmanals

Teoria
1.9
Problemes
0
Laboratori
1.9
Aprenentatge dirigit
0
Aprenentatge autònom
6.85

Competències

Competències Transversals

ús solvent dels recursos d'informació

  • CT4 - Gestionar l'adquisició, l'estructuració, l'anàlisi i la visualització de dades i informació de l'àmbit d'especialitat, i valorar de forma crítica els resultats d'aquesta gestió.

Tercera llengua

  • CT5 - Conèixer una tercera llengua, preferentment l'anglès, amb un nivell adequat oral i escrit i en consonància amb les necessitats que tindran els titulats i titulades.

Emprenedoria i innovació

  • CT1 - Conèixer i comprendre l'organització d'una empresa i les ciències que regeixen la seva activitat; tenir capacitat per entendre les normes laborals i les relacions entre la planificació, les estratègies industrials i comercials, la qualitat i el benefici. Conèixer i entendre els mecanismes en què es basa la recerca científica, així com els mecanismes i instruments de transferència de resultats entre els diferents agents socioeconòmics implicats en els processos d'I+D+i.

Bàsiques

  • CB6 - Que els estudiants sàpiguen aplicar els coneixements adquirits y la seva capacitat de resolució de problemes en entorns nous o poc coneguts dins de contexts més amplis (o multidisciplinaris) relacionats amb la seva àrea d'estudi.
  • CB7 - Que els estudiants siguin capaços d'integrar coneixements i enfrontar-se a la complexitat de formular judicis a partir d'una informació que, essent incomplerta o limitada, inclogui reflexions sobre les responsabilitats socials i ètiques vinculades a l'aplicació dels seus coneixements i judicis.
  • CB8 - Que els estudiants sàpiguen comunicar les seves conclusions i els coneixements i raons darreres que les sustenten- a públics especialitzats i no especialitzats d'una manera clara i sense ambigüitats.
  • CB9 - Que els estudiants posseeixin les habilitats d'aprenentatge que els permetin continuar estudiant d'una manera que haurà de ser en gran mesura autodirigida o autònoma..
  • CB10 - Posseir i comprendre coneixements que aportin una base o oportunitat de ser originals en el desenvolupament i/o aplicació d'idees, sovint en un context de recerca.

Competències Tècniques Generals

Genèriques

  • CG2 - Identificar i aplicar mètodes d'anàlisi, extracció de coneixement i visualització de dades recollides en formats molt diferents
  • CG3 - Definir, dissenyar i implementar sistemes complexos que cobreixin totes les fases en projectes de ciència de dades

Competències Tècniques

Específiques

  • CE5 - Modelar, dissenyar i implementar sistemes complexos de dades, incloent-hi la visualització de dades
  • CE6 - Dissenyar el procés de Ciència de Dades i aplicar metodologies científiques per a obtenir conclusions sobre poblacions i prendre decisions en conseqüència, a partir de dades estructurades o no estructurades i potencialment emmagatzemades en formats heterogenis.
  • CE7 - Identificar les limitacions imposades per la qualitat de dades en un problema de ciència de dades i aplicar tècniques per a disminuir el seu impacte
  • CE9 - Aplicar mètodes adequats per a l'anàlisi d'altres tipus de formats, com ara processos i grafs, dins l'àmbit de ciència de dades
  • CE13 - Identificar les principals amenaces en l'àmbit de l'ètica i la privacitat de dades en un projecte de ciència de dades (tant en l'aspecte de gestió com d'anàlisi de dades) i desenvolupar i implantar mesures adequades per esmorteïr aquestes amenaces.

Objectius

  1. Conèixer el conjunt teòric i pràctic de problemes que constitueixen la ciència de dades orientada a processos i comprendre els principals algorismes per abordar-la: tant a nivell conceptual com a nivell d'aplicació a través d'algunes eines i llibreries actuals.
    Competències relacionades: CB10, CB7, CB9, CT4, CT5, CE13, CE5, CE6, CE7, CE9, CG2, CG3,
  2. Adquirir i demostrar la capacitat de posar en pràctica els coneixements obtinguts durant el curs i relacionar-los amb les perspectives organitzatives i d'equip com a projecte de ciència de dades orientat al procés que s'executa en una organització real.
    Competències relacionades: CB6, CB8, CT1,

Continguts

  1. Models de procesos i dades d'events
    Describing the concepts of process models and event data
  2. Descubriment automàtic de models de processos
    Overview on the different techniques to mine process models from event data
  3. Verificació de conformitat de models de processos i dades d'events
    The main techniques to relate observed and modeled behavior will be introduced
  4. Millora de processos basada en l'evidència de les dades
    Techniques to improve and extend process models from event data
  5. Selecció d'aplicacions i técniques avançades
    Advanced techniques to solve particular applications will be described, including online and multi-perspective techniques.
  6. Metodologia per projectes de ciència de dades orientats a processos
    A description of the life-cycle of a PODS project will be provided.

Activitats

Activitat Acte avaluatiu


Models de processos i dades d'evemts

En aquesta activitat s'introduiran els models de processos per especificar processos en les organitzacions, i les dades que parlen d'events que s'originen en l'execució dels processos.
Objectius: 1
Continguts:
Teoria
5h
Problemes
0h
Laboratori
4h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
15.9h

Descubriment automàtic de models de processos

En aquesta activitat s'introduiran diverses tècniques que extreuen models de processos en diversos formalismes a partir de dades d'events.
Objectius: 1
Continguts:
Teoria
6h
Problemes
0h
Laboratori
6h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
16h

Verificació de conformitat de models de processos i dades d'events

En aquesta activitat s'introduiran algoritmes per establir la relació entre el comportament modelat i observat d'un procés.
Objectius: 1
Continguts:
Teoria
6h
Problemes
0h
Laboratori
6h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
16h

Millora de processos basada en l'evidència de les dades

En aquesta activitat es presentaran tècniques per utilitzar dades d'esdeveniments per projectar i millorar models de processos i registres d'esdeveniments.
Objectius: 1
Continguts:
Teoria
4h
Problemes
0h
Laboratori
4h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
16h

Selecció d'aplicacions i técniques avançades

Diverses tècniques per resoldre problemes de la vida real de ciències de dades orientada a processos
Objectius: 1 2
Continguts:
Teoria
4h
Problemes
0h
Laboratori
4h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
16h

Metodologia per projectes de ciència de dades orientats a processos

Descripció general de com gestionar un projecte PODS
Objectius: 2
Continguts:
Teoria
2h
Problemes
0h
Laboratori
3h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
16h

Metodologia docent

Sessions teòriques que poden incloure sessions de resolució de problemes amb o sense un component de programació, sessions pràctiques amb programari de ciència de dades orientada a processos de codi obert o comercial, desenvolupament d'un cas pràctic.

Mètode d'avaluació

L'avaluació de l'assignatura consisteix en dos elements: exámen final (60%), pràctiques de curs (40%).

L'exàmen final contindrà preguntes i problemes sobre els continguts teòrics que s'expliquen a les classes de teoria.

Les pràctiques de curs seràn pràctiques guiades que es realitzaran durant el curs sobre diverses eines i plataformes de mineria de procesos. Les pràctiques podran fer-se per parelles o individualment.

Bibliografia

Bàsica:

  • Process mining : discovery, conformance and enhancement of business processes - Aalst, Wil van der, Springer, cop. 2016. ISBN: 978-3-662-49850-7
    http://cataleg.upc.edu/record=b1477251~S1*cat
  • Conformance Checking : relating processes and models - Carmona Vargas, Josep; Van Dongen, Boudewijn; Solti, Andreas; Weidlich, Matthias, Springer International Publishing : Imprint: Springer, 2018. ISBN: 978-3-319-99413-0
    http://cataleg.upc.edu/record=b1517118~S1*cat

Complementaria:

Web links

Capacitats prèvies

Comprensió exhaustiva de la informàtica en general; bon domini de diversos llenguatges de programació; capacitat bàsica per formalitzar qüestions matemàtiques en enginyeria informàtica.

Addenda

Continguts

No s'esperen modificacions, ja que tot el curs, inclosa l'avaluació, es pot reformular directament en termes d'ensenyament remot. No modifications are expected, as the entire course, including assessment, can be reformulated directly in terms of remote teaching.

Metodologia docent

No s'esperen modificacions, ja que tot el curs, inclosa l'avaluació, es pot reformular directament en termes d'ensenyament remot. No modifications are expected, as the entire course, including assessment, can be reformulated directly in terms of remote teaching.

Mètode d'avaluació

No s'esperen modificacions, ja que tot el curs, inclosa l'avaluació, es pot reformular directament en termes d'ensenyament remot. No modifications are expected, as the entire course, including assessment, can be reformulated directly in terms of remote teaching.

Pla de contingència

No s'esperen modificacions, ja que tot el curs, inclosa l'avaluació, es pot reformular directament en termes d'ensenyament remot. No modifications are expected, as the entire course, including assessment, can be reformulated directly in terms of remote teaching.