Ciencia de Datos Orientada a Procesos

• Profesorado
• Horas semanales
• Competencias
• Objetivos
• Contenidos
• Actividades
• Metodología docente
• Método de evaluación
• Bibliografía
• Web links
• Capacidades previas

Profesorado

Responsable

• Carlos Escolano Peinado ( )

Otros

• Aysel Palacios Ardanuy ( )

Horas semanales

Competencias

Competencias Transversales

Uso solvente de los recursos de información

• CT4 - Gestionar la adquisicion, la estructuracion, el analisis y la visualizacion de datos e informacion en el ambito de la especialidad y valorar de forma critica los resultados de esta gestion.

Lengua extranjera

• CT5 - Conocer una tercera lengua, preferentemente el inglés, con un nivel adecuado oral y escrito y en consonancia con las necesidades que tendrán los titulados y tituladas.

Espíritu emprendedor e innovador

• CT1 - Conocer y entender la organización de una empresa y las ciencias que rigen su actividad; tener capacidad para entender las normas laborales y las relaciones entre la planificación, las estrategias industriales y comerciales, la calidad y el beneficio. Conocer y entender los mecanismos en que se basa la investigación científica, así como los mecanismos e instrumentos de transferencia de resultados entre los diferentes agentes socioeconómicos implicados en los procesos de I+D+i.

Básicas

• CB6 - 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.
• CB7 - 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.
• CB8 - 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.
• CB9 - 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.
• CB10 - 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.

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

• CG2 - Identificar y aplicar métodos de análisis, extracción de conocimiento y visualización de datos recogidos en formatos muy diversos.
• CG3 - Definir, diseñar e implementar sistemas complejos que cubran todas las fases en proyectos de ciencia de datos

Competencias Técnicas

Específicas

• CE5 - Modelar, diseñar e implementar sistemas complejos de datos, incluyendo la visualización de datos
• CE6 - Diseñar el proceso de Ciencia de Datos y aplicar metodologías científicas para obtener conclusiones sobre poblaciones y tomar decisiones en consecuencia, a partir de datos estructurados o no estructurados y potencialmente almacenados en formatos heterogéneos.
• CE7 - Identificar las limitaciones impuestas por la calidad de datos en un problema de ciencia de datos y aplicar técnicas para disminuir su impacto
• CE9 - Aplicar métodos adecuados para el análisis de otro tipo de formatos, tales como procesos y grafos, dentro del ámbito de ciencia de datos
• CE13 - Identificar las principales amenazas en el ámbito de la ética y la privacidad de datos en un proyecto de ciencia de datos (tanto en el aspecto de gestión como de análisis de datos) y desarrollar e implantar medidas adecuadas para mitigar dichas amenazas.

Objetivos

1. Conocer el conjunto de problemas teóricos y prácticos que constituyen la ciencia de datos orientada a procesos, y comprender los principales algoritmos para abordarlos: tanto a nivel conceptual como a nivel de su aplicación a través de algunas de las herramientas y librerías actuales.
   Competencias relacionadas: CT4, CT5, CG2, CG3, CE5, CE6, CE7, CE9, CE13, CB7, CB9, CB10,
2. Adquirir y demostrar capacidad para poner en práctica los conocimientos adquiridos durante el curso, y relacionarlos con las perspectivas organizativas y de equipo como un proyecto de ciencia de datos orientado a procesos que se ejecuta en una organización real.
   Competencias relacionadas: CT1, CB6, CB8,

Contenidos

1. Modelos de procesos y datos de eventos
   Describing the concepts of process models and event data
2. Descubrimiento automático de modelos de procesos
   Overview on the different techniques to mine process models from event data
3. Verificación de conformidad entre modelos de procesos y datos de eventos
   The main techniques to relate observed and modeled behavior will be introduced
4. Mejora de procesos basada en la evidencia de los datos
   Techniques to improve and extend process models from event data
5. Selección de aplicaciones y técnicas avanzadas
   Advanced techniques to solve particular applications will be described, including online and multi-perspective techniques.
6. Metodología para proyectos de ciencia de datos orientados a procesos
   A description of the life-cycle of a PODS project will be provided.

Actividades

Actividad Acto evaluativo

Metodología docente

Método de evaluación

Bibliografía

Básica:

• Process mining : data science in action - Aalst, Wil van der, Springer, 2016. ISBN: 9783662498514
  
• Conformance checking : relating processes and models - Carmona Vargas, Josep; Van Dongen, Boudewijn; Solti, Andreas; Weidlich, Matthias, Springer International Publishing, 2018. ISBN: 9783319994130
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004166159706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca

Complementaria:

• Fundamentals of business process management - Dumas, M.; La Rosa, M.; Mendling, J.; Reijers, H.A, Springer , 2018. ISBN: 9783662565087
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991059745610306706&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Process mining in action : principles, use cases and outlook - Reinkemeyer, Lars, Springer , 2020. ISBN: 9783030401726
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991001814249706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Business process management: concepts, languages, architectures - Weske, Mathias, Springer , 2019. ISBN: 9783662594346
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004922648606711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Understanding petri nets - Wolfgang Reisig, Springer , 2013. ISBN: 9783642332777
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004922648406711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca

Web links

• https://www.tf-pm.org/

Capacidades previas