Análisis de Datos Masivos

• Profesorado
• Horas semanales
• Competencias
• Objetivos
• Contenidos
• Actividades
• Metodología docente
• Método de evaluación

Profesorado

Responsable

• Alexandre Arenas Moreno ( )

Otros

• David Antolino Rivas ( )

Horas semanales

Competencias

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

• CG3 - Capacidad para la modelización, cálculo, simulación, desarrollo e implantación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Inteligencia Artificial.

Competencias Técnicas de cada especialidad

Académicas

• CEA8 - Capacidad de realizar investigación en nuevas técnicas, metodologías, arquitecturas, servicios o sistemas en el área de la Inteligencia Artificial.

Profesionales

• CEP1 - Capacidad de resolver las necesidades de analisis de la informacion de las diferentes organizaciones, identificando las fuentes de incertidumbre y variabilidad.

Competencias Transversales

Trabajo en equipo

• CT3 - Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar ya sea como un miembro mas, o realizando tareas de direccion con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.

Razonamiento

• CT6 - Capacidad de evaluar y analizar de manera razonada y critica sobre situaciones, proyectos, propuestas, informes y estudios de caracter cientifico-tecnico. Capacidad de argumentar las razones que explican o justifican tales situaciones, propuestas, etc.

Analisis y sintesis

• CT7 - Capacidad de analisis y resolucion de problemas tecnicos complejos.

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.

Objetivos

1. Entender la problemática de los datos masivos.
   Competencias relacionadas: CEA8, CG3, CEP1, CT6, CT7, CB6,
2. Capacidad de análisis de grandes volúmenes de datos.
   Competencias relacionadas: CEA8, CG3, CEP1, CT3, CT6, CT7, CB6,

Contenidos

1. Introducción
   Contexto de datos masivos
2. Recogida de datos
   El problema de la recogida de grandes volumnes de datos.
3. Almacenamiento de datos.
   Cómo almacenar y acceder a grandes volúmenes de datos.
4. Exploración de datos
   Cómo exploramos los datos.
5. Pre-procesamiento de datos.
   Cómo pre-procesar grandes volúmenes de datos.
6. De los datos a los modelos.
   Cómo modelizar los datos.

Actividades

Actividad Acto evaluativo

Metodología docente

Método de evaluación