Temas Avanzados de Ingeniería de Datos I

Créditos
6
Tipos
Obligatoria
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos , pero tiene capacidades previas
Departamento
EIO;TSC;EEL;CS;DAC
Web
https://sites.google.com/upc.edu/etica-gced/home
En aquesta assignatura s'impartiran seminaris sobre diferents temes relacionats amb l'Enginyeria de Dades. Serà una assignatura activa que anirà evolucionant al llarg dels anys segons les prioritats tecnològiques, la presència d'experts en temes estratègics i la disponibilitat de recursos per realitzar activitats dins d'un àmbit particular.Aquest curs l'assignatura se centrarà en l'Ètica de Dades.

Profesorado

Responsable

Otros

Horas semanales

Teoría
2
Problemas
0
Laboratorio
2
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
6

Competencias

Competencias Transversales

Transversales

  • CT2 [Avaluable] - Sostenibilidad y Compromiso Social. Conocer y comprender la complejidad de los fenómenos económicos y sociales típicos de la sociedad del bienestar; tener capacidad para relacionar el bienestar con la globalización y la sostenibilidad; lograr habilidades para utilizar de forma equilibrada y compatible la técnica, la tecnología, la economía y la sostenibilidad.
  • CT3 - Comunicación eficaz oral y escrita. Comunicarse de forma oral y escrita con otras personas sobre los resultados del aprendizaje, de la elaboración del pensamiento y de la toma de decisiones; participar en debates sobre temas de la propia especialidad.
  • CT4 - Trabajo en equipo. Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar, ya sea como un miembro más o realizando tareas de dirección, con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.
  • CT7 - Tercera lengua. 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.
  • CT8 - Perspectiva de género. Conocer y comprender, desde el propio ámbito de la titulación, las desigualdades por razón de sexo y género en la sociedad; integrar las diferentes necesidades y preferencias por razón de sexo y de género en el diseño de soluciones y resolución de problemas.

    • Básicas

  • CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
  • CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
  • CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
  • CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

    • Competencias Técnicas Genéricas

    Genéricas

  • CG3 - Trabajar en equipos y proyectos multidisciplinares relacionados con el procesado y explotación de datos complejos, interactuando fluidamente con ingenieros y profesionales de otras disciplinas.
  • CG4 - Identificar oportunidades para aplicaciones innovadoras orientadas a datos en entornos tecnológicos en continua evolución.
  • CG5 - Poder recurrir a conocimientos fundamentales y metodologías de trabajo sólidas adquiridos durante los estudios para adaptarse a los nuevos escenarios tecnológicos del futuro.

    • Objetivos

    1. Reconocer y comprender el impacto social y ambiental de la ciencia y la ingeniería de datos, y las cuestiones éticas implicadas en sus aplicaciones.
      Competencias relacionadas: CB2, CB3, CB4, CB5, CT2, CT3, CT4, CT7, CT8, CG3, CG4, CG5,
      Subcompetences
      • Practicar el pensamiento crítico y desarrollar las capacidades de argumentación y comunicación a través del diálogo y el debate en el ámbito de la ciencia e ingeniería de datos.
      • Aprender a usar los conceptos y términos éticos y legales relevantes

    Contenidos

    1. Ética de datos. Introducción
      Ética y moral. Tecnología, valores y política. Profesión de ingeniería. Responsabilidad. Conflicto ético. Deliberación y argumentación.
    2. Leyes, códigos y principios éticos.
      Principios éticos. Normativas nacionales e internacionales. Códigos de ética. Autoevaluación ética en la investigación. Declaración de impacto en artículos de investigación.
    3. Casos de estudio actuales en ciencia e ingeniería de datos
      Cuestiones éticas transversales (Privacidad, origen de los datos, sesgos, alineación de valores, mundo virtual, alertas, impacto ambiental, ODS, manipulación, género, etc.). Campos de aplicación de la ética de los datos (educación, salud, política democrática, derecho, neurociencia y neuroderechos, etc.)

    Actividades

    Actividad Acto evaluativo


    Aprendizaje sobre Ética en Ciència i Enginyeria de Dades. Introducción


    Objetivos: 1
    Contenidos:
    Teoría
    20h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    30h

    Estudio casos en ciencia e ingeniería de datos.

    Estudio, reflexión, exposición, diálogo y conclusiones de cada caso presentado.
    Objetivos: 1
    Contenidos:
    Teoría
    10h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    30h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    60h

    Metodología docente

    The first sessions will be an introduction to ethics in the area of data science and engineering. The following sessions will be worked by the students.
    Each week has an associated theme assigned to a student group. Each group is in charge of investigating the assigned topic in greater depth. The group presents the topic and makes proposals for the dialogue: arguments for and against. The group organizes activities for colleagues so that everyone can delve into the ethical issues that the topic represents.

    Método de evaluación

    La asignatura se evaluará de la siguiente manera:
    Participación en clase: 25 %
    Desarrollo de un tema y presentación: 75 %

    En caso de reevaluación se realizará un examen y un trabajo adicional.

    Bibliografía

    Básico

    Complementario

    Web links

    Capacidades previas

    las obtenidas en las asignaturas anteriores