Número de créditos: 6,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 17/10/2023 - 07/06/2024
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
*Experimentación e Investigación. Reproducibilidad y documentación
*Proyectos básicos de aplicación de técnicas de Ciencia del Dato y Big Data
*Etapas de un proyecto Prospectiva Tecnológica
*Cuestiones éticas y legales asociadas a cada etapa de un proyecto *Legislación de protección de datos que afectan al proyecto en Data Science
*Técnicas de anonimización. Aplicaciones a datos médicos
*Calidad del dato
*Metodologías para incrementar la calidad de la información Enriquecimiento: **Open Data, Linked Data, Semantic Linked Data, etc. Aprendizaje relacional
*Ciencia del Dato y empresa
*Problemas empresariales y soluciones basadas en Data Science Modelos de negocio basados en datos
*Casos de estudio
Número de créditos: 4,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 18/10/2023 - 29/11/2023
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
Fundamentos de Python
Tipos de datos: números, cadenas, tuplas, listas, diccionarios, conjuntos Definiciones por comprensión, estructuras de control, etc.
Definición de funciones
Gestión de errores
Arquitecturas y paradigmas para los datos (Introducción)
Tipos de datos: Estructurados y desestructurados
Obtención de datos
Almacenamiento y consulta (BDR)
Biblioteca estándar Python y Otras bibliotecas
Número de créditos: 4,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 19/10/2023 - 24/11/2023
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
Fundamentos de Estadística
* Probabilidad e inferencia estadística
* Análisis Exploratorio de Datos
* Modelo de Regresión Lineal Múltiple Entorno de programación estadística R
* Tipos de objetos.
* Elementos de Programación
* Gestión de datos
* Análisis exploratorio de datos: visualización
Número de créditos: 5,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 29/11/2023 - 18/01/2024
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
* Concepto básicos en Aprendizaje estadístico * Modelo lineal generalizado.
* Modelos de Regresión no lineales
* Modelos de Regresión no paramétricos
* Regresión y clasificación mediante KNN
Número de créditos: 4,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 01/12/2023 - 17/01/2024
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
* Introducción a los datos (estructurados y desestructurados)
* Introducción y repaso sobre obtención de datos (APIs, RDF, logs, transacciones, textos, etc.)
* Tratamiento y limpieza de datos: Expresiones regulares, Herramientas ETL * Almacenamiento: BD relacionales versus BD NoSQL.
* Bases de datos NoSQL
* Procesamiento en paralelo y escalabilidad
* Introducción a los ecosistemas Big Data
Número de créditos: 4,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 20/03/2024 - 12/04/2024
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
* Introducción a los ecosistemas Big Data
* Almacenamiento y procesamiento distribuido * El ecosistema Hadoop
* Spark
* Integración con R y Python.
Número de créditos: 5,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 24/01/2024 - 20/02/2024
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
* Técnicas de Reducción de la dimensionalidad * Análisis de Conglomerados
* Técnicas de clasificación probabilística
* Support Vector Machines (SVM)
* Árboles de clasificación y regresión
Número de créditos: 4,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 21/02/2024 - 15/03/2024
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
* Redes neuronales
* Sistemas de ranking
* Técnicas de combinación de modelos.
* Herramientas estadísticas para la Bioinformática * Selección de atributos
Número de créditos: 3,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 08/05/2024 - 28/06/2024
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
Métodos de soluciones individuales
Métodos basados en poblaciones
Redes convolucionales
Redes recurrentes
Número de créditos: 3,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 24/01/2024 - 08/02/2024
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
* Inteligencia Colectiva y flujos de datos
** Web Social
** Social Media
** Metodologías ''crowd''
* Redes: Conceptos, topología y comportamiento extremal
** Propagación
** Resiliencia en redes
** Computación bajo reputación y confianza
* Análisis de la semántica emergente: Análisis de opinión y sentimientos * Sistemas de recomendación (Item based, User Based)
* Aplicaciones
Número de créditos: 2,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 24/04/2024 - 04/05/2024
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
* Técnicas básicas
* Modelos ARIMA
* Modelos de series temporales no lineales: ARCH-GARCH * Análisis espectral
* Georeferenciación estadística
* Técnicas de predicción espacial
Número de créditos: 3,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 04/04/2024 - 26/04/2024
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
Introducción a la inteligencia de negocio
Aplicaciones
Data Smart y Data warehouse
Bases de datos OLAP, OLTP
Plataformas de inteligencia de negocio
Herramientas de minería de datos integradas en las plataformas Uso de herramientas de BI
Diseño de cuadro de mandos
Número de créditos: 3,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 19/05/2024 - 05/06/2024
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
Módulo I: Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural
Introducción: de la Lingüística Computacional a la Ingeniería del Lenguaje Natural Niveles y técnicas para el estudio y tratamiento automático de los lenguajes naturales
Nociones y técnicas básicas: Expresiones regulares, Autómatas y Gramáticas Recursos lingüísticos
Módulo II: Lenguaje natural, datos y conocimiento
Reconocimiento automático de la voz: Redes neuronales y otras tecnologías aplicadas al nivel acústico. Análisis del entrenamiento, adaptación y evaluación.
Análisis léxico-morfológico: corpus lingüísticos y técnicas relacionadas con la ciencia del dato. Corrección ortográfica, lematización, tokenización.
Análisis gramatical: sintaxis y semántica. Modelos basados en conocimiento y modelos estadísticos.
Gestión del diálogo: Autómatas. Sistemas basados en agentes. El enfoque basado en el estado de información. Las técnicas POMDP (procesos de decisión de Markov parcialmente observables) como soporte al aprendizaje automático en gestión del diálogo.
Traducción automática: Técnicas y enfoques. Paradigmas basados en reglas, basados en corpus y enfoques híbridos.
Aplicaciones comerciales e industriales: Speech Analytics, Content Analytics, Text Mining, Information Retrieval and Extraction, Question Answering, Sentiment Analysis, Entity Names Recognition, etc.
NLTK: Librería Python para lenguaje natural
Manipulación de corpus
Normalización de textos: segmentación, tokenización, lematización. Tagging
Clasificación de textos
Parsing
Análisis semántico: gramáticas de estructuras de rasgos Representación del conocimiento
StanfordCore NLP
Sistema de reconocimiento de entidades
Tagging
Classifier
Information Extraction
Estudio de aplicaciones comerciales e industriales
Ejemplos como Watson Analytics y otras plataformas que integran Big Data y sistemas basados en lenguaje natural en distintas áreas
Número de créditos: 2,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 22/02/2024 - 13/03/2024
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
Herramientas, librerías y metodologías para la visualización de datos
Número de créditos: 2,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 14/03/2024 - 03/04/2024
Horario: Estudios a distancia, Módulo/Asignatura sin horario
Contenido:
Arquitectura de la visualización de la Información Estructura visual: diseño e implementación Infografías y economía visual
Presentación de informes y Reports
Número de créditos: 6,00 ECTS
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 01/11/2023 - 24/06/2024
Contenido:
Desarrollo del Trabajo fin de Máster, orientado a la aplicación de los conocimientos y competencias adquiridas en los restantes módulos. Los tutores serán tanto académicos como empresariales