Guia docente

DATOS IDENTIFICATIVOS

2024_25

Asignatura

MINERÍA DE DATOS

Código

00717022

Enseñanza

0717 - GRADO INGENIERÍA DATOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Descriptores

Cr.totales

Tipo

Curso

Semestre

Obligatoria

Tercero

Primero

Idioma

Castellano

Prerrequisitos

Departamento

ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP.

Responsable

ALIJA PÉREZ , JOSÉ MANUEL

Correo-e

jmalip@unileon.es
raferd@unileon.es
pverg@unileon.es

Profesores/as

ALIJA PÉREZ , JOSÉ MANUEL

FERNÁNDEZ DÍAZ , RAMÓN ÁNGEL

VERDE GARCIA , PAULA

Web

http://

Descripción general

Se explican los principales conceptos de sistemas de información avanzados (Datawarehouse, Data Mining, Business Intelligence, CRM, ERP). La clave es poder acceder a un gran volumen de datos y extraer información útil que nos permita ayudar en la toma de decisiones de la empresa, encontrar patrones de compra entre nuestros clientes y presentar información en tiempo real

Tribunales de Revisión

Tribunal titular
Cargo	Departamento	Profesor
Presidente	ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP.	CASTEJON LIMAS , MANUEL
Secretario	ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP.	MEDINA MARTINEZ , GABRIEL
Vocal	ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP.	RODRIGUEZ LERA , FRANCISCO JAVIER

Tribunal suplente
Cargo	Departamento	Profesor
Presidente		FERNANDEZ ROBLES , LAURA
Secretario	ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP.	RODRIGUEZ DE SOTO , ADOLFO
Vocal	ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP.	PANIZO ALONSO , LUIS

Competencias

Código
A18971	717CE17 Capacidad para comprender y dominar los fundamentos y técnicas para la búsqueda, extracción, filtrado y clasificación de información en grandes colecciones de datos heterogéneos.
B5801	0717CG2 Capacidad para abordar con éxito todas las etapas de un proyecto de análisis de datos: exploración previa de los datos, preprocesado, análisis, visualización y comunicación de resultados.
B5802	0717CG3 Capacidad para concebir, diseñar, analizar, implementar y utilizar aplicaciones para el análisis de datos y la extracción de conocimiento a partir de distintas fuentes de datos.
B5805	0717CG6 Capacidad para liderar proyectos propios de la ciencia e ingeniería de datos y de la inteligencia artificial en distintos ámbitos de aplicación, determinando los objetivos, prioridades, métodos, planificación y controles.
B5807	0717CT2 Capacidad para la interpretación de resultados con iniciativa, creatividad y razonamiento crítico y autocrítico.
B5810	0717CT5 Capacidad de trabajo en equipo, asumiendo diferentes roles dentro del grupo.
C3	CMECES3 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.
C4	CMECES4 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado

Resultados de aprendizaje

Resultados	Competencias
Comprende y aplica los principios y las técnicas para manipular, limpiar, integrar y transformar conjuntos de datos	A18971
Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, desarrollar y firmar proyectos en el ámbito de la ingeniería en informática que tengan por objeto, de acuerdo con los conocimientos adquiridos, la concepción, el desarrollo o la explotación de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas.		B5805
Capacidad para identificar y seleccionar los elementos más relevantes de un conjunto de datos para construir modelos robustos		B5807
Capacidad para identificar y categorizar diferentes tipos de problemas que se pueden abordar seleccionado las técnicas más idóneas para cada situación		B5802
Que los estudiantes puedan plasmar y transmitir la información, ideas, problemas y soluciones a diferentes niveles de audiencias			C4
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.			C3
Capacidad de trabajo en equipo, asumiendo diferentes roles dentro del grupo.		B5810
Capacidad para seleccionar, diseñar, desplegar, integrar y gestionar proyectos de minería de datos que satisfagan las necesidades del problema de análisis		B5802
Comprende y aplica métricas de evaluación adecuadas para medir el rendimiento y la precisión de los métodos de minería de datos		B5801 B5807

Contenidos

Bloque	Tema
Bloque I: DATAWAREHOUSE. PROCESO DE OBTENCIÓN DE DATOS	RECOPILACIÓN, LIMPIEZA, EXPLORACIÓN Y SELECCIÓN.
Bloque II: TÉCNICAS AVANZADAS DE MINERÍA DE DATOS	MÉTRICAS, VALIDACIÓN Y ENTRENAMIENTO
Bloque III: ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE DATOS	MODELOS PARA ANÁLISIS PREDICTIVO Y CLASIFICACIÓN
Bloque IV: MINERÍA DE DATOS COMPLEJOS	APLICADA A: ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO. MEJORA EN LA TOMA DE DECISIONES. MINERÍA WEB MINERÍA DE TEXTO

Planificación

Metodologías :: Pruebas
	Horas en clase	Horas fuera de clase	Horas totales
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria	20	35	55

Tutorías	3	0	3

Sesión Magistral	32	30	62

Pruebas de desarrollo	5	25	30

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías

Metodologías ::

	descripción
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria	Formulación, análisis, resolución y debate de un problema o ejercicio, relacionado con la temática de la asignatura.
Tutorías	Reunión del profesor con un grupo reducido de alumnos apoyándose conceptualmente en las teorías del aprendizaje más que en las de enseñanza.
Sesión Magistral	Exposición de los contenidos de la asignatura.

Tutorías

Tutorías

descripción

Se resolverán las dudas de los alumnos en el despacho de forma personalizada o a través de correo electrónico institucional.

Evaluación

	descripción	calificación
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria	Realización y entrega de los ejercicios prácticos realizados en las clases de laboratorio. Se realizará un examen que evaluará los conocimientos adquiridos en las prácticas.	40% Minimum grade to pass the subject: 5
Pruebas de desarrollo	Resolución de problemas. Consistirán en pruebas escritas de resolución de casos y problemas.	40% Minimum grade to pass the subject: 5
Otros	Entrega de trabajos de carácter opcional, asistencia y participación del alumno tanto en clase como en Moodle.	20% Se sumará esta nota cuando se haya superado la parte teórica y práctica

Otros comentarios y segunda convocatoria
<p>SEGUNDA CONVOCATORIA:</p><p>En este caso el alumno deberá superar un <em>examen final</em> de la <em>totalidad </em>de los resultados de aprendizaje de la asignatura. Debiendo obtener un mínimo de cinco puntos tanto en la parte teórica como en la parte práctica.</p><p class="MsoNormal">Tanto los trabajos como las prácticas presentadas por los alumnos, podrán ser revisadas con un programa antiplagio que puede realizar comprobaciones entre los trabajos de los alumnos de la convocatoria actual, las convocatorias anteriores y otras fuentes externas. En el caso de detectarse plagio se procederá a la retirada inmediata del examen, expulsión del alumno y calificación como suspenso del trabajo o práctica presentada. En cualquier caso, se atenderá a lo establecido en la normativa interna de la ULE incluida en el documento "Pautas de actuación en los supuestos de plagio, copia o fraude en exámenes o pruebas de evaluación" (Aprobado por la Comisión Permanente del Consejo de Gobierno 29/01/2015).</p>

Fuentes de información

Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica	Pascual Montañes y Eduardo Olier, Corporate Governance Intelligence, Prentice Hall, Last edition Robert Groth, Data Mining, Prentice Hall, Last edition José Hernández Orallo, M.ª José Ramírez Quintana, César Ferri Ramírez, Introducción a la Minería de Datos, Prentice Hall, Last edition Jordi Conesa Caralt y Josep Curto Díaz, Introducción al Business Intelligence, Editorial UOC, Last edition

Complementaria

Recomendaciones

Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

SISTEMAS DE INFORMACIÓN. ASPECTOS LEGALES Y ÉTICOS / 00717004

PROGRAMACIÓN / 00717005

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO / 00717014

BASES DE DATOS / 00717015

INGENIERÍA DEL SOFTWARE / 00717020