Materia
Introducción a la ciencia de datos
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Inglés
Descripción y contextualización de la asignatura
Este curso tiene como objetivo brindar a los estudiantes una introducción y una experiencia práctica de la ciencia, enseñarles cómo seguir aprendiendo ciencia y darles el deseo y las habilidades necesarias para hacerlo. Para cada tema, el objetivo es ofrecer una descripción general y una demostración simple de lo que se está investigando, y guiar a los estudiantes hacia recursos más potentes para que profundicen en ellos.Profesorado
| Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| JUSTO BLANCO, RAQUEL | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctora | Bilingüe | Lenguajes y Sistemas Informáticos | raquel.justo@ehu.eus |
| RODRIGUEZ FUENTES, LUIS JAVIER | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctor | No bilingüe | Lenguajes y Sistemas Informáticos | luisjavier.rodriguez@ehu.eus |
Tipos de docencia
| Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
|---|---|---|---|
| Magistral | 18 | 30 | 48 |
| P. Laboratorio | 12 | 15 | 27 |
Actividades formativas
| Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
|---|---|---|
| Aula/Seminario/Taller | 18.0 | 100 % |
| Laboratorio / Campo | 12.0 | 100 % |
| Trabajo Autónomo | 45.0 | 0 % |
Sistemas de evaluación
| Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
|---|---|---|
| Trabajos Prácticos | 30.0 % | 50.0 % |
| Trabajos y proyectos | 40.0 % | 70.0 % |
Resultados del aprendizaje de la asignatura
Competencias:RC3 - Ser capaz de pensar estadísticamente y realizar investigaciones basadas en datos
Habilidades o destrezas:
RHE1 - Ser capaz de pensar analíticamente
RHE3 - Ser capaz de escribir documentos y memorias técnicas
RHT5 - Ser capaz de realizar análisis y visualización de datos y de sus relaciones de forma expresiva y significativa
RHT6 - Ser capaz de aplicar técnicas de Machine Learning para estimar modelos que relacionen diferentes variables y magnitudes
Temario
1- Introducción a la materia2- Computación con lenguaje Python
3- Adquisición, procesado, exploración y visualización de datos
4- Modelado de datos con técnicas de tipo Machine Learning