Materia
Exploración y análisis de datos
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Virtual
- Idioma
- Castellano
Profesorado
Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
---|---|---|---|---|---|---|
ARBELAIZ GALLEGO, OLATZ | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctora | Bilingüe | Arquitectura y Tecnología de Computadores | olatz.arbelaitz@ehu.eus |
GURRUTXAGA GOIKOETXEA, IBAI | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctor | Bilingüe | Arquitectura y Tecnología de Computadores | i.gurrutxaga@ehu.eus |
INZA CANO, IÑAKI | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctor | Bilingüe | Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial | inaki.inza@ehu.eus |
IRIGOYEN GARBIZU, ITZIAR | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctora | Bilingüe | Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial | itziar.irigoien@ehu.eus |
MARTIN ARAMBURU, JOSE IGNACIO | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Titular De Universidad | Doctor | Bilingüe | Arquitectura y Tecnología de Computadores | j.martin@ehu.eus |
MUGUERZA RIVERO, JAVIER FRANCISCO | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Catedratico De Universidad | Doctor | Bilingüe | Arquitectura y Tecnología de Computadores | j.muguerza@ehu.eus |
PEREZ DE LA FUENTE, JESUS MARIA | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctor | Bilingüe | Arquitectura y Tecnología de Computadores | txus.perez@ehu.eus |
DORRONSORO IBERO, JOSE RAMON | Universidad Autónoma de Madrid | Profesorado Catedratico De Universidad | Doctor | jose.dorronsoro@uam.es |
Competencias
Denominación | Peso |
---|---|
Conocer los principios teóricos y los fundamentos avanzados de la computación estadística, numérica y gráfica, de los sistemas basados en la inteligencia artificial, y de la representación de la información. | 33.0 % |
Saber aplicar los fundamentos y avances en computación estadística, numérica y gráfica, en sistemas basados en la inteligencia artificial, y en la representación de la información, para desarrollar sistemas, servicios y aplicaciones informáticas innovadoras, definiendo, evaluando y seleccionando plataformas hardware y software adecuadas. | 33.0 % |
Ser capaz de crear nuevos algoritmos y modelos de computación estadística, numérica y gráfica, nuevos paradigmas de inteligencia artificial y nuevas técnicas de representación de la información, analizando su complejidad computacional, demostrando su validez y obteniendo desarrollos tecnológicos. | 33.0 % |
Tipos de docencia
Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
---|---|---|---|
Magistral | 30 | 45 | 75 |
Seminario | 10 | 15 | 25 |
P. Ordenador | 20 | 30 | 50 |
Actividades formativas
Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
---|---|---|
Actividades propuestas por el equipo docente a través de la plataforma virtual | 0.0 | 0 % |
Clases expositivas | 20.0 | 100 % |
Elaboración de informes y exposiciones | 30.0 | 30 % |
Estudio sistematizado | 40.0 | 0 % |
Horas de contacto virtual a través de la plataforma (participación en foros, consulta de dudas, etc) | 0.0 | 100 % |
Interacción con el docente en entornos virtuales | 0.0 | 30 % |
Lectura y análisis prácticos | 40.0 | 50 % |
Talleres de aplicación | 20.0 | 100 % |
Videoconferencias | 0.0 | 100 % |
Sistemas de evaluación
Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
---|---|---|
Asistencia y Participación | 15.0 % | 25.0 % |
Exposiciones | 30.0 % | 40.0 % |
OTROS | 0.0 % | 10.0 % |
Participación en los foros | 15.0 % | 25.0 % |
Pruebas de evaluación a distancia | 75.0 % | 85.0 % |
Trabajos Prácticos | 30.0 % | 40.0 % |
Temario
Introducción general a la problemática y nociones básicasVisualización de una variable y de las relaciones entre variables
Métodos de clasificación no supervisada
Métodos de clasificación supervisada
Métodos de reducción de la dimensionalidad (factoriales)
Combinación de métodos
Bibliografía
Bibliografía básica
HAND, D., MANNILA, H., SMYTH, P., `Principles of Data Mining¿, MIT Press, 2001.LEBART L., PIRON M., MORINEAU A., `Statistique exploratoire multidimensionnelle¿, Dunod, 4eme édition, 2006.
HASTIE T., TIBSHIRANI R., FRIEDMAN J., `The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction¿, Springer Verlag, 2001.
MYATT G.J., `Making Sense of Data: A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining¿, John Wiley, 2006.
Bibliografía de profundización
ANDERBERG M.R., `Cluster analysis for applications¿, Academic Press, New York, 1973.HARTIGAN J., `Clustering Algorithms¿, Wiley, 1975,
BREIMAN L., FRIEDMAN J., OLSHEN R., STONE C., `Classification and Regression Trees¿, Wadsworth and Brooks, Monterrey CA, 1984.
QUINLAN J.R, `C4.5: Programs for Machine Learning¿, Morgan Kaufmann, 1992
FAYYAD U., PIATETSKY-SHAPIRO G., SMYTH P., UTHURUSAMY R., (eds.), `Advances in Knowledge Discovery and Data Mining¿, AAAI/MIT Press, 1996.
D. MICHIE, D.J. SPIEGELHALTER, C.C. TAYLOR, (eds), `Machine Learning, Neural and Statistical Classification¿ http://www.amsta.leeds.ac.uk/~charles/statlog
CUADRAS C.M., `Métodos de Análisis Multivariante, 1.edición EUNIBAR, 1981, 2.edición, Promociones y Publicaciones Universitarias, 1991.
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JAMBU, M., LEBEAUX, M.-O `Cluster Analysis and Data Analysis¿., North-Holland, 1983.
JAMBU, M., `Exploration informatique et statistique des données¿, Dunod, 1989.
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CLEVELAND W., 'Visualizing Data', Summit, NJ: Hobart Press, 1993.
CLEVELAND W.,`The Elements of Graphing Data, revised¿, Hobart Press, 1994
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JACOBY W.G., 'Statistical Graphics for Visualizing Multivariate Data', Sage Publications,