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
6 Obligatoria Tercero Primero
Idioma
Castellano
Prerrequisitos
Departamento ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP.
Responsable
ALIJA PÉREZ , JOSÉ MANUEL
Correo-e jmalip@unileon.es
raferd@unileon.es
Profesores/as
ALIJA PÉREZ , JOSÉ MANUEL
FERNÁNDEZ DÍAZ , RAMÓN ÁNGEL
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&nbsp;<em>examen final</em>&nbsp;de la&nbsp;<em>totalidad&nbsp;</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=&quot;MsoNormal&quot;>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 &quot;Pautas de actuación en los supuestos de plagio, copia o fraude en exámenes o pruebas de evaluación&quot; (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