Competencias / Resultados del título |
Código
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Competencias / Resultados del título
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A24 |
CE24 - Comprensión y dominio de las principales técnicas básicas y avanzadas de aprendizaje automático, incluyendo las dedicadas al tratamiento de grandes volúmenes de datos. |
A25 |
CE25 - Capacidad para identificar la adecuación de cada una de las técnicas de aprendizaje automático a la resolución de un problema, incluyendo los aspectos relacionados con su complejidad computacional o su capacidad explicativa, de acuerdo a los requisitos establecidos. |
A26 |
CE26 - Conocimiento de las herramientas informáticas actuales en el campo del aprendizaje automático, y capacidad para seleccionar la más adecuada para la resolución de un problema. |
B2 |
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio |
B3 |
CB3 - 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 |
B4 |
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado |
B7 |
CG2 - Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad composiciones escritas o argumentos motivados, redactar planes, proyectos de trabajo, artículos científicos y formular hipótesis razonables. |
B8 |
CG3 - Ser capaz de mantener y extender planteamientos teóricos fundados para permitir la introducción y explotación de tecnologías nuevas y avanzadas en el campo. |
B9 |
CG4 - 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. |
B10 |
CG5 - Ser capaz de trabajar en equipo, especialmente de carácter multidisciplinar, y ser hábiles en la gestión del tiempo, personas y toma de decisiones. |
C1 |
CT1 - Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida. |
C4 |
CT4 - Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad. |
Resultados de aprendizaje |
Resultados de aprendizaje |
Competencias / Resultados del título |
Identificar y saber afrontar los problemas más frecuentes relacionados con la
explosión de datos, conocidos como las "Vs del Big Data" y cómo algunos de ellos
afectan a la aplicación de técnicas de Aprendizaje Automático. |
A25
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B2 B9 B10
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C1 C4
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Conocer los métodos y técnicas más representativos y actuales de preprocesado
de datos para tratar grandes volúmenes de datos. |
A24 A25 A26
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B9
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C1
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Conocer los métodos y técnicas más representativas y actuales de Aprendizaje
Automático en entornos afectados por problemas como el volumen, la velocidad o
la privacidad de los datos. |
A24 A25 A26
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B3 B10
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C1 C4
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Saber manejar las herramientas y entornos de trabajo más actuales en el ámbito
del aprendizaje automático para tratar grandes volúmenes de datos. |
A24
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B2 B4 B7
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C1
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Conocer técnicas para la representación visual de datos complejos y saber utilizar
herramientas de visualización de datos para poder comunicar eficazmente los
resultados de los análisis realizados. |
A24 A26
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B2 B3 B4 B7 B8 B9 B10
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C1
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Conocer técnicas analíticas y escalables basadas en grafos. |
A24 A26
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B2 B8 B9 B10
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C1
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Contenidos |
Tema |
Subtema |
Problemáticas del análisis de datos en entornos "Big Data" |
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Tratamiento y visualización de grandes volúmenes de datos |
Técnicas de visualización
Técnicas de preprocesado de datos
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Aprendizaje distribuido |
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Aprendizaje federado |
Aprendizaje en el borde
Preservación de la privacidad |
Tratamiento de datos en continuo |
Aprendizaje incremental
Aprendizaje en tiempo real
Problemas de cambio de concepto |
Analítica de datos basada en grafos |
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Planificación |
Metodologías / pruebas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciales y virtuales) |
Horas trabajo autónomo |
Horas totales |
Solución de problemas |
A24 A25 A26 B2 B4 B7 B10 C1 C4 |
0 |
40 |
40 |
Prueba objetiva |
A24 A25 A26 B2 B3 B8 B9 |
3 |
0 |
3 |
Prácticas de laboratorio |
A24 A25 A26 B2 B3 B7 B9 B10 C1 |
21 |
21 |
42 |
Sesión magistral |
A25 A26 B2 B3 B8 B9 |
21 |
42 |
63 |
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Atención personalizada |
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2 |
0 |
2 |
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(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
Metodologías |
Descripción |
Solución de problemas |
Se desarrollarán ejemplos y ejercicios en los que el alumnado tendrá que aplicar los conocimientos teóricos de la asignatura a casos concretos. Se garantizará la interactividad, resolviendo las dudas planteadas por el alumnado, animando a contrastar sus soluciones y a plantear cuestiones relevantes. Parte de los problemas realizados serán evaluados. |
Prueba objetiva |
Se llevará a cabo una evaluación de la materia mediante una prueba que incluirá tanto preguntas sobre los contenidos teóricos, como supuestos prácticos y ejercicios de aplicación relacionados con los distintos temas vistos en la asignatura. |
Prácticas de laboratorio |
Se desarrollarán ejemplos y ejercicios en los que el alumnado tendrá que aplicar los conocimientos teóricos de la asignatura a casos concretos. Se garantizará la interactividad, resolviendo las dudas planteadas por el alumnado, animando a contrastar sus soluciones y a plantear cuestiones relevantes. Parte de los problemas realizados serán evaluados. |
Sesión magistral |
Clases magistrales donde se expondrán los conceptos teóricos de la asignatura, sin perder nunca de vista ejemplos de aplicación para motivar y contextualizar los contenidos de la materia. Se fomentará la interactividad en clase mediante la formulación de preguntas y se utilizarán distintos recursos como transparencias o demostraciones. |
Atención personalizada |
Metodologías
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Solución de problemas |
Prácticas de laboratorio |
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Descripción |
El desarrollo, tanto de las clases magistrales como de las de resolución de problemas y los laboratorios de prácticas, se realizará atendiendo al progreso del alumnado en las capacidades de comprensión y asimilación de los contenidos impartidos. El avance general de la clase se compaginará con una atención específica a quien presente mayores dificultades en la tarea del aprendizaje y con un apoyo adicional a quien presente mayor desenvoltura y deseen ampliar conocimientos.
La atención personalizada se realiza a través de los siguientes canales:
- Correo-e: De uso para hacer consultas de respuesta corta o solicitar encuentros para resolver dudas.
- Teams: De uso en el horario oficial de tutorías en los que se garantiza una respuesta inmediata. Sin embargo, dado el elevado número de alumnado, se recomienda solicitud previa de tutoría a través del correo-e.
- Campus virtual: Se pondrán a disposición del alumnado "foros temáticos" que resuelvan dudas generales ligadas la actividades específicas como las prácticas. |
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Evaluación |
Metodologías
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Competencias / Resultados |
Descripción
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Calificación
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Solución de problemas |
A24 A25 A26 B2 B4 B7 B10 C1 C4 |
Se valorarán los resultados, forma y condiciones de realización de diversos trabajos puntuables que se detallarán durante el curso. Algunas de las sesiones estarán dedicadas a la revisión de los trabajos entregados y se realizarán preguntas sobre los mismos. La asistencia a estas sesiones es de carácter obligatorio, en el caso contrario el efecto será el mismo que la no entrega de la práctica. |
40 |
Prueba objetiva |
A24 A25 A26 B2 B3 B8 B9 |
Realización obligatoria. Se evaluará el dominio de los conocimientos teóricos y operativos de la asignatura. |
60 |
Prácticas de laboratorio |
A24 A25 A26 B2 B3 B7 B9 B10 C1 |
Son obligatorias para poder aprobar los trabajos de la solución de problemas e influyen en la calificación final de estos, pero no se puntúan al margen de la nota otorgada a la solución de problemas. |
0 |
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Observaciones evaluación |
Para poder aprobar la materia el estudiante deberá cumplir los siguientes requisitos (puntuación entre 0 y 10 en todas las actividades):
- Lograr una nota superior o igual a 4 en la prueba mixta final realizada al final del cuatrimestre.
- Lograr una nota superior o igual a 5 al realizar la suma de todas las pruebas de evaluación.
Evaluación en caso de la convocatoria adelantada - En caso de que el alumnado solicite y asista a la convocatoria adelantada, el 50% de su nota será la prueba mixta (examen final) y el otro 50% el trabajo tutelado. El trabajo tutelado se entregará con fecha límite el mismo día del examen oficial de la convocatoria adelantada. Para aprobar la materia, el alumnado debe cumplir los requisitos mencionados anteriormente. Sobre la responsabilidad compartida de los trabajos en grupo- En las actividades que se llevan a cabo en grupos, todas las personas que forman el grupo de trabajo serán responsables solidarias del trabajo realizado y entregado, así como de las consecuencias que se deriven del incumplimiento de las normas de autoría del mismo. - El trabajo entregado debe ser original del grupo. De acuerdo al Artículo 11, Apartado 4b), del Reglamento disciplinar del estudiantado de la UDC, la entrega de trabajos no originales o con partes duplicadas (sea por copias entre compañeros/as, por obtención de otras fuentes, etc.) conllevará la calificación de SUSPENSO con 0 puntos en esa convocatoria completa tanto para el grupo que presente material copiado como para el grupo que lo facilite. Matrícula a tiempo parcial - El alumnado matriculado a tiempo parcial tendrá que entregar las
actividades evaluables en las condiciones y plazos que se establezcan. Será obligación del alumnado comunicar su situación al profesorado. No presentado - Únicamente tendrá condición de “No presentado” quien no entregue actividad alguna ni concurra a la prueba objetiva. NOTA: Todos los aspectos relacionados con “dispensa académica”, “dedicación al estudio”, “permanencia” y “fraude académico” seguirán de acuerdo con la normativa académica vixente da UDC.
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Fuentes de información |
Básica
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Bill Chambers and Matei Zaharia (2018). Spark : the definitive guide :big data processing made simple . Sebastopol, CA : O'Reilly Media, Inc.
Jules S. Damji, Brooke Wenig, Tathagata das, and Denny Lee (2020). Learning Spark : Lightning-fast big data analytics. Sebastopol, CA : O'Reilly |
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Complementária
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Recomendaciones |
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
Procesamiento Paralelo/614G02023 | Aprendizaje Automático III/614G02026 | Aprendizaje Automático I/614G02019 | Aprendizaje Automático II/614G02021 |
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Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
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Asignaturas que continúan el temario |
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Otros comentarios |
* En el caso de discrepancia en la información proporcionada por las guías docentes en gallego y castellano, prevalece el documento correspondiente al idioma institucional (gallego).
RECOMENDACIONES
EN IGUALDAD DE GÉNERO Y DIVERSIDAD - Según recogen las distintas normativas de aplicación para la docencia universitaria se debe incorporar la perspectiva de género en la materia, por lo que los trabajos entregados por el alumnado y el material preparado por el profesorado debe usar lenguaje no sexista. - Se fomentarán valores de respeto e igualdad, evitando de este modo prejuicios y actitudes sexistas y discriminatorias. - Se facilitará la integración del alumnado que por razones físicas, sensoriales, psíquicas o socioculturales, experimenten dificultades a un acceso adecuado, igualitario y provechoso de la vida universitaria. RECOMENDACIONES EN SOSTENIBILIDAD Y MEDIO AMBIENTE - Se debe hacer un uso sostenible de los recursos y destacar la prevención de los impactos negativos sobre el medio natural. - Se debe tener en cuenta la importancia de los principios éticos relacionados con los valores de sostenibilidad en los comportamientos personales y profesionales. |
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