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Guia docenteCurso Escuela Universitaria Politécnica |
| Mestrado Universitario en Eficiencia e Aproveitamento Enerxético |
 Asignaturas |
| Técnicas de Análisis y Modelado de Datos para la Eficiencia |
| Contenidos |
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| Datos Identificativos | 2018/19 | |||||||||||||
| Asignatura | Técnicas de Análisis y Modelado de Datos para la Eficiencia | Código | 770523021 | |||||||||||
| Titulación |
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| Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Máster Oficial | 2º cuatrimestre |
Primero | Optativa | 3 | ||||||||||
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| Tema | Subtema |
| 1. Introducción al aprendizaje automático y la minería de datos | 1.1. Conceptos preliminares. 1.2. Análisis exploratorio de datos 1.3. Tipos de problemas: clasificación, regresión, clustering, detección de anomalías, etc. 1.4. Formas de aprendizaje: supervisado, no supervisado, por refuerzo, etc. |
| 2. Modelos para la clasificación supervisada y no supervisada de datos | 2.1. Conceptos preliminares 2.2. Modelos principales: k-vecinos más próximos, SVMs, clustering, etc. |
| 3. Modelos para regresión/identificación de sistemas para estimación y predicción | 3.1. Conceptos preliminares 3.2. Modelos principales |
| 4. Técnicas de procesado de datos | 4.1. Preparación de los datos y normalización 4.2. Reducción de la dimensión para datos de alta dimensión |
| 5. Metodología experimental y análisis de resultados | 5.1. Métricas para la evaluación de los modelos y técnicas para la estimación no sesgada del error 5.2. Métodos para la selección de modelos y análisis de resultados |
| 6. Control Estadístico de la Calidad | 6.1. Gráficos de control 6.2. Análisis de capacidad de procesos |
| 7. Ejemplos de aplicación en Eficiencia Energética | 7.1. Ejemplos en el ámbito del pronóstico de datos 7.2. Ejemplos en el ámbito de la detección de anomalías |
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