ATENCiÓN LA INFORMACIÓN MÁS ACTUALIZADA SE ENCUENTRA EN LA GUÍA ACADÉMICA
El módulo RECUPERACIÓN DE LA INFORMACIÓN Y DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO (15
ECTS) consta de dos materias:
• MINERÍA DE DATOS (9 ECTS), dividida en 1 asignatura obligatoria “Minería de Datos ” (3
ECTS) y 2 asignaturas optativas: “Minería Web” (3 ECTS) y “Minería de Datos Aplicada
a la Bioinformática” (3 ECTS)
• RECUPERACIÓN AVANZADA DE LA INFORMACIÓN Y CIBERMETRÍA (6 ECTS), dividida en
2 asignaturas optativas: “Recuperación Avanzada de la Información” (3 ECTS) y
“Cibermetría” (3 ECTS)
Materia: MINERÍA DE DATOS
Carácter: Mixta
ECTS: 9
Unidad temporal: Semestre 1 y Semestre 2
Lenguas en las que se imparte: Castellano
Asignaturas que componen la materia
Asignatura 1: MINERÍA DE DATOS
Carácter: Obligatoria
ECTS: 3
Unidad temporal: Semestre 1
Lenguas en las que se imparte: Castellano
Asignatura 2: MINERÍA WEB
Carácter: Optativa
ECTS: 3
Unidad temporal: Semestre 2
Lenguas en las que se imparte: Castellano
Asignatura 3: MINERÍA DE DATOS APLICADA A LA BIOINFORMÁTICA
Carácter: Optativa
ECTS: 3
Unidad temporal: Semestre 2
Lenguas en las que se imparte: Castellano
Resultados de aprendizaje de la materia
• Saber llevar a cabo todas las etapas del proceso de minería de datos, valorar la importancia de las etapas
previas a la aplicación de los algoritmos de minería y conocer las diferentes técnicas de
preprocesamiento y preparación de datos
• Saber aplicar los algoritmos más importantes de cada categoría así como las técnicas de evaluación y
validación de los modelos obtenidos mediante su aplicación
• Identificar posibles campos de aplicación de la minería de datos
• Conocer los fundamentos de la Minería Web, su clasificación en minería de contenido, de estructura y
de uso y los diferentes métodos de minería de datos aplicables en el campo de la minería Web
• Saber aplicar sistemas personalizados de recomendación, y usar técnicas de Minería Web en dichos
sistemas
• Saber usar las bases de datos biomédicas primarias y secundarias
• Saber aplicar técnicas de la Minería de Datos para extraer conocimiento a partir de las bases de datos
biomédicas
• Saber utilizar las técnicas de clustering para analizar distintos tipos de datos biológicos
Actividades formativas de la materia
Actividad Formativa |
Horas Presenciales |
Horas de Trabajo personal |
% Presenc |
Clase magistral |
45 |
45 |
50 |
Exposición y debate |
15 |
|
100 |
Actividad de seguimiento online |
30 |
15 |
67 |
Revisión bibliográfica y elaboración de trabajo |
|
75 |
0 |
Total Horas: 225
|
90 |
135 |
34 |