Minería de datos aplicada a la Bioinformática (304483)

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

1. Minería de Datos y Bioinformática
Bases de Datos de interés biomédico. Bioinformática y Genómica Computacional. Clustering.

2. Alineamiento de múltiples secuencias
Alineamiento de pares de secuencias. Distancias entre secuencias. Clustering aplicado al cálculo de
alineamientos de múltiples secuencias.

3. Árboles filogenéticos
Clustering aplicado al cálculo de árboles filogenéticos. Algoritmos.

4. Genómica funcional y análisis de microarrays.
Microarrays de oligonucleótidos: tipos y resultados que proporcionan.

Competencias Básicas:
CB6, CB7, CB8, CB9, CB10.
Competencias generales
CG1, CG2.
Competencias específicas:
CE1, CE2, CE3, CE5, CE8.

 

Documento con objetivos y competencias

SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÁXIMA PONDERACIÓN MÍNIMA Asistencia y participación en clase 30% 5% Realización de trabajo escrito 90% 60% Exposición en clase de trabajo 30% 5%

Créditos: 3.0 (1.5 T + 1.5 P) , Segundo cuatrimestre , Optativa , Número de grupos de teoría: 1 , Número de grupos de práctica: 1