Curso académico 2014-2015

Aprendizaje Estadístico y Data Mining (Plan 09)

del 12 de enero al 30 de septiembre de 2015 (fechas según módulos)
La matrícula no está abierta.
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Características: material impreso, material multimedia, actividades presenciales optativas, curso virtual y guía didáctica.
Departamento
Estadística e Invest. Operativa y Cálc. Numérico
Facultad de Ciencias
PROGRAMA DE POSTGRADO
Máster, Diploma de Especialización, Diploma de Experto
Curso 2014/2015

La UNED ofrece también cursos con estructura modular en los que se ofrecen al alumno itinerarios desarrollados en módulos que conducen a diferentes titulaciones de diferentes niveles.

Máster: mínimo de 60 ECTS

Diploma de Especialización: mínimo de 30 ECTS.

Diploma de Experto: mínimo de 15 ECTS.

Requisitos de acceso:

Estar en posesión de un título de grado, licenciado, diplomado, ingeniero técnico o arquitecto técnico. El director del curso podrá proponer que se establezcan requisitos adicionales de formación previa específica en algunas disciplinas.

Asimismo, de forma excepcional y previo informe favorable del director del curso, el Rectorado podrá eximir del requisito previo de la titulación en los cursos conducentes al Diploma de Experto Universitario. Los estudiantes deberán presentar un curriculum vitae de experiencias profesionales que avalen su capacidad para poder seguir el curso con aprovechamiento y disponer de acceso a la universidad según la normativa vigente.

El estudiante que desee matricularse en algún curso del Programa de Postgrado sin reunir los requisitos de acceso podrá hacerlo aunque, en el supuesto de superarlo, no tendrá derecho al Título propio, sino a un Certificado de aprovechamiento.

1. Presentación y objetivos

Los avances tecnológicos han facilitado notablemente la obtención y almacenamiento de datos en formato digital, por lo que actualmente es posible disponer de bases de datos de gran tamaño que encierran información relevante para su propietario y que puede resultar valiosa para tomar mejores decisiones de gestión.

Esto ha despertado un gran interés por desarrollar técnicas estadísticas y de inteligencia artificial para extraer dicha información desconocida de las grandes masas de datos. Las disciplinas que persiguen, de una manera general, estos objetivos se engloban dentro de un nuevo campo que suele denominarse "APRENDIZAJE ESTADÍSTICO" o bien de una manera más sugerente "DATA MINING" o "BUSSINES INTELIGENCE". Estas disciplinas incluyen un conjunto de técnicas que se encuentran dispersas por diversos ámbitos científicos y utilizan, con frecuencia, diferentes lenguajes y modos de presentación, por lo que resulta difícil para la persona no especialista aprovechar estas herramientas y extraer de ellas resultados prácticos para la empresa, la investigación, el mercado, etc. El programa modular "Aprendizaje estadístico y Data mining" persigue sistematizar y unificar estas técnicas en una presentación conjunta que permita dar una visión clara de sus fundamentos teóricos y, sobre todo, de su utilidad práctica a la hora de enfrentarse con problemas reales. El objetivo general del programa es estudiar los principios de los nuevos enfoques metodológicos del tratamiento de datos, así como algunas de las principales técnicas con mayor utilización en la práctica. Además se pretende lograr que sus participantes estén en disposición de realizar proyectos prácticos que permitan explotar el conocimiento que pueda encontrarse escondida dentro de las grandes bases de datos.

De una manera específica, los principales objetivos del programa son los siguientes:

a) Conocer los principios generales de las nuevas técnicas para el tratamiento de grandes masas de datos.

b) Estudiar los principales métodos y algoritmos de Data mining.

c) Estudiar métodos complementarios para el desarrollo de análisis de grandes masas de datos, incluso no estructurados, introduciéndose en los campos de Text Mining y Web Mining.

e) Familiarizarse con la práctica del tratamiento de grandes masas de datos.

2. Contenido y programa
2.1 Títulos
Tipo TítuloTítuloCréditos ETCSPrecio Material
DIPLOMA DE ESPECIALIZACIÓNAprendizaje Estadístico y Data Mining30450€
TÍTULO DE MÁSTERAprendizaje Estadístico y Data Mining60850€
2.2 Módulos del programa, calendario y precio
CódigoMóduloCréditos ETCSPrecio Módulo
0001Principios de Data Mining. Visualización y Exploración de Datosdel 12 de enero al 30 de septiembre de 2015.10420€
0002Aprendizaje Supervisado: Clasificación y Regresióndel 12 de enero al 30 de septiembre de 2015.10420€
0003Aprendizaje No Supervisado: Asociación y Análisis Clusterdel 12 de enero al 30 de septiembre de 2015.10420€
0004Métodos Heurísticosdel 12 de enero al 30 de septiembre de 2015.10420€
0005Text Miningdel 12 de enero al 30 de septiembre de 2015.10420€
0006Web Miningdel 12 de enero al 30 de septiembre de 2015.10420€
2.3 Itinerario

Títulos: Diploma de Especialización en Aprendizaje estadístico y Data Mining (30 créditos) Módulo 1: Principios de data mining. Visualización y explotación de datos (10 créditos).: Módulo 2: Aprendizaje supervisado: clasificación y regresión (10 créditos). Módulo 3: Aprendizaje no supervisado: asociación y análisis cluster (10 créditos).

Título de Máster en Aprendizaje estadístico y Data Mining (60 créditos) Módulo 1: Principios de data mining. Visualización y explotación de datos (10 créditos). Módulo 2: Aprendizaje supervisado: clasificación y regresión (10 créditos). Módulo 3: Aprendizaje no supervisado: asociación y análisis cluster (10 créditos). Módulo 4: Métodos de búsqueda aleatoria (10 créditos). Módulo 5: Text Mining (10 créditos). Módulo 6: Web Mining (10 créditos).

NOTA: Los alumnos que obtengan el Diploma de Especialización y deseen acceder posteriormente al título de Máster únicamente tendrán que matricularse de los módulos 4,5,6 y abonar 400 euros en concepto de material adicional.

3. Metodología y actividades

El programa modular se impartirá siguiendo la metodología-didáctica a distancia propia de la UNED, que descansa fundamentalmente en dos pilares: los materiales didácticos y los canales de comunicación entre los participantes y el equipo docente.

Los materiales didácticos incluyen una serie de libros de texto disponibles actualmente en el mercado, junto con varios artículos preparados por el profesorado del curso y el correspondiente software. El estudio se orientará mediante una guía didáctica que contiene todas las indicaciones precisas para el desarrollo del trabajo individual. Estos materiales serán enviados directamente a los participantes desde los servicios administrativos del programa.

Los canales de comunicación, que permitirán una constante interacción entre los participantes en el programa y el equipo docente, están integrados por toda la serie de medios disponibles actualmente: correo postal, teléfono, fax, correo electrónico, videoconferencia, cursos virtuales y foros de debate on-line, etc. Asimismo, quienes lo deseen podrán concertar entrevistas personales con los miembros del equipo docente. Mediante los medios tecnológicos se crearán auténticos vínculos dinámicos de intercomunicación entre los participantes en el programa, para simplificar eficazmente el esfuerzo que conlleva el estudio a distancia.

El método de estudio consistirá en trabajar con los materiales didácticos, que serán autosuficientes; se dispondrá en todo momento de mecanismos para el seguimiento del aprendizaje, incluyendo la asistencia tutorial por parte del equipo docente, procedimientos de autoevaluación, etc. Ocasionalmente, podrán organizarse encuentros presenciales, visitas prácticas, trabajos de campo, etc. si bien, con carácter general, se prevé que estos sean de asistencia voluntaria.

Este método de estudio permite compaginar, de una forma muy flexible, las obligaciones personales de cada uno de los participantes en el programa con el seguimiento del mismo.

4. Duración y dedicación

La duración del programa abarcará de enero de 2015 hasta finales de septiembre de 2015.

La dedicación de cada título es la siguiente:

Diploma de Especialización en Aprendizaje estadístico y Data mining: 30 créditos ECTS.

Master/Maestría Internacional en Aprendizaje Estadístico y Data mining: 60 créditos ECTS.

5. Material didáctico para el seguimiento del curso
5.1 Material obligatorio
5.1.1 Material enviado por el equipo docente (apuntes, pruebas de evaluación, memorias externas, DVDs, .... )

El libro básico que servirá de referencia a lo largo del curso es: P.N. TANG, M. STEINBACH y V. KUMAR (2006): "Introduction to Data Mining", Addison Wesley. Se utilizarán también otros textos que se enviarán oportunamente. Se dispondrá también de un documento general de orientación sobre el programa denominado "Guía didáctica" que incluirá toda la información necesaria para el seguimiento de cada módulo, tanto en lo referente a aspectos de organización, como en las pertinentes recomendaciones de tipo metodológico, tutorías, actividades y criterios de evaluación, entre otras.

Este material será abonado por el alumno junto a la matrícula del curso.
6. Atención al estudiante

Los participantes podrán contactar con los miembros del equipo docente cuando lo deseen, utilizando el medio que les resulte más conveniente. Las cuestiones generales sobre la organización del programa y su funcionamiento serán competencia del director del programa.

Las señas de contacto del equipo docente son las siguientes:

Dr. Eduardo Ramos Méndez

Catedrático de Universidad

Director del Programa

Dpto. de Estadística, Investigación Operativa y Cálculo Numérico

UNED

C/ Senda del Rey 9, 28040 Madrid

Teléfono: +34 913987256

Fax: +34 913987261

e-mail: eramos@ccia.uned.es

Horario de asistencia tutorial: Miércoles de 16,30 a 20,30.

Dr. Ricardo Vélez Ibarrola

Catedrático de Universidad

Dpto. Estadística, Investigación Operativa y Cálculo Numérico

C/ Senda del Rey 9, 28040 Madrid

Teléfono 913987258

Fax: 913987261

e-mail: rvrelez@ccia.uned.es

Horario: Miércoles de 16,30 a 20,30.

Dr. Víctor Hernández Morales

Profesor Titular de Universidad

Dpto. Estadística, Investigación Operativa y Cálculo Numérico

C/ Senda del Rey 9, 28040 Madrid

Teléfono: 913987252

Fax: 913987261

e-mail: vhernandez@ccia.uned.es

Horario: Martes de 12 a 14 y de 17 a 19.

D.E.A Javier Vélez Reyes

Profesor Ayudante

Dpto. Sistemas Informáticos y Programación

Facultad de Informática

Universidad Complutense

Teléfono: 913987258

Fax: 913987261

e-mail: jvelez@lsi.uned.es

Horario: Miércoles de 16,30 a 20,30.

D.E.A José Antonio Carrillo Ruiz

Profesor Asociado

Dpto. de Estadística, Investigación Operativa y Cálculo Numérico y Unidad de Estadística del Órgano Central del Ministerio de Defensa

C/ Senda del Rey 9, 28040 Madrid

Teléfono: 91398707

Fax: 913987261

e-mail: jacarrillo@ccia.uned.es

Horario: Miércoles de 17 a 21.

Ana María Ramos Leví

Médico Interno

Especialidad Endocrinología y Nutrición

Hospital Clínico San Carlos

Profesor Martín Lagos s/n

28040 Madrid

Teléfono: +34 913987256

Fax: +34 913987261

e-mail: aramos@invi.uned.es

Horario de asistencia tutorial: Miércoles de 16,30 a 20,30.

En los anteriores horarios de asistencia tutorial, es posible contactar directamente con el profesor telefónicamente, o incluso personalmente. Fuera de dichos puede utilizarse cualquier otro medio de contacto: e-mail, buzón de voz, fax, página web, etc.

7. Criterios de evaluación y calificación

La evaluación tendrá carácter continuo y se realizará mediante la modalidad de pruebas de evaluación a distancia para cada uno de los módulos del curso. El equipo docente asignará el trabajo que hay que realizar incluyendo, en su caso, el envío del material correspondiente. Para cada módulo, habrá que completar las actividades asignadas y enviar el correspondiente trabajo para su evaluación, utilizando para ello el medio que le resulte más conveniente. En todo momento podrá acudir a la asistencia tutorial del responsable docente. Cada trabajo recibirá la correspondiente evaluación de la cual se recibirá la oportuna información. La evaluación final para cada una de las posibles titulaciones se basará en los trabajos relativos a cada módulo. De acuerdo con la normativa vigente de la UNED, la calificación final de cada una de las titulaciones será exclusivamente APTO, NO APTO o NO PRESENTADO.

8. Equipo docente

Director/a

Director - UNED
RAMOS MENDEZ, EDUARDO

Colaboradores UNED

Colaborador - UNED
CARRIAZO RUIZ, JOSE RAMON
Lengua Española y Lingüística General
Colaborador - UNED
CARRILLO RUIZ, JOSE ANTONIO
Colaborador - UNED
HERNANDEZ MORALES, JUAN MIGUEL VICTOR
Colaborador - UNED
RAMOS MENDEZ, EDUARDO
Colaborador - UNED
VELEZ IBARROLA, RICARDO

Colaboradores externos

Colaborador - Externo
RAMOS LEVÍ, ANA MARÍA
Colaborador - Externo
VELEZ REYES, JAVIER
9. Matriculación

Del 8 de septiembre de 2014 al 13 de enero de 2015.

Información

Teléfonos: 91 3867275 / 1592

Fax: 91 3867279

http://www.fundacion.uned.es/

FUNDACIÓN GENERAL DE LA UNED

C/ Francisco de Rojas 2, 2º Dcha.

28010 Madrid (España)

Teléfono: +34 913867275 / 1592

Fax: +34 913867279

www.fundacion.uned.es