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Nº Horas:
600 |
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Titulación:
Máster Universitario en Aprendizaje estadístico y Data Mining |
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Objetivos: |
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El objetivo general del master 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 de las grandes bases de datos.
De una manera específica, los principales objetivos del master son
los siguientes:
a) Conocer los principios generales de las nuevas técnicas para el tratamiento de grandes masas de datos.
b) Revisar las
técnicas estadísticas clásicas para su adecuación a las grandes masas de datos.
c) Estudiar los principales métodos y algoritmos de "Data mining".
d) Estudiar métodos complementarios para el desarrollo de análisis de grandes masas de
datos.
e) Familiarizarse con la práctica del tratamiento de grandes masas de datos
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Metodología: |
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consultar |
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Programa: |
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Programa
El máster está estructurado en cuatro cuatrimestres: en los tres primeros se desarrollarán los contenidos, mientras que el último cuatrimestre se dedicará a la realización de un proyecto de contenido práctico en forma de estudio estadístico.
El programa incluye los siguientes epígrafes.
1) Principios de "Data mining"
2) Análisis exploratorio de datos
3) Inferencia estadística
4) Aprendizaje estadístico supervisado
5) Clasificación y regresión
6) Árboles de decisión
7) Redes neuronales
8) Métodos aleatorios de búsqueda
9) Aprendizaje estadístico no supervisado
10) Análisis de conglomerados
11) Reglas de asociación
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Requisitos de acceso: |
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Para el curso de Máster es necesaria una titulación superior (Licenciado, Ingeniero Superior o Arquitecto).
Cuando el alumno, o bien, no posea la titulación de Licenciado, Ingeniero o Arquitecto, o bien, posea titulaciones extranjeras o de universidades españolas no oficiales, podrá solicitar autorización excepcional a la Excma. Sra. Vicerrectora de Educación Permanente, siempre que el solicitante sea Diplomado, Ingeniero Técnico, Arquitecto Técnico o equivalente y tenga, además, certificado de formación universitaria de postgrado (curso de experto, especialista o máster universitario). Deberán incluir en el Sobre de Matrícula, una carta solicitando la autorización del Vicerrectorado de Educación Permanente de la UNED, currículum vitae, fotocopia COMPULSADA de la titulación con la que acceden al curso o del certificado oficial donde consta que se han cursado los tres primeros cursos de la carrera y una fotocopia simple de aquellos cursos de postgrado que haya superado.
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Observaciones: |
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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", es decir, "minería de datos". 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 master "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.
Número de créditos:
El número de créditos es de 60 (600 horas)
Ayudas al Estudio y Reducción de Tasas:
El curso concederá un número limitados de becas entre aquellos alumnos que lo soliciten, atendiendo a circunstancias académicas, económicas y otros méritos de los candidatos.
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