Anar al contingut (clic a Intro)
UdG Home UdG Home
Tancar
Menú

Estudia

Oferta d’assignatures per al curs acadèmic 2022-2023

Màster Universitari en Ciència de Dades

Mètodes de Ciència de Dades24.00 crèdits

Nom de l’assignatura i descripció Tipus Crèdits Grup Durada

Estadística per a Ciència de DadesEstadística para Ciencia de DatosStatistics for Data Science  (3501MO3312)

L'objectiu d'aquesta assignatura és comprendre les bases estadístiques del data science així com tècniques específiques que formen part del corpus de metodologies de la ciència de dades. 1. Tècniques i conceptes d'inferència estadística. 2. Reducció de la dimensionalitat per projeccions. 3. Models lineals generalitzats. 4. Modelització no lineal. 5. Tècniques de mostreig: validació creuada, bootstrapping. 6. Rendiment dels models predictius.

OBobligatòria 6.00 A 1primer semestre

Machine LearningMachine LearningMachine Learning  (3501MO3313)

L'objectiu d'aquesta assignatura és entendre i aprendre a fer sevir les principals tècniques i algorismes en les dues principals vessants de l'aprenentatge automàtic 1. Aprenentatge supervisat 1.1 Árbres de classificació 1.2 Màquines de vectors suport 1.3 Xarxes Neuronals 1.4 Mètodes Bayesians 1.5 Ensemble models 1.6 Evaluació/validació de models 2. Aprenentatge no supervisat: 2.1 Clustering 2.2 Regles d'associació 2.3 Detecció d'anomalies 2.4 Mapes autoorganitzats 2.5 Hidden Markov Models 2.6 Evaluació/validació de models

OBobligatòria 9.00 A 1primer semestre

Eines per a projectes de Ciència de Dades21.00 crèdits

Nom de l’assignatura i descripció Tipus Crèdits Grup Durada

Adquisició i preparació de les dadesAdquisición y preparación de los datosData acquisition and preparation  (3501MO3315)

L'objectiu d'aquest curs és introduir les eines tecnològiques per adquirir les dades així com la forma de preparar-les perquè es puguin utilitzar a les tècniques de ciència de dades. 1. Principals llenguatges de programació per a l'anàlisi de dades 2. Estàndards de dades 3. Fonts de dades i adquisició 4. Qualitat de les dades i neteja de dades (data cleansing)

OBobligatòria 6.00 A 1primer semestre

Desenvolupament, gestió i casos pràctics de projectes de ciència de dadesDesarrollo, gestión y casos prácticos de proyectos de ciencia de datosDevelopment, mangement and instaces of Data Science projects  (3501MO3316)

L'objectiu d'aquesta assignatura és conèixer les principals metodologies de desenvolupament de projectes de ciència de dades així com la implementació completa de projectes amb l'ajut de l'estudi de casos reals. 1. Metodologíes de desenvolupament de projectes de ciència de dades 2. Aspectes legals i ètics de la ciència de dades 3. Cicle de vida de les dades, control de versions 4. Viabilitat i avaluació d'un projecte de ciència de dades 5. Desplegament d'un projecte de ciència de dades 6. Casos pràctics de projectes de ciència de dades

OBobligatòria 6.00 A 1primer semestre

Visualització de la informacióVisualización de la informaciónInformation visualization  (3501MO3317)

L'objectiu d'aquesta assignatura és introduir les tècniques de visualització necessàries per comprendre les dades i per explicar els resultats sorgits de l'aplicació de tècniques de ciència de dades. 1. Visualització de dades univariants i multivariants. 2. Presentació visual de resultats: storytelling, infografia, els principis d'Edward Tufte. 3. Visualització dinàmica i interactiva. 4. Business analytics: reporting, Key Performance Indicators, dashboards.

OBobligatòria 3.00 A 1primer semestre

Optatives6.00 crèdits

Nom de l’assignatura i descripció Tipus Crèdits Grup Durada

Especialitzacions de ciència de dadesEspecializaciones de ciencia de datosSpecializations in Data Science  (3501MO3320)

L'objectiu d'aquesta assignatura és conèixer mètodes per a aplicacions especialitzades de la ciència de dades com poden ser: optimització i restriccions per a ciència de dades; Web Mining, graph properties, social networks; Signal Processing; anàlisi de dades òmiques, imatge mèdica, etc

OPoptativa 6.00 A 2segon semestre

Pràctiques en entorn laboralPrácticas en entorno laboralInternship  (3501MO3322)

Acció formativa desenvolupada per un estudiant en qualsevol empresa col·laboradora, pública o privada, nacional o estrangera, o en unitats de la pròpia universitat, amb l'objectiu d'aplicar i complementar la formació adquirida en la seva formació acadèmica, apropar a l'estudiant a la realitat de l'àmbit professional en el qual exercirà la seva activitat professional i desenvolupar competències que afavoreixin la seva incorporació al mercat de treball.

OPoptativa 6.00 F 1primer semestre
J 2segon semestre
S 2segon semestre

Escull quins tipus de galetes acceptes que el web de la Universitat de Girona pugui guardar en el teu navegador.

Les imprescindibles per facilitar la vostra connexió. No hi ha opció d'inhabilitar-les, atès que són les necessàries pel funcionament del lloc web.

Permeten recordar les vostres opcions (per exemple llengua o regió des de la qual accediu), per tal de proporcionar-vos serveis avançats.

Proporcionen informació estadística i permeten millorar els serveis. Utilitzem cookies de Google Analytics que podeu desactivar instal·lant-vos aquest plugin.

Per a oferir continguts publicitaris relacionats amb els interessos de l'usuari, bé directament, bé per mitjà de tercers (“adservers”). Cal activar-les si vols veure els vídeos de Youtube incrustats en el web de la Universitat de Girona.