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

Estudia

Dades generals

Curs acadèmic:
2019
Descripció:
Introducció. Preprocessament de dades. Data warehouse i tecnologies OLAP. Mineria de patrons freqüents, associació i correl·lació. Classificació i predicció. Anàlisis d'agrupaments (clustering). Mineria de grafs i anàlisi de xarxes socials. Mineria de textes i mineria al web. Aplicacions
Crèdits:
6

Grups

Grup A

Durada:
Semestral, 2n semestre
Professorat:
Idioma de les classes:
Català (50%), Anglès (50%)

Competències

  • CB01 Posseir i comprendre coneixements que aportin una base o oportunitat de ser originals en el desenvolupament i/o aplicació d'idees, sovint en un context de recerca.
  • CB02 Aplicar els coneixements adquirits i la seva capacitat de resolució de problemes en entorns nous o poc coneguts dins de contextos més amplis (o multidisciplinaris) relatius al seu camp d'estudi.
  • CB04 Tenir la capacitat de comunicar conclusions, i els coneixements i raons últimes que les sustenten, a públics especialitzats i no especialitzats d'una manera clara i sense ambigüitats.
  • CB05 Posseir habilitats d'aprenentatge que permetin continuar estudiant d'una manera que haurà de ser en gran mesura autodirigida o autònoma.
  • CTI05 Capacitat per analitzar les necessitats d'informació que es plantegen en un entorn i dur a terme en totes les seves etapes el procés de construcció d'un sistema d'informació.
  • CTI09 Capacitat per aplicar mètodes matemàtics, estadístics i d'intel·ligència artificial per a modelar, dissenyar i desenvolupar aplicacions, serveis, sistemes intel·ligents i sistemes basats en el coneixement.

Continguts

1. Introducció al Data Mining

2. Preprocessat de les dades

3. Explorar i visualitzar un conjunt de dades

4. Classificació

5. Associació

6. Cluster analysis

7. Detecció d’anomalies

8. Massive data mining

9. Web mining

Activitats

Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Total
Anàlisi / estudi de casos 20,00 20,00 40,00
Elaboració individual de treballs 1,00 20,00 21,00
Exposició dels estudiants 3,00 20,00 23,00
Resolució d'exercicis 12,00 14,00 26,00
Sessió expositiva 20,00 20,00 40,00
Total 56,00 94,00 150

Bibliografia

  • Tan, Pang-Ning (cop. 2014 ). Introduction to data mining (Pearson New International edition). Boston, MA: Pearson Education. Catàleg
  • Witten, I. H.|q(Ian H.) (cop. 2011 ). Data mining : practical machine learning tools and techniques (3rd ed.). Burlington, [etc.]: Morgan Kaufman. Catàleg

Avaluació i qualificació

Activitats d'avaluació:

Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat %
Exposició de temes Qualitat de la matèria exposada
Qualitat de la presentació
50
Elaboració de treballs Capacitat de recollir informació de fonts veraces i organitzar-la 50

Qualificació

L'activitat "Exposició de temes" es podrà realitzar de dos maneres a triar per l'alumne:

1) Una exposició oral davant el conjunt de la classe sobre un tema concret de l'assignatura. Per poder realitzar aquesta activitat cal que l'estudiant hagi assistit a aproximadament 2/3 de les sessions de teoria de l'assignatura.

2) Un examen escrit.

La realització de les pràctiques serà obligatòria, per aquest motiu s'establirà un mecanisme de control per verificar la seva realització.

Cal realitzar les dues activitats proposades i superar-les amb un mínim de 5 (escala de 0 a 10).

Totes les activitats s'han de realitzar i/o lliurar segons el calendari previst a l'inici de l'assignatura.

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
La qualificació de No Presentat es donarà si l'alumne no ha fet cap de les activitats d'avaluació proposades.

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.