Estudia

• CB6 Tenir 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.
• CB7 Que els estudiants sàpiguen aplicar els coneixements adquirits i la seva capacitat de resolució de problemes en entorns nous o poc coneguts dins de contextos més amplis relacionats amb la seva àrea d'estudi
• CB8 Que els estudiants siguin capaços d'integrar coneixements i enfrontar-se a la complexitat de formular judicis a partir d'una informació que, sent incompleta o limitada, inclogui reflexions sobre les responsabilitats socials i ètiques vinculades a l'aplicació dels seus coneixements i judicis '
• CB9 Que els estudiants sàpiguen comunicar les seves conclusions i els coneixements i raons últimes que les sustenten a públics especialitzats i no especialitzats d'una manera clara i sense ambigüitats
• CG1Dissenyar propostes creatives
• CG2 Comunicarse amb solvència oralment i per escrit
• CG3 Avaluar la sostenibilitat de les propostes i actuacions pròpies
• CG4 Analitzar les implicacions ètiques de les actuacions professionals
• CG5 Treballar en equips multidisciplinars, establint aquelles relacions que més poden ajudar a fer sortir potencialitats de cooperacio´
• CE5 Dissenyar i gestionar projectes en l'àmbit de la ciència de dades
• CE6 Analitzar un problema de ciència de dades i identificar les tècniques i les eines apropiades per a resoldre'l
• CE9 Presentar els resultats d'una anàlisi mitjançant tècniques de comunicació i representació gràfica adequades i interpretables
• CE10 Conèixer el codi deontològic en l'exercici de la professió i la legislació referent a la protecció i privacitat de dades
• CE11 Dissenyar i planificar projectes de ciència de dades aplicades a problemes reals
• CE14 Identificar i respectar els principis ètics de la professió per a l'adquisició, processament i us de les dades

1. Cicle de vida i viabilitat d’un projecte en ciència de dades

2. Dades, modelatge i validació

3. A producció

4. Casos pràctics d’ús de ciència de dades

• Robert de Graaf (2019). Managing Your Data Science Projects: Learn Salesmanship, Presentation, and Maintenance of Completed Models. APress.

Activitats d'avaluació:

L'avaluació de l'assignatura tindrà un caire continuat amb les diferents activitats proposades culminant amb la de hackató.

Si en qualsevol tipus d'activitat acadèmica es detecten actuacions fraudulentes (utilització d'informació sense autorització, utilització d'informació falsa, utilització de dispositius no autoritzats, suplantació de la identitat, plagis totals o parcials, compra i venda de proves, pràctiques i treballs, etc) l'estudiantat implicat suspendrà automàticament l'assignatura. En funció del tipus d'acte fraudulent la Direcció de l'Escola iniciarà els procediments adients d'acord amb la Llei 3/2022 de 24 de febrer de Convivència Universitària (https://www.boe.es/eli/es/l/2022/02/24/3).

Es permet l'ús acadèmicament honest d'eines d'IA per la cerca d'informació, sempre i quan es contrasti la informació obtinguda i es citin les fonts originals, verificades; també es permet el seu ús per tasques de traducció, i per la millora ortogràfica i gramatical del document. Quan s'utilitzi l’IA, cal citar les eines emprades i descriure l'ús que se n'ha fet.

A l’aula on es faci l’activitat d’avaluació s’accedirà amb tots els aparells de comunicació (mòbils, ordinadors, tauletes, rellotges intel·ligents, etc.) APAGATS i dins les motxilles/bosses. L’incompliment d’aquesta norma suposarà una qualificació de 0 a l‘activitat així com l’execució de les accions que descriu l’article 21 de la normativa reguladora dels processos d’avaluació i qualificació dels estudiants de la UdG.
Si durant el procés de correcció de l’activitat d’avaluació el professor determina l’existència d’un possible frau, aquest es reserva el dret de validar la qualificació obtinguda segons la metodologia d’avaluació que consideri oportuna.

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
No lliurar els treballs d'avaluació.

Avaluació única:
L'avaluació única de l'assignatura l'hauran de demanar i acordar els alumnes interessats amb el professor a principi de curs i pot consistir en un examen o pràctica final que inclourà els diferents blocs de l'assignatura.

Requisits mínims per aprovar:
Per considerar superada l’assignatura, caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0

Ens podreu fer arribar els vostres dubtes o concertar tutories (tant de teoria com de pràctiques i problemes) via mail en el corresponent professor.

Les tutories es podran realitzar individualment o per grups, i es faran presencialment o utilitzant videoconferència (google meet).

La comunicació habitual en l’assignatura es farà via moodle.

L'assignatura tindrà el fòrum d'avisos on es guardaran totes les notificacions relatives al curs i també es podran crear fòrums específics per cadascuna de les pràctiques.

L'interacció individual la podrem fer presencialment als despatxos dels professors sempre que les condicions ho permentin, o bé també via videoconferència (individualment o en grup).