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NOMBRE DEL CURSOMinería de Datos basada en Lógica Difusa
NOMBRE DEL MODULOMINERÍA DE DATOS
Nº CRÉDITOS EUROPEOS2 ECTS
COORDINADORMaría Amparo Vila Miranda
IDIOMAEspañol
CARÁCTEROptativo
PROFESORADO
Daniel Sánchez Fernández 1 ECTS
María Amparo Vila Miranda 1 ECTS
COMPETENCIAS
Se pretende que el alumno sea capaz de:
  • Conocer los problemas que plantea existencia de imprecisión e incertidumbre en los procesos de Minería de Datos y valorar el papel de la Lógica y Teoria de Subconjuntos Difusos en su resolución
  • Conozca los desarrollos más importantes de Minería de Datos Difusa
  • Valore los resultados en base a aplicaciones reales y soluciones prácticas, realizando juicios críticos y propuestas alternativas
METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE
El sistema de clases es presencial, aunque se pretende el uso intensivo de los recursos de internet para mejorar y potenciar la calidad docente. Para ello profesores y alumnos disponen de un acceso identificado a través de esta web que permite la comunicación directa entre el profesor y el alumno, descarga de material, consultas diversas, foros, realización de encuestas, etc.  Como referencia básica cada ECTS se corresponde con 25 horas de trabajo efectivo del alumno y habitualmente se estructura de la siguiente forma

- 4 horas de clases presenciales
- 4 horas de clases de trabajo práctico en laboratorio
- 17 horas de trabajo del alumno
CRITERIOS Y PROCEDIMIENTOS DE EVALUACIÓN
Trabajos personalizados teórico-prácticos
TEMARIO DE TEORÍA
Imprecision e incertidumbre en Minería de datos. 0.2 ECTS
Agrupamiento (clustering) difuso 0.4 ECTS
Tecnicas de clasificación basadas en Lógica Difusa 0.4 ECTS
Resumen y Olap con datos imprecisos 0.4 ECTS
Asociaciones de atributos, reglas de asociación y dependencias funcionales 0.5 ECTS
Aplicaciones relevantes: análisis de soluciones y problemas abiertos 0.1 ECTS
TEMARIO DE PRÁCTICAS
  • CLEMENTINE
  • Utilización de prototipos específicos de software de minería de datos difusa
BIBLIOGRAFÍA
Al ser una materia tan cambiante se proporcionará al alumno la bibliografía relevante en el momento del curso
Máster: Soft Computing y Sistemas Inteligentes
Mapa Web
sugerencias
Dpto. Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
E.T.S. Ingeniería Informática y de Telecomunicaciones
Universidad de Granada
 
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