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NOMBRE DEL CURSONuevas Tendencias en Minería de Datos
NOMBRE DEL MODULOMINERÍA DE DATOS
Nº CRÉDITOS EUROPEOS3 ECTS
COORDINADORFrancisco Herrera Triguero
IDIOMAInglés
CARÁCTEROptativo
PROFESORADO
Fernando Berzal Galiano 0.5 ECTS
Juan Carlos Cubero Talavera 0.5 ECTS
Francisco Herrera Triguero 1 ECTS
Oscar Cordón García 1 ECTS
COMPETENCIAS
Una vez terminado el curso, el alumno se encontrará capacitado para:

·    Conocer algunas de las nuevas tendencias en el desarrollo de modelos de minería de datos.
·    Conocer y aplicar algoritmos específicos  sobre algunas de las líneas recientes de investigación y  desarrollo de minería de datos: Minería de grafos,  descubrimiento de subgrupos, aprendizaje con múltiples instancias, modelos avanzados de reglas de asociación,  detección de anomalías, e-learning.
·    Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos sobre las nuevas herramientas de minería de datos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y mulitidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.

Actividades formativas y su relación con las competencias:


METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE
El sistema de clases es semi-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
Sistemas de evaluación y calificación:
-    Para superar el curso, el alumno debe asistir a clase y realizar un trabajo práctico o teórico relacionado con alguna de las temáticas impartidas en el curso. Se le ofrecerá al alumno una serie de trabajos alternativos, de los que tendrá que elegir uno.
-    El alumno que no pueda asistir a alguna de las sesiones docentes deberá realizar un trabajo práctico encargado por el profesor asignado a dicha sesión
TEMARIO DE TEORÍA
Detección de anomalías. Reglas de asociación anómalas 0.5 ECTS
Minería de datos en estructuras complejas: Graph Mining 0.5 ECTS
Descubrimiento de Subgrupos y  Clasificación no balanceada 0.5 ECTS
Minería de datos educacional (e-learning) 0.5 ECTS
Introducción a las líneas actuales de minería de Datos 0.5 ECTS
Aprendizaje basado en mútiples instancias 0.5 ECTS
TEMARIO DE PRÁCTICAS
WEKA, KEEL
BIBLIOGRAFÍA
  • John Wang (Ed.), Encyclopedia of Data Warehousing and Mining (Idea Group 2006).
  • H. Kargupta, A. Joshi, K. Sivakumar, and Y. Yesha (Eds.), Data mining: Next Generation Challenges and Future Directions (MIT/AAAI Press, 2004).
  • Diane J. Cook & Lawrence B. Holder (editors): "Mining Graph Data", 2007. ISBN 0-471-73190-0
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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