Que estàs buscant?
Curs impartit en Anglès
CT1: Que els estudiants coneguin una tercera llengua, que serà preferentment l'anglès, amb un nivell adequat de forma oral i per escrit i d'acord amb les necessitats que tindran les graduades i els graduats en cada titulació.
CT2: Que els estudiants tinguin capacitat per a treballar com a membres d'un equip interdisciplinari ja sigui com un membre més, o realitzant tasques de direcció amb la finalitat de contribuir a desenvolupar projectes amb pragmatisme i sentit de la responsabilitat, assumint compromisos tenint en compte els recursos disponibles.
Assignatura optativa emmarcada en el bloc de la menció en Fabricació Intel·ligent en la Indústria 4.0.
El seu objectiu és ajudar a l’estudiant a dominar els fonaments del Big Data, entendre la importància de la qualitat de les dades i introduir-se en l’ús d’eines analítiques aplicades a entorns de big data.
El curs descriu el procés d’examinar i tractar grans quantitats de dades i de diferent naturalesa per descobrir patrons ocults, obtenir noves perspectives i com visualitzar els resultats obtinguts. Es presenten alguns del avenços més utilitzats en l’actualitat agrupats en el que es denomina Deep Learning i es presenta la utilització d’entorns de digital twin.
Continguts
Títol contingut 1: Introducció al Big Data |
Dedicació: |
Grup Gran: 4 Grup Petit: 2 Aprenentatge autònom: 9 |
|
Descripció |
|
||
Activitats vinculades |
Activ1, Activ 2 i Activ 3 |
||
Títol contingut 2: Preparació de Dades |
Dedicació: |
Grup Gran: 8 Grup Petit: 4 Aprenentatge autònom: 18 |
|
Descripció |
|
||
Activitats vinculades |
Activ1, Activ 2, Act3 i Activ 4 |
||
Títol contingut 3: Mètodes d’Aprenentatge Supervisat |
Dedicació: |
Grup Gran: 12 Grup Petit: 6 Aprenentatge autònom: 27 |
|
Descripció |
|
||
Activitats vinculades |
Activ1, Activ 2, Act3 i Activ 4 |
||
Títol contingut 4: Mètodes d’Aprenentatge No Supervisat |
Dedicació: |
Grup Gran: 8 Grup Petit: 4 Aprenentatge autònom: 18 |
|
Descripció |
|
||
Activitats vinculades |
Activ1, Activ 2, Act3 i Activ 4 |
||
Títol contingut 5: Visualització de resultats |
Dedicació: |
Grup Gran: 4 Grup Petit: 2 Aprenentatge autònom: 9 |
|
Descripció |
|
||
Activitats vinculades |
Activ 2, Act3 i Activ 4 |
||
Títol contingut 6: Mètodes Avançats |
Dedicació: |
Grup Gran: 4 Grup Petit: 2 Aprenentatge autònom: 9 |
|
Descripció |
|
||
Activitats vinculades |
Activ2, Activ 3 i Activ 4 |
ACTIVITATS |
PES |
EXÀMENS |
Pex1 25% |
EXERCICIS |
ExiPar 15% |
PRÀCTIQUES |
Lab 25% |
PROJECTE |
Proj 35% |
La qualificació final és la suma ponderada de les qualificacions de les activitats d’aprenentatge:
Q = 0.25 Pex1 + 0.35 Proj + 0.15 ExiPar + 0.25 Lab
Observacions relatives a la Recuperació
La part de teoria de l’assignatura Pex1 sí que és recuperable així com la part de Projecte. La resta de parts no son recuperables. Per als estudiants que assisteixin a l’examen de recuperació la seva qualificació Pex1 serà la obtinguda en aquesta prova i la seva qualificació final (Q) es calcularà amb les fórmules anteriorment detallades i en cap cas no serà superior a 7.
Normes de realització de les activitats
Observacions:
Per superar les activitats avaluatives, els estudiants hauran de demostrar el Nivell MECES - 2:
• (punt c) tenir la capacitat de recopilar i interpretar dades i informacions sobre les que fonamentar les seves conclusions incloent-hi, quan calgui i sigui pertinent, la reflexió sobre assumptes d'índole social, científica o ètica en l'àmbit del seu camp d'estudi
• (punt e) saber comunicar a tot tipus d'audiències (especialitzades o no) de manera clara i precisa, coneixements, metodologies, idees, problemes i solucions en l'àmbit del seu camp d'estudi;
• (punt f) ser capaços d'identificar les seves pròpies necessitats formatives en el seu camp d'estudi i entorn laboral o professional i d'organitzar el seu propi aprenentatge amb un alt grau d'autonomia en tot tipus de contextos
Per a cada activitat, els docents n'informaran de les normes i condicions particulars que les regeixin
Les activitats unipersonals pressuposen el compromís de l'estudiant de realitzar-les de manera individual i sense cap mena de col·laboració amb d’altres persones. Es consideraran suspeses (qualificació 0) totes aquelles activitats en què l'estudiant no s'ajusti a aquest compromís d’individualitat, independentment del seu paper (emissor o receptor) i sense que això exclogui la possible aplicació d’altres sancions d’acord amb el Règim Disciplinari vigent.
Igualment, les activitats que s'hagin de realitzar en grup pressuposen el compromís per part dels estudiants que l'integren de realitzar-les en el si del grup i sense cap mena de col·laboració amb d’altres grups o persones que en siguin alienes (individualitat grupal). Es consideraran suspeses (qualificació 0) totes aquelles activitats en què el grup no hagi respectat aquest compromís amb independència del seu paper (emissor o receptor) i sense que això exclogui la possible aplicació d’altres sancions d’acord amb el Règim Disciplinari vigent.
En el cas d’activitats que puguin fer-se en grup, quan en alguna d’elles no es respecti el compromís d’individualitat grupal i/o s’utilitzin mitjans fraudulents en la seva realització, la qualificació de l’activitat serà, per a tots els membres del grup, de 0 punts (Nota Activitat=0) i sense que això exclogui la possible aplicació d’altres sancions d’acord amb el Règim Disciplinari vigent.
Qualsevol activitat no lliurada es considerarà puntuada amb zero punts
És potestatiu dels docents acceptar o no lliuraments fora dels terminis que s'indiquin. En el cas que aquests lliuraments fora de termini s'acceptin, és potestatiu del docent decidir si aplica alguna penalització i la quantia d'aquesta
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies (MIT Press) 1st Edition John D. Kelleher, Brian Mac Namee and Aoife D'Arcy
The MIT Press; 1 edition July – 2015
ISBN 978-0262029445
Practical Machine Learning with H2O: Powerful, Scalable Techniques for Deep Learning and AI 1st Edition Darren Cook
O'Reilly Media; 1 edition, December 2016
ISBN 978-1491964606
Practical Big Data Analytics: Hands-on techniques to implement enterprise analytics and machine learning using Hadoop, Spark, NoSQL and R. by Nataraj Dasgupta (Packt Publishing; 1st Ed - 2018)