Competencias y objetivos
- Contexto de la asignatura para el curso 2021-22
- Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)
- Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
- Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2021-22
Contexto de la asignatura para el curso 2021-22
La asignatura “Explotación de la Información” es optativa y de duración semestral, con una carga docente de 6 créditos ECTS, repartidos entre 3 créditos de teoría y 3 de prácticas. Se imparte en el segundo semestre del tercer curso del Grado en Ingeniería Informática, y se incluye en el módulo de computación.
La asignatura no tiene dependencias con otras asignaturas del Grado en Ingeniería Informática.
Es una asignatura que muestra la importancia para una empresa de la explotación, análisis y uso adecuado de la información desestructurada como es la que aparece en la Web, en las redes sociales, en los e-mails de la empresa y los documentos internos (actualmente alrededor del 70% de la información de una empresa).
Se estudiarán los tópicos que se referencian en esta oferta de trabajo de Google:
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Big-O notations also known as "the run time characteristic of an algorithm". You may want to refresh hash tables, heaps, binary trees, linked lists, depth-first search, recursion.
Coding: You should know at least one programming language really well, and it should preferably be C++ or Java. C# is OK too, since it's pretty similar to Java. You will be expected to write some code in at least some of your interviews. You will be expected to know a fair amount of detail about your favorite programming language.
Hashtables: Arguably the single most important data structure known to mankind. You absolutely should know how they work. Be able to implement one using only arrays in your favorite language, in about the space of one interview.
Trees: Know about trees; basic tree construction, traversal and manipulation algorithms. Familiarize yourself with binary trees, n-ary trees, and trie-trees. Be familiar with at least one type of balanced binary tree, whether it's a red/black tree, a splay tree or an AVL tree, and know how it's implemented. Understand tree traversal
Graphs: Graphs are really important at Google. There are 3 basic ways to represent a graph in memory (objects and pointers, matrix, and adjacency list); familiarize yourself with each representation and its pros & cons. You should know the basic graph traversal algorithms: breadth-first search and depth-first search. Know their computational complexity, their tradeoffs, and how to implement them in real code. If you get a chance, try to study up on fancier algorithms, such as Dijkstra and A*.
Other Data Structures: You should study up on as many other data structures and algorithms as possible. You should especially know about the most famous classes of NP-complete problems, such as traveling salesman and the knapsack problem, and be able to recognize them when an interviewer asks you them in disguise. Find out whatNP-complete means.
Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)
Competencias Específicas (Tecnología Específica):>>Computación
- CEC1 : Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la informática.
- CEC4 : Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.
- CEC5 : Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes.
- CEC7 : Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
Competencias Básicas
- CB3 : Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
- Capacidad para dirigir las actividades objeto de los proyectos del ámbito de la informática de acuerdo con los conocimientos adquiridos según lo establecido en la Planificación de las Enseñanzas.
- Capacidad para definir, evaluar y seleccionar plataformas hardware y software para el desarrollo y la ejecución de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas, de acuerdo con los conocimientos adquiridos según lo establecido en la Planificación de las Enseñanzas.
- Capacidad para concebir y desarrollar sistemas o arquitecturas informáticas centralizadas o distribuidas integrando hardware, software y redes de acuerdo con los conocimientos adquiridos según lo establecido en la Planificación de las Enseñanzas.
- Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2021-22
Que el alumno conozca:
- Tipos de información: estructurada (bases de datos) vs. desestructurada (textual, vídeo, imágenes, sonido, etc.)
- Las diferentes formas de representación, almacenado y acceso de la información.
- Concepto y tipos de minería de datos.
- Las aplicaciones de minería de datos desestructurados más importantes en la actualidad: recuperación, extracción y clasificación de información.
- La arquitectura tradicional de las aplicaciones de minería de datos desestructurados.
- Los tipos de datos habituales utilizados en las aplicaciones de minería de datos desestructurados, sus representaciones más comunes, su eficiencia y su utilidad.
- Las técnicas de aprendizaje automático computacional utilizadas en las aplicaciones de minería de datos desestructurados.
- Herramientas específicas de programación.
Que el alumno comprenda:
- La necesidad actual de las empresas de analizar la información desestructurada (actualmente alrededor del 70% de la información de una empresa)
- La necesidad de adaptar la representación interna de la información a los requerimientos de la aplicación a resolver.
Que el alumno sea capaz de:
- Distinguir entre las representaciones alternativas de la información y razonar sobre la solución escogida en cuanto a coste computacional se refiere.
- Organizar un determinado volumen de información de la forma más racional posible para optimizar su posterior acceso por las aplicaciones de minería de datos.
- Analizar, diseñar y construir sistemas aplicaciones de minería de datos desestructurados.
- Evaluar comparativamente sistemas de minería de datos desestructurados en función de su consumo de recursos (eficiencia espacial y eficiencia temporal).
- Plantear arquitecturas alternativas que resuelvan los problemas encontrados en las arquitecturas tradicionales de las aplicaciones de minería de datos desestructurados.
- Desarrollar el hábito de trabajar en equipos de programación.
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