Competencias y objetivos
- Contexto de la asignatura para el curso 2020-21
- 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 2020-21
Contexto de la asignatura para el curso 2020-21
La asignatura está ubicada en el primer semestre del Máster en Ciencia de Datos y está relacionada con la mayoría de las asignaturas del máster.
Esta asignatura introduce al estudiante en el uso del Modelado Computacional, la Simulación y Optimización, con el objetivo de estudiar, a través de modelos formales, la naturaleza o los sistemas óptimos de las ingenierías, apoyándose en tecnologías de la información y las comunicaciones. De esta forma, se puede describir la evolución de los sistemas en el tiempo, ya que frecuentemente el sistema estudiado no está disponible para su experimentación directa, por motivos económicos, bioéticos, de salud o riesgo de vida, complejidad, etc.
Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)
Competencias Transversales
- CT1 : Ser capaz de liderar proyectos relacionados con la Ciencia de Datos, así como dirigir equipos de trabajo
- CT2 : Mostrar competencias informáticas e informacionales en el ámbito de la ciencia de datos.
- CT3 : Reunir competencias en comunicación oral y escrita.
Competencias Generales
- CG1 : Aplicar los conocimientos adquiridos a problemas reales relacionados con la ciencia de datos.
- CG10 : Saber utilizar técnicas de la ciencia de datos para obtener nuevas relaciones y brindar información sobre problemas de investigación o procesos organizativos y respaldar la toma de decisiones.
- CG11 : Ser capaz de utilizar los principios de ingeniería y las modernas tecnologías informáticas para investigar, diseñar, implementar nuevas aplicaciones de la ciencia de datos.
- CG12 : Ser capaz de desarrollar experimentos, procesos, instrumentos, sistemas, infraestructuras durante todo el ciclo de vida de los datos.
- CG2 : Ser capaz de desarrollar y aprender de forma auto-dirigida o autónoma temas relacionados con la ciencia de datos.
- CG3 : Saber desenvolverse en contextos multidisciplinares y/o internacionales aportando soluciones desde el punto de vista de la ciencia de datos.
- CG4 : Conocer y aplicar en cada situación las responsabilidades sociales, éticas y legales vinculadas a la aplicación de los conocimientos de la ciencia de datos.
- CG5 : Saber gestionar la información y los recursos disponibles relacionados con ciencia de datos.
- CG6 : Ser capaz de adaptarse a entornos relacionados con la ciencia de datos, fomentando el trabajo en equipo, la creatividad, la capacidad crítica y el espíritu emprendedor.
- CG7 : Ser capaz de adaptarse al ambiente cambiante propio de la disciplina y de comprender y aplicar los nuevos avances técnicocientíficos relacionados con la ciencia de datos.
- CG8 : Saber proyectar, diseñar, desarrollar, implantar y mantener productos, aplicaciones y servicios relacionados con la ciencia de datos, teniendo en cuenta aspectos técnicos, económicos y de eficiencia.
- CG9 : Saber dirigir proyectos relacionados con la ciencia de datos, cumpliendo la normativa vigente y asegurando la calidad del servicio.
Competencias Específicas
- CE10 : Diseñar y utilizar tecnologías y algoritmos eficientes para el modelado y la simulación sistemas de datos.
- CE14 : Diseñar y aplicar algoritmos para resolver problemas reales mediante habilidades de modelización, optimización y cálculo numérico.
- CE15 : Manejar y aplicar las herramientas informáticas de cálculo numérico, optimización, simulación, visualización gráfica u otras para experimentar y resolver problemas.
- CE9 : Utilizar y manejar eficazmente las infraestructuras y servicios big data. Utilizar y aplicar estos servicios para soportar y realizar toma de decisiones basadas en datos.
Competencias Básicas
- CB10 : Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
- CB6 : Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
- CB7 : Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
- CB8 : Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
- CB9 : Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
- Conocer las principales técnicas de modelado mediante agentes, estrategias evolutivas o Deep learning.
- Saber aplicar técnicas de optimización en redes conexionistas.
- Conocer técnicas de optimización sin derivadas y mediante aprendizaje por refuerzo.
- Conocer técnicas de simulación mediante agentes y por toma de decisiones.
Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2020-21
La asignatura de Modelado computacional, Simulación y optimización tiene como objetivo proporcionar los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para obtener modelos, simular y analizar su comportamiento. Entre estos cabe destacar:
1. Comprender la metodología general para la simulación de un sistema.
2. Comprender las coincidencias y diferencias entre métodos analíticos y de simulación.
3. Estudiar diferentes clases de modelos de simulación.
4. Determinar las características deseables en los modelos de simulación.
5. Comprender y aplicar modelos basados en agentes.
6. Comprender y aplicar modelos basados en algoritmos evolutivos.
7. Aplicar la metodología de simulación para obtener decisiones óptimas.
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