Logo UAB

Introducción Al Big Data

Código: 104748 Créditos ECTS: 6
2024/2025
Titulación Tipo Curso
2503873 Comunicación Interactiva OB 3

Contacto

Nombre:
Michele Catanzaro
Correo electrónico:
michele.catanzaro@uab.cat

Equipo docente

Alessandro Bernardi

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.


Prerrequisitos

La asignatura no tiene requisitos obligatorios, pero se recomienda la superación previa de las siguientes asignaturas del grado:

Sistemas de información

Almacenamiento y Recuperación de Información

Servicios Web Avanzados


Objetivos y contextualización

El objetivo principal de la asignatura es introducir a los y las estudiantes en los conceptos básicos y en las prácticas principales del Big Data.

Asimismo, el curso tiene los siguientes objetivos específicos:

1. Introducir los conceptos de fuentes y tipos de datos (estructura, clasificación, integración y calidad).

2. Realizar las primeras aproximaciones al análisis de bases de datos en entornos de herramientas de trabajo con hojas de cálculo y otras herramientas prácticas. 

3. Promover el trabajo con fuentes de Open Data.

4. Desarrollar un conocimiento propedeútico para el desarrollo posterior de aplicaciones de Business Intelligence: el desarrollo de soluciones de big data para la inteligencia de negocio y su influencia en la toma de decisiones.


Competencias

  • Actuar con responsabilidad ética y con respeto por los derechos y deberes fundamentales, la diversidad y los valores democráticos.
  • Actuar en el ámbito de conocimiento propio evaluando las desigualdades por razón de sexo/género.
  • Actuar en el ámbito de conocimiento propio valorando el impacto social, económico y medioambiental.
  • Buscar, seleccionar y jerarquizar cualquier tipo de fuente y documento útil para la elaboración de mensajes, trabajos académicos, exposiciones, etc.
  • Gestionar el tiempo de forma adecuada y ser capaz de planificar tareas a corto, medio y largo plazos.
  • Introducir cambios en los métodos y los procesos del ámbito de conocimiento para dar respuestas innovadoras a las necesidades y demandas de la sociedad.
  • Promocionar y lanzar nuevos productos y servicios a partir de la extracción y el análisis de datos masivos de los medios de comunicación.
  • Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
  • Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
  • Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
  • Reconocer y planificar la infraestructura tecnológica necesaria para la creación, el almacenamiento, el análisis y la distribución de productos multimedia interactivos y del internet social.

Resultados de aprendizaje

  1. Analizar críticamente los principios, valores y procedimientos que rigen el ejercicio de la profesión.
  2. Analizar una situación e identificar sus puntos de mejora.
  3. Compartir las experiencias en grupo como forma de aprendizaje para trabajar posteriormente en grupos multidisciplinares.
  4. Comunicar haciendo un uso no sexista ni discriminatorio del lenguaje.
  5. Contrastar y verificar la veracidad de las informaciones aplicando criterios de valoración.
  6. Describir la infraestructura necesaria para el almacenamiento del big data.
  7. Diferenciar las variedades de tipos de arquitecturas existentes para trabajar con big data.
  8. Diferenciar lo sustancial de lo relevante en todos los tipos de documentos de la asignatura.
  9. Explicar las características de la infraestructura necesaria para la recuperación del big data.
  10. Explicar el código deontológico, explícito o implícito, del ámbito de conocimiento propio.
  11. Explicar la infraestructura necesaria para el tratamiento del big data.
  12. Extraer grandes masas de datos sobre todo de las redes sociales y los nuevos medios digitales.
  13. Identificar las implicaciones sociales, económicas y medioambientales de las actividades académico-profesionales del ámbito de conocimiento propio.
  14. Identificar situaciones que necesitan un cambio o mejora.
  15. Planificar y ejecutar proyectos académicos en el ámbito deL Big data.
  16. Ponderar los riesgos y las oportunidades de las propuestas de mejora tanto propias como ajenas.
  17. Presentar los trabajos de la asignatura en los plazos previstos y mostrando la planificación individual y/o grupal aplicada.
  18. Proponer nuevos métodos o soluciones alternativas fundamentadas.
  19. Proponer proyectos y acciones que estén de acuerdo con los principios de responsabilidad ética y de respeto por los derechos y deberes fundamentales, la diversidad y los valores democráticos.
  20. Proponer proyectos y acciones que incorporen la perspectiva de género.
  21. Proponer proyectos y acciones viables que potencien los beneficios sociales, económicos y medioambientales.
  22. Solucionar problemas básicos en big data.
  23. Valorar el impacto de las dificultades, los prejuicios y las discriminaciones que pueden incluir las acciones o proyectos, a corto o medio plazo, en relación con determinadas personas o colectivos.

Contenido

Unidad 1. El Big Data: Introducción a la asignatura. Concepto del Big Data, sus procesos y sus características. Inteligencia Artificial y Big Data.

Unidad 2. Fuentes, captura y almacenamiento de datos: Presentación de fuentes de datos (principalmente fuentes abiertas), de los procesos de acceso y solicitudes de información pública y leyes de transparencia. Procesos de búsqueda, descarga y almacenamiento de diferentes tipos de datos (formatos).

Unidad 3. Procesamiento y análisis de datos: Manejo de herramientas y funciones de limpieza y análisis de datos para la toma de decisiones. Estadística básica para el Big Data.

Unidad 4. Análisis y monitorización de datos de Social Media: Introducción al Social Media como fuente de big data; presentación de técnicas y herramientas para extraer insights de las redes sociales.

Unidad 5. Visualización de datos y cartografía: Presentación de diferentes herramientas y posibilidades de visualización de datos y representación cartográfica de la información para la elaboración de informes orientados a la toma de decisiones.


(*) El calendario detallado con el contenido de las diferentes sesiones se expondrá el día de presentación de la asignatura. Se colgará también en el Campus Virtual donde el alumnado podrá encontrar la descripción detallada de los ejercicios y prácticas, los diversos materiales docentes y cualquier información necesaria para el adecuado seguimiento de la asignatura. En caso de cambio de modalidad docente por razones sanitarias, el profesorado informará de los cambios que se producirán en la programación de la asignatura y en las metodologías docentes.

El contenido de esta asignatura será sensible a los aspectos relacionados con la perspectiva de género.


Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Tipo: Dirigidas      
Clases teóricas 15 0,6 4, 1, 7, 9, 10, 11, 20, 22
Prácticas de laboratorio 33 1,32 2, 4, 1, 6, 7, 23, 9, 11, 12, 14, 13, 15, 18, 19, 20, 21, 3, 22, 16
Tipo: Supervisadas      
Seminarios 10 0,4 2, 4, 1, 5, 6, 7, 8, 23, 9, 10, 11, 12, 14, 13, 15, 18, 19, 20, 21, 3, 22, 17, 16
Tutorías 10 0,4 8, 15, 18, 21, 3, 22, 17
Tipo: Autónomas      
Trabajo autónomo: Lecturas, preparación de trabajos y prácticas y estudio personal. 60 2,4 1, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 15, 18, 20, 21, 3, 22, 17

La estructura de la asignatura, en la que se realizan diferentes actividades prácticas, busca la interiorización de competencias relacionadas con el manejo del Big Data (búsqueda, extracción, análisis y publicación de datos para la toma de decisiones). Su metodología es completamente práctica. A través de las actividades de laboratorio, de talleres y de la realización del trabajo final de curso, se evalúa tanto el componente teórico de la asignatura, como la aplicación práctica de los contenidos estudiados.

La evaluación continua de la asignatura, en la que se realizan prácticas puntuales y continuas de corta duración, permite realizar un seguimiento preciso sobre el aprendizaje y la progresión del estudiante. Asimismo, se trabaja de forma progresiva sobre la adquisición de los conocimientos que, paso a paso, son involucrados en las prácticas siguientes.

La asignatura de Introducción al Big Data contempla tres tipos o categorías de actividades formativas evaluables:

Prácticas de laboratorio: trabajos individuales o en equipo en los que se realizan actividades prácticas con un entregable puntual con tiempo límite. Los estudiantes deben aplicar los conocimientos, distribuir el tiempo y preparar las entregas dentro del aula y en las horas destinadas a la práctica bajo la guía del profesor.

Seminarios: trabajos individuales o en equipo en los que se realizan actividades prácticas más extensas y con entregables abiertos a la creatividad de los estudiantes. No hay tiempos limitados al aula, pero sí fechas límites de entrega. Los estudiantes deben aplicar los conocimientos, distribuir el tiempo y preparar las entregas iniciando su trabajo dentro del aula, pero continuándolo bajo la modalidad de actividades supervisadas por el equipodocente.

Desarrollo del trabajo final de curso: ejercicio práctico de evaluación grupal en el que los estudiantes deben resolver, durante el desarrollo del curso, un problema de aplicación práctica vinculado al Big Data. Los estudiantes deben plantear el problema y realizar los cuatro procesos para brindar una propuesta de solución basada en grandes cantidades de datos: búsqueda, extracción, análisis y publicación de informe de datos que incluya una propuesta de decisión basada en la información recolectada y analizada.

Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.


Evaluación

Actividades de evaluación continuada

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Entrega de trabajos 30% 6 0,24 2, 4, 1, 5, 8, 23, 10, 12, 14, 13, 15, 18, 19, 20, 21, 3, 22, 17, 16
Prácticas de aula 30% 8 0,32 2, 4, 1, 5, 6, 7, 8, 23, 9, 10, 11, 12, 14, 13, 15, 18, 19, 20, 21, 3, 22, 17, 16
Prácticas de laboratorio 40% 8 0,32 2, 4, 1, 5, 6, 7, 8, 23, 9, 10, 11, 12, 14, 13, 15, 18, 19, 20, 21, 3, 22, 17, 16

Evaluación continuada

Las actividades de Evaluación son:

Actividad A: Prácticas de laboratorio, que tienen un peso del 40% sobre la calificación final

Actividad B: Prácticas de aula, que tienen un peso del 30% sobre la calificación final

Actividad C: Entrega de trabajos, que tiene un peso del 30% sobre la calificación final

Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una nota mínima aprobatoria (5,0) en cada una de las actividades.

 

RECUPERACIÓN:

En las tres últimas semanas del curso los estudiantes que no hayan superado la asignatura podrán presentarse a una prueba de síntesis de reevaluación que consistirá en un test teórico y en un ejercicio práctico. La condición obligatoria para poder optar a la recuperación de la asignatura es haber hecho, como mínimo, 2/3 del total de las prácticas del curso (actividades A, B y C) y haber obtenido una nota media igual o superior a 3,5 (y menor que 5) en todas las actividades de evaluación.

De acuerdo con los criterios señalados anteriormente, si un estudiante no realiza, al menos, el 66% de las prácticas de las actividades de evaluación se considerará como no evaluable de esta asignatura.

 

SEGUNDA MATRICULA

En caso de segunda matrícula, el alumnado podrá realizar una única prueba de síntesis que consistirá en un test teórico y un ejercicio práctico. La calificación de la asignatura corresponderá a la calificación de la prueba de síntesis. El estudiante que quiere realizar esta prueba de síntesis debe comunicarlo por escrito al coordinador de la asignatura.

 

PLAGIO:

En el caso que el estudiante realice cualquier irregularidad que pueda conducir a una variación significativa de un acto de evaluación, se calificará con 0 este acto de evaluación, con independencia del proceso disciplinario que pudiera instruirse. En caso de que se produzcan varias irregularidades, en los actos de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de esta asignatura será 0. 

 

Esta asignatura no prevé el sistema de evaluación única.


Bibliografía

Alcalde, Ignasi. (2015). Visualización de la información. De los datos al conocimiento. Editorial UOC.

Bounegru, Liliana; Gary, Jonathan (Eds.). (2020). The Data Journalism Handbook II. Towards a Critical Data Practice. European Journalism Centre and Google News Initiative. https://datajournalism.com/read/handbook/two

Bradshaw, Paul. (2017). Scraping for Journalists. How to grab information from hundreds of sources, put it in data you can interrogate - and still hit deadlines (2nd edition). Leanpub

Bradshaw, Paul. (2019). Finding Stories in Spreadsheets. Recipes for interviewing data - and getting answers. Leanpub

Bradshaw, Paul., Maseda, Bárbara. (2015). Periodismo de datos: Un golpe rápido. Cómo entrar, obtener los datos, escabullirse con la noticia… ¡Y asegurarse de que nadie salga herido! Leanpub.

Cairo, Alberto. (2016). The Truthful Art: Data, charts, and maps for communication. New Riders.

Cairo, Alberto. (2017). ¿Visualización de datos: una imagen puede valer más que mil números, pero no siempre más que mil palabras. El profesional de la información, 26(6), 1025-1028.

Carlberg, Conrad. (2011). Análisis estadístico con Excel. Anaya.

CARTO (2018). The Top Trends in Data Visualization for 2018. Medium. https://medium.com/@carto/the-top-trends-in-data-visualization-for-2018-54911e875375

Charte Ojeda, Francisco (2016). Excel 2016. Anaya.

Ferrer-Sapena, Antonia; Sánchez-Pérez, Enrique. (2013). Open data, big data: ¿Hacia dónde nos dirigimos? Anuario ThinkEPI, 7, 150-156.

Fernández-Rovira C., Giraldo-Luque S. (2021). La felicidad privatizada. Monopolios de la información, control social y ficción democrática en el siglo XXI. Editorial UOC.

Fernández-Rovira C., Giraldo-Luque S. (Eds.). Predictive Technology in Social Media. CRC Press. Taylor & Francis Group. 

Fuchs, Christian. (2017). “Dallas Smythe Today – The Audience Commodity, the Digital Labour debate, Marxist Political Economy and Critical Theory. Prolegomena to a Digital Labour Theory of Value”. En: Fuchs, C., Mosco, V. (Eds.). Marx and the Political Economy of the Media. Haymarket Books. pp. 522-599.

Giraldo-Luque Santiago; Fernández-Rovira Cristina (2021) Economy of Attention: Definition and Challenges for the Twenty-First Century. En: Park S.H., Gonzalez-Perez M.A., Floriani D.E. (Eds.). The Palgrave Handbook of Corporate Sustainability in the Digital Era. Palgrave Macmillan. pp. 283-305.

Greene, Derek. (2014). Practical Social Network Analysis With Gephi. Practical Social Network Analysis With Gephi · Derek Greene

Greene, Derek; Cunningham, Pàdraig (2013). Producing a Unified Graph Representation from Multiple Social Network Views. Proc. ACM Web Science’13

Kauffmann, Erick; Peral, Jesús; Gil, David; Ferrández, Antonio; Sellers, Ricardo; Mora Higinio (2020). A framework for big data analytics in commercial social networks: A case study on sentiment analysis and fake review detection for marketing decision-making, Industrial Marketing Management, 90, 523-537.

Mayer-Schönberger, Viktor; Cukier, Kenneth (2013). Bigdata. La revolución de los datos masivos. Turner.

O’Neil, Cathy. (2017). Armas de destrucción matemática. Cómo el Big Data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia. Capitan Swing.

Patino, Bruno (2020). La civilización de la memoria de pez. Pequeño tratado sobre el mercado de la atención. Alianza.

Tascón, Mario (2013). Introducción. Big Data. Pasado, presente, futuro. Telos: Cuadernos de comunicación e innovación, 95, 47-50.

Turing, Alan. (1974). ¿Puede pensar una máquina? Universidad de Valencia.


Software

Al tratarse de una asignatura completamente práctica el software requerido es el habitual para la realización de las tareas de captura, tratamiento y análisis de información en diferentes formatos.

En concreto, se requieren de las siguientes herramientas:

Software de edición de textos: Word o similar

Software de análisis de datos: Excel o similar

Software de visualización de datos: Flourish - Datawrapper - CARTO - Gephi


Lista de idiomas

Nombre Grupo Idioma Semestre Turno
(PLAB) Prácticas de laboratorio 61 Español segundo cuatrimestre tarde
(PLAB) Prácticas de laboratorio 62 Español segundo cuatrimestre tarde
(TE) Teoría 6 Español segundo cuatrimestre tarde