Introducción Al Big Data
Código: 104748 Créditos ECTS: 6| 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
- Analizar críticamente los principios, valores y procedimientos que rigen el ejercicio de la profesión.
- Analizar una situación e identificar sus puntos de mejora.
- Compartir las experiencias en grupo como forma de aprendizaje para trabajar posteriormente en grupos multidisciplinares.
- Comunicar haciendo un uso no sexista ni discriminatorio del lenguaje.
- Contrastar y verificar la veracidad de las informaciones aplicando criterios de valoración.
- Describir la infraestructura necesaria para el almacenamiento del big data.
- Diferenciar las variedades de tipos de arquitecturas existentes para trabajar con big data.
- Diferenciar lo sustancial de lo relevante en todos los tipos de documentos de la asignatura.
- Explicar las características de la infraestructura necesaria para la recuperación del big data.
- Explicar el código deontológico, explícito o implícito, del ámbito de conocimiento propio.
- Explicar la infraestructura necesaria para el tratamiento del big data.
- Extraer grandes masas de datos sobre todo de las redes sociales y los nuevos medios digitales.
- Identificar las implicaciones sociales, económicas y medioambientales de las actividades académico-profesionales del ámbito de conocimiento propio.
- Identificar situaciones que necesitan un cambio o mejora.
- Planificar y ejecutar proyectos académicos en el ámbito deL Big data.
- Ponderar los riesgos y las oportunidades de las propuestas de mejora tanto propias como ajenas.
- Presentar los trabajos de la asignatura en los plazos previstos y mostrando la planificación individual y/o grupal aplicada.
- Proponer nuevos métodos o soluciones alternativas fundamentadas.
- 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.
- Proponer proyectos y acciones que incorporen la perspectiva de género.
- Proponer proyectos y acciones viables que potencien los beneficios sociales, económicos y medioambientales.
- Solucionar problemas básicos en big data.
- 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
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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 |