Titulació | Tipus | Curs |
---|---|---|
2503852 Estadística Aplicada | OB | 3 |
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
Aquesta assignatura suposa que l'alumne ha assolit els coneixements que s'imparteixen en diferents assignatures sobre els següents temes:
- Càlcul en diverses variables.
- Probabilitat.
- Models lineals.
- Programació en python.
Aquesta assignatura pretén familiaritzar l'alumne amb diferents mètodes d'aprenentatge automàtic aplicant el punt de vista utilitzat quan es disposa de grans quantitats de dades.
- Introducció a l'aprenentatge automàtic.
- Regularització en les regressions lineal i logística.
- Aprenentatge estadístic.
- Màquines de suport vectorial.
- K-veïns més propers.
- Naive Bayes.
- Arbres de decisió.
- Ensembles.
- Mineria de textos.
- Anàlisi de xarxes.
Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|
Tipus: Dirigides | |||
Sessions de pràctiques | 30 | 1,2 | |
Tipus: Supervisades | |||
Sessions de teoria | 50 | 2 | |
Tipus: Autònomes | |||
Estudi personal de la matèria | 46 | 1,84 |
La docència combinarà a classe lliçons per part del professors i treball pràctic dels estudiants amb ordinador.
En tots els aspectes de les activitats d'ensenyament/aprenentatge es faran els millors esforços per part de professorat i alumnat per evitar llenguatge i situacions que puguin ser interpretats com a sexistes.
Per tal d'aconseguir una millora contínua en aquest tema, tothom ha de col.laborar a posar de manifest les desviacions que observi respecte d'aquest objectiu.
Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, per a la complementació per part de l'alumnat de les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura/mòdul.
Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|---|
Examen | 50% | 4 | 0,16 | CM11, KM16 |
Treball Pràctic | 50% | 20 | 0,8 | CM11, KM16 |
Avaluació continuada
L'avaluació de l'assignatura tindrà dues parts: la part de teoria, NT i la part de pràctica, NP. La nota final de l'assignatura serà N = 0.5*NT + 0.5*NP.
L'avaluació de la part de teoria consistirà en dos exàmens: un examen parcial, NEP, i un examen final, NEF. La nota final de la part de teoria serà NT = max(NEF, 0.3*NEP + 0.7*NEF), sempre i quan NEF sigui superior a 3,5, en cas contrari NT = NEF.
L'avaluació de la part de pràctiques es farà a través d'entregues durant el curs.
En la data de l'examen de recuperació de l'assignatura es podrà recuperar només la part de teoria. En cas que un/a alumne/a es presenti a l'examen de recuperació llavors la nota de teoria, NT, serà NT = min(5, NER), on NER és la nota de l'examen de recuperació.
Per a que una activitat es tingui en compte a la nota final, cal haver tret un mínim de 3,5. En cas de que NT o NP no superin el 3,5 llavors la nota final de l'assignatura serà N = min(NT, NP).
Es considerarà avaluable l'estudiant que hagi presentat activitats per un total d'almenys el 50% de l'assignatura. En cas contrari constarà a l'acta com a No Avaluable.
Avaluació Única
L'avaluació per a l’alumnat que s’hagi acollit a la modalitat d’avaluació única es basarà en la nota de l'examen final (50%) i la nota d'un treball de pràctiques (50%).
Python
Nom | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
---|---|---|---|---|
(PLAB) Pràctiques de laboratori | 1 | Català | primer quadrimestre | tarda |
(TE) Teoria | 1 | Català | primer quadrimestre | tarda |