Entradas

Máster en Ingeniería y ciencia de datos de la UNED - Deep Learning

La asignatura. La asignatura de Deep Learning se imparte en el segundo cuatrimestre del máster en Ingeniería y ciencia de datos. Se trata de una asignatura que continúa Aprendizaje Automático I. Hay 2 PEC valiendo cada una el 30 % de la asignatura y un examen que vale un 40 %. La primera PEC consiste en realizar una tarea con el conjunto Fashion-MNIST mientras que la segunda consiste en el uso de CNN sobre CIFAR-10 y su despliegue en AWS. El examen es de desarrollo y es necesario aprobarlo para aprobar la asignatura. Valoración personal. La asignatura es interesante y los vídeos proporcionados por el equipo docente en el aula virtual son de bastante utilidad para poder preparar las PECs . Por los contenidos y la carga de trabajo, es más bien una asignatura de 6 ECTS. Es la que más carga de trabajo supone de las optativas y posiblemente la más difícil. La segunda PEC requiere más tiempo de trabajo que la primera a pesar de valer lo mismo. Creo que la asignatura estaría mejor enfocada si...
Publicar un comentario
Leer más

Ciclo Formativo de Grado Superior de Desarrollo de Aplicaciones Web (CFGS DAW)

Tras varios años estudiando el Ciclo Superior de Desarrollo de Aplicaciones Web, por fin lo he terminado y aprovecho esta publicación para comentar mi experiencia, impresiones, etc. Quisiera señalar además el cambio que ha supuesto desde que lo empecé a estudiar allá por el año 2018 respecto a cuando presenté el proyecto de fin de ciclo en 2026, principalmente debido a la popularización de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT o Gemini. Comencé a estudiar el ciclo tras haber acabado el máster en ingeniería industrial. Entré en él para seguir formándome mientras buscaba trabajo y tras no haber entrado por poco en un máster que me interesaba de Big Data de la Universidad de Santiago de Compostela. El ciclo. Los módulos que cursé fueron los siguientes: Formación y orientación laboral: es un módulo interesante para aprender sobre legislación laboral o interpretar una nómina. Creo que una asignatura similar de unos pocos créditos debería existir en todas las titulaciones univ...
Publicar un comentario
Leer más

Máster en Ingeniería y ciencia de datos de la UNED - Modelos Bayesianos Jerárquicos

  La asignatura. La asignatura de Modelos Bayesianos Jerárquicos se imparte en el segundo cuatrimestre del máster en Ingeniería y ciencia de datos. Se trata de una asignatura que podría considerarse como una continuación de Modelado Estadístico de Datos. Hay 1 PEC valiendo el 70 % de la asignatura y un examen que vale un 30 %. La práctica consiste en la resolución de 1 problema usando un modelo bayesiano jerárquico. Se puede emplear Python para ello y aparte de enviar el código hay que enviar una memoria. Para la realización del examen se puede llevar el libro de la asignatura subrayado. El examen consta de 10 preguntas tipo test. Valoración personal. La asignatura es interesante pero diría que le sacaría más provecho un matemático que alguien procedente de otra titulación de acceso, como ingeniería. Requiere que el alumnado tenga unos conocimientos previos de estadística y es recomendable haber cursado antes  Modelado Estadístico de Datos. Sin embargo, comentar que junto a Se...
Publicar un comentario
Leer más

Máster en Ingeniería y ciencia de datos de la UNED - Aprendizaje Automático II

  La asignatura. La asignatura de Aprendizaje Automático II se imparte en el segundo cuatrimestre del máster en Ingeniería y ciencia de datos. Se trata de la asignatura continuación de Aprendizaje Automático I, donde se enseñan métodos ensemble así como aprendizaje no supervisado. Hay 2 PEC valiendo la primera un 30 % de la asignatura, la segunda un 20 % y un examen que vale un 50 %. Las PEC se realizan usando Python. La primera práctica consiste en el uso de diversas técnicas de ensemble como bagging, boosting, etc. La segunda práctica consiste en un problema de clústering . Comentar que para la resolución de las prácticas es recomendable justificar las decisiones tomadas ya que el equipo docente lo tiende a valorar positivamente. Aparte del código, hay que elaborar una memoria con una longitud máxima definida. El examen consiste en 10 preguntas tipo test donde las respuestas erróneas restan en la nota y para el que se puede llevar los apuntes. Comentar que se suelen repetir de un...
Publicar un comentario
Leer más

Máster en Ingeniería y ciencia de datos de la UNED - Programación en Entornos de Datos

La asignatura. La asignatura Programación en Entornos de Datos se imparte en el primer cuatrimestre del máster en Ingeniería y ciencia de datos. Se trata de una asignatura donde se enseña Python orientado a la ingeniería y la ciencia de datos. Es muy recomendable coger esta asignatura al principio del máster si se plantea hacer el máster en varios años, especialmente para la gente que no esté familiarizada con este lenguaje de programación. Hay 1 PEC valiendo un 35 % de la asignatura, se valora la participación en el foro con un 5 % y un examen que vale un 60 %. La práctica consiste en la resolución de un caso práctico con varias cuestiones que suele consistir en la carga de varios archivos en un dataframe y la realización de una serie de agrupaciones con Python. Para aprobar la asignatura es necesario aprobar la práctica. La parte del foro se evalúa mediante la participación de los estudiantes en el mismo.  El equipo docente sube unos archivos al foro para hacer una serie de ejerc...
Publicar un comentario
Leer más

Máster en Ingeniería y ciencia de datos de la UNED - Modelado Estadístico de Datos

La asignatura. La asignatura de Modelado Estadístico de Datos se imparte en el primer cuatrimestre del máster en Ingeniería y ciencia de datos. Se trata de la asignatura donde se enseñan diversos fundamentos matemáticos necesarios para la ciencia de datos. Además, es el único contacto que hay en el máster con el lenguaje de programación R. Hay 2 PEC valiendo cada una un 20 % de la asignatura, se valora la participación en el foro con un 10 % y un examen que vale un 50 %. La primera práctica consiste en la resolución de 6 problemas relativos a la primera mitad de la asignatura y la segunda presenta el mismo número de problemas pero de la segunda mitad de la asignatura. Para aprobar la asignatura es necesario aprobar cada una de las prácticas. La parte del foro se evalúa mediante la participación de los estudiantes en el mismo.  El equipo docente inicia  temas en los foros para que los alumnos participen.  Es necesario hacer 10 contribuciones significativas en el foro para ...
Publicar un comentario
Leer más

Máster en Ingeniería y ciencia de datos de la UNED - Aprendizaje Automático I

La asignatura. La asignatura de Aprendizaje Automático I se imparte en el primer cuatrimestre del máster en Ingeniería y ciencia de datos. Se trata de la asignatura donde se enseñan diversos modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Hay 3 PEC valiendo las tres un 40 % de la asignatura y un examen que vale un 60 %. Las PEC se realizan usando Python en Jupyter Notebook. La primera práctica consiste en un problema de clasificación usando diversos algoritmos de aprendizaje supervisado (Naive Bayes, KNN o árboles de decisión). La segunda práctica emplea redes neuronales , también para un problema de clasificación. La tercera práctica consiste en el uso de SVM para la resolución de problemas de clasificación y regresión. Comentar que para la resolución de las prácticas es recomendable justificar las decisiones tomadas ya que el equipo docente lo tiende a valorar positivamente. El examen consiste en 10 preguntas tipo test donde las respuestas erróneas restan en la nota y una pregun...
Publicar un comentario
Leer más