El rincón del hinjeniero

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 ...

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...