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There was a call for applications for this modular programme in the last academic year for which it was advertised.

Enrolment period:

From September, 7th 2023 to December, 12th 2023.

Teaching period:

From January, 8th 2024 to September, 30th 2024.

You can access it through this link.

Los avances tecnológicos han facilitado notablemente la obtención y almacenamiento de datos en formato digital, por lo que actualmente es posible disponer de bases de datos de gran tamaño que encierran información relevante para su propietario y que puede resultar valiosa para tomar mejores decisiones de gestión.

Esto ha despertado un gran interés por desarrollar técnicas estadísticas y de inteligencia artificial para extraer dicha información desconocida de las grandes masas de datos. Las disciplinas que persiguen, de una manera general, estos objetivos se engloban dentro de un nuevo campo que suele denominarse "APRENDIZAJE ESTADÍSTICO" o bien de una manera más sugerente "DATA MINING" o "BUSSINES INTELIGENCE". Estas disciplinas incluyen un conjunto de técnicas que se encuentran dispersas por diversos ámbitos científicos y utilizan, con frecuencia, diferentes lenguajes y modos de presentación, por lo que resulta difícil para la persona no especialista aprovechar estas herramientas y extraer de ellas resultados prácticos para la empresa, la investigación, el mercado, etc. El programa modular "Aprendizaje estadístico y Data mining" persigue sistematizar y unificar estas técnicas en una presentación conjunta que permita dar una visión clara de sus fundamentos teóricos y, sobre todo, de su utilidad práctica a la hora de enfrentarse con problemas reales. El objetivo general del programa es estudiar los principios de los nuevos enfoques metodológicos del tratamiento de datos, así como algunas de las principales técnicas con mayor utilización en la práctica. Además se pretende lograr que sus participantes estén en disposición de realizar proyectos prácticos que permitan explotar el conocimiento que pueda encontrarse escondida dentro de las grandes bases de datos.

De una manera específica, los principales objetivos del programa son los siguientes:

a) Conocer los principios generales de las nuevas técnicas para el tratamiento de grandes masas de datos.

b) Estudiar los principales métodos y algoritmos de Data mining.

c) Estudiar métodos complementarios para el desarrollo de análisis de grandes masas de datos, incluso no estructurados, introduciéndose en los campos de Text Mining y Web Mining.

e) Familiarizarse con la práctica del tratamiento de grandes masas de datos.

2.1 Qualifications

2.2 Modules of the program, schedule and price

Code	Module	ECTS Credits	Module price
0001	from January, 9th 2018 to September, 30th 2018.	10	420,00 €
0002	from January, 9th 2018 to September, 30th 2018.	10	420,00 €
0003	from January, 9th 2018 to September, 30th 2018.	10	420,00 €
0004	from January, 9th 2018 to September, 30th 2018.	10	420,00 €
0005	from January, 9th 2018 to September, 30th 2018.	10	420,00 €
0006	from January, 9th 2018 to September, 30th 2018.	10	420,00 €

2.3 Academic Pathway

Títulos: Diploma de Especialización en Aprendizaje estadístico y Data Mining (30 créditos) Módulo 1: Principios de data mining. Visualización y explotación de datos (10 créditos).: Módulo 2: Aprendizaje supervisado: clasificación y regresión (10 créditos). Módulo 3: Aprendizaje no supervisado: asociación y análisis cluster (10 créditos).

 

Título de Máster en Aprendizaje estadístico y Data Mining (60 créditos) Módulo 1: Principios de data mining. Visualización y explotación de datos (10 créditos). Módulo 2: Aprendizaje supervisado: clasificación y regresión (10 créditos). Módulo 3: Aprendizaje no supervisado: asociación y análisis cluster (10 créditos). Módulo 4: Métodos de búsqueda aleatoria (10 créditos). Módulo 5: Text Mining (10 créditos). Módulo 6: Web Mining (10 créditos).

 

NOTA: Los alumnos que obtengan el Diploma de Especialización y deseen acceder posteriormente al título de Máster únicamente tendrán que matricularse de los módulos 4,5,6 y abonar 250 euros en concepto de material adicional.

El programa modular se impartirá siguiendo la metodología-didáctica a distancia propia de la UNED, que descansa fundamentalmente en dos pilares: los materiales didácticos y los canales de comunicación entre los participantes y el equipo docente.

Los materiales didácticos incluyen una serie de libros de texto disponibles actualmente en el mercado, junto con varios artículos preparados por el profesorado del curso y el correspondiente software. El estudio se orientará mediante una guía didáctica que contiene todas las indicaciones precisas para el desarrollo del trabajo individual. Los materiales preparados específicamente para el curso serán enviados directamente desde los servicios administrativos del programa, mientras que los participantes deberán obtener por su cuenta los materiales externos que se indican más adelante.

Los canales de comunicación, que permitirán una constante interacción entre los participantes en el programa y el equipo docente, están integrados por toda la serie de medios disponibles actualmente: correo postal, teléfono, fax, correo electrónico, videoconferencia, cursos virtuales y foros de debate on-line, etc. Asimismo, quienes lo deseen podrán concertar entrevistas personales con los miembros del equipo docente. Mediante los medios tecnológicos se crearán auténticos vínculos dinámicos de intercomunicación entre los participantes en el programa, para simplificar eficazmente el esfuerzo que conlleva el estudio a distancia.

El método de estudio consistirá en trabajar con los materiales didácticos, que serán autosuficientes; se dispondrá en todo momento de mecanismos para el seguimiento del aprendizaje, incluyendo la asistencia tutorial por parte del equipo docente, procedimientos de autoevaluación, etc. Ocasionalmente, podrán organizarse encuentros presenciales, visitas prácticas, trabajos de campo, etc. si bien, con carácter general, se prevé que estos sean de asistencia voluntaria.

Este método de estudio permite compaginar, de una forma muy flexible, las obligaciones personales de cada uno de los participantes en el programa con el seguimiento del mismo.

La duración del programa abarcará de enero de 2018 hasta finales de septiembre de 2018.

La dedicación de cada título es la siguiente:

Diploma de Especialización en Aprendizaje estadístico y Data mining: 30 créditos ECTS.

Master/Maestría Internacional en Aprendizaje Estadístico y Data mining: 60 créditos ECTS.

5.1 Material required

5.1.1 Material sent by the teaching team (notes, evaluation tests, external memories, DVDs, ...)

Se utilizarán documentos y software que se enviarán oportunamente. En particular, se dispondrá de un documento general de orientación sobre el programa denominado "Guía didáctica" que incluirá toda la información necesaria para el seguimiento de cada módulo, tanto en lo referente a aspectos de organización, como en las pertinentes recomendaciones de tipo metodológico, tutorías, actividades y criterios de evaluación, entre otras.

Este material será abonado por el alumno junto a la matrícula del curso.

5.2 Optional material, consultation and bibliography

5.2.1 Edited and sold material

Data Mining

Authors

Ian Witten

Approximate price

50€

ISBN

9780128042915

Data Mining the Web*

Authors

Markov, Zdravko

Publisher

Wiley

Edition

2007

Approximate price

40€

ISBN

9780471666554

Introduction to Data Mining

Authors

Pang-Ning Tan

Approximate price

75€

ISBN

9780321321367

Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms

Authors

Yang, Xin-She

Publisher

Luniver Press

Edition

2010

Approximate price

30€

ISBN

9781905986286

Text Mining Application Programming(D)

Authors

Konchady, Manu

Publisher

Charles River Media

Edition

2006

Approximate price

40€

ISBN

9781584504603

Puede adquirir dichos materiales a través de la Librería Virtual de la UNED.

Los participantes podrán contactar con los miembros del equipo docente cuando lo deseen, utilizando el medio que les resulte más conveniente. Las cuestiones generales sobre la organización del programa y su funcionamiento serán competencia del director del programa.

Las señas de contacto del equipo docente son las siguientes:

Dr. Eduardo Ramos Méndez

Catedrático de Universidad

Director del Programa

Dpto. de Estadística, Investigación Operativa y Cálculo Numérico

UNED

C/ Senda del Rey 9, 28040 Madrid

Teléfono: +34 913987256

e-mail: eramos@ccia.uned.es

Horario de asistencia tutorial: Miércoles de 16,30 a 20,30.

Dr. Ricardo Vélez Ibarrola

Catedrático de Universidad

Dpto. Estadística, Investigación Operativa y Cálculo Numérico

C/ Senda del Rey 9, 28040 Madrid

Teléfono 913987258

e-mail: rvrelez@ccia.uned.es

Horario: Miércoles de 16,30 a 20,30.

Dr. Víctor Hernández Morales

Profesor Titular de Universidad

Dpto. Estadística, Investigación Operativa y Cálculo Numérico

C/ Senda del Rey 9, 28040 Madrid

Teléfono: 913987252

e-mail: vhernandez@ccia.uned.es

Horario: Martes de 12 a 14 y de 17 a 19.

D.E.A José Antonio Carrillo Ruiz

Profesor Asociado

Dpto. de Estadística, Investigación Operativa y Cálculo Numérico y Unidad de Estadística del Órgano Central del Ministerio de Defensa

C/ Senda del Rey 9, 28040 Madrid

Teléfono: 91398707

e-mail: jacarrillo@ccia.uned.es

Horario: Miércoles de 17 a 21.

Prof. Dra. Genoveva Leví Orta

Profesora Ayudante Doctor

Depto. Didáctica, Organización Escolar y Didácticas Especiales

Calle Juan del Rosal, 14

Teléfono: 913989544

email: genovevalevi@edu.uned.es

Horario: Miércoles de 16 a 20

Ana María Ramos Leví

Médico Adjunto

Especialidad Endocrinología y Nutrición

Hospital de la Princesa

Calle Diego de León 62

28006 Madrid

Teléfono: +34 913989544

e-mail: aramos@invi.uned.es

Horario: Miércoles de 16,30 a 20,30.

En los anteriores horarios de asistencia tutorial, es posible contactar directamente con el profesor telefónicamente, o incluso personalmente. Fuera de dichos puede utilizarse cualquier otro medio de contacto: e-mail, buzón de voz, fax, página web, etc.

La evaluación tendrá carácter continuo y se realizará mediante la modalidad de pruebas de evaluación a distancia para cada uno de los módulos del curso. El equipo docente asignará el trabajo que hay que realizar. Para cada módulo, habrá que completar las actividades asignadas y enviar el correspondiente trabajo para su evaluación, utilizando para ello el medio que le resulte más conveniente. En todo momento podrá acudir a la asistencia tutorial del responsable docente. Cada trabajo recibirá la correspondiente evaluación de la cual se recibirá la oportuna información. La evaluación final para cada una de las posibles titulaciones se basará en los trabajos relativos a cada módulo. De acuerdo con la normativa vigente de la UNED, la calificación final de cada una de las titulaciones será exclusivamente APTO, NO APTO o NO PRESENTADO.

Director

Contributors UNED

External contributors

9.1 Study aid and discounts

General information about study grants and discounts can be found at this link.

You must submit the enrolment application by selecting the corresponding option, and then send the documentation to the email: descuentos@fundacion.uned.es.

From September, 7th 2017 to December, 15th 2017.

Información

Teléfonos: 91 3867275 / 1592

Fax: 91 3867279

http://www.fundacion.uned.es/

Negociado de Programas Modulares.