Màster Universitari en Data Science La Salle Campus Barcelona URL

Màster Universitari en Data Science

Converteix-te en un expert en analitzar, estructurar, filtrar, visualitzar i posar en valor la producció de dades generades.

Descripció
La presa de decisions basada en dades es fonamenta en bona part en tenir unes prediccions precises de les variables en joc. La predicció és una de les tasques més requerides als científics de dades i necessita involucrar un nombre variat d'eines d'estadística i intel·ligència artificial.
Tipus assignatura
Optativa
Semestre
Segon
Crèdits
5.00
Coneixements previs

Assignatures MD004 i MD009

Objectius

Els objectius es centraran en:

• Aprofundir en el concepte de predicció, entenent-ne primer l'ús amb objectius de gestió en corporacions i organitzacions i, després, repassant les tècniques d'anàlisi per a la predicció, particularment de sèries temporals.

Continguts

TEMARI

1. Necessitat i usos de la predicció a la presa de decisions.
2. Caracterització de sèries temporals i processos estocàstics
3. Models i sistemes dinàmics
4. Tècniques tradicionals de predicció
5. Aprenentatge artificial per a la predicció
6. Exemples de casos d’ús

Nota: els temes poden ajustar i/o modificar-se a criteri de la coordinació del màster.

Metodologia

La metodologia utilitzada combina classes magistrals, participació dels estudiants, realització d’un exercici pràctic a classe i resolució d’un repte o treball d’investigació final. Per a l'estudiant, això implicarà treball en grup amb una presentació oral en classe i un treball individual escrit.

Avaluació

Aquesta assignatura s'avaluarà de manera continuada a partir de la resolució d’un repte proposat a resoldre, o alternativament, un treball de recerca sobre solucions ja existents d’un problema específic a l’àmbit científic, i una presentació final a classe.

Criteris avaluació

Avaluació continua
Aquesta assignatura s'avaluarà de manera continuada a partir de la resolució d’un repte proposat a resoldre, o alternativament, un treball de recerca sobre solucions ja existents d’un problema específic a l’àmbit científic, i una presentació final a classe.
La nota final serà una ponderació de:
- Resolució repte (implementació) i/o presentación del treball d’investigació: 80%
- Participació a classe: 20%

Convocatòria extraordinària
Es determinarà l’examen i/o treballs de convocatòria extraordinària des de la coordinació de l’assignatura.

Normativa de còpies
L’assignatura es regeix per la normativa de còpies general de La Salle Campus BCN:
https://www.salleurl.edu/ca/normativa-de-copies
Les activitats formatives es consideraran que tenen la següent categoria:
• Treball o repte: altament significativa

Bibliografia bàsica

La bibliografia s'anirà detallant al llarg de l'assignatura.
Tot el material de classe (presentacions, exercicis, articles, documents, etcètera) es compartiran a la carpeta de l'assignatura de la Intranet de La Salle: eStudy.

Material complementari

La bibliografia complementària s'anirà detallant al llarg de l'assignatura.