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
Aplicació de la ciència de les dades als grans reptes científics. Una part important de l’assignatura es centra en els experiments de física d’altes energies del CERN, degut als reptes que impliquen el volum i flux de dades i l’anàlisi en temps real. Es veuran quin tipus de tècniques de Machine Learning s’utilitzen en la reconstrucció de les dades, el trigger I la identificació de partícules, etc. També es veurà un altre camp d’aplicació, l’astrofísica, a través del Projecte Gaia. Exemples en altres camps (como la biologia i medicina) es veuran a partir de treballs presentats pels alumnes.
Tipus assignatura
Optativa
Semestre
Segon
Crèdits
5.00

Professors Titulars

Míriam Calvo Gómez
Membre
Coneixements previs

Els continguts de les matèries anteriors en el màster.

Objectius

Los objectius es centraran en:
• Entendre la complexitat de l’anàlisi de dades en ciències bàsiques en les que es manegen grans volums de dades.
• Conèixer el tipus de tècniques més utilitzades als diversos reptes que sorgeixen en camps com la física d’altes energies, astrofísica i medicina.
• Aplicació de coneixements adquirits prèviament en el màster en la resolució d’un problema típic de física d’altes energies i/o explorar quins reptes existeixen en altres àrees (biologia/medicina o altres).

Continguts

TEMARI
1. Introducció als experiments de física d’altes energies (HEP). Volum i flux de dades. Reptes que impliquen. Anàlisi en temps real.
2. Aplicacions de tècniques de Machine Learning en HEP: reconstrucció de dades, trigger, identificació de partícules, etc.
3. Exemples d’aplicacions en astrofísica (projecte Gaia).
4. Exemples d’aplicacions en altres camps (com biologia i medicina) a través de presentacions per part dels alumnes.
5. Presentació d’un repte tipus “Kaggle competition” a resoldre pels alumnes.

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 individual (o en grup) i una presentació oral en classe.

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

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.

Material complementari

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.