La asignatura aborda los puntos más importantes del ciclo de vida de los datos científicos desde la adquisición a la presentación y posible re-uso, haciendo especial énfasis en datos en abierto.
El ciclo de vida de los datos: de la adquisición a la presentación
102267
2023-24
MÁSTER UNIVERSITARIO EN CIENCIA DE DATOS / MASTER IN DATA SCIENCE
6
OBLIGATORIA
Cuatrimestral
Castellano e Inglés
Diferentes aproximaciones al Ciclo de Vida de los Datos.
Planificación de la gestión de los datos: DMPs.
Herramientas de gestión de Metadatos.
Ingestión de datos. Ejemplos multidisciplinares.
Publicación de datos en abierto.
Plataformas de re-uso de datos en abierto.
Preservación de los datos.
CG1 - Integrarse eficazmente en un grupo de trabajo y trabajar en equipo,
compartir la información disponible e integrar su actividad en la actividad
del grupo colaborando de forma activa en la consecución de objetivos comunes
CG2 - Capacidad de estudio, síntesis y autonomía suficientes para desarrollar
de forma autónoma proyectos básicos de investigación
CG5 - Planificar, diseñar y poner en marcha un proyecto avanzado
CG6 - Buscar, obtener, procesar, comunicar información y transformarla en
conocimiento
CG7 - Conocer las herramientas metodológicas necesarias para desarrollar
proyectos avanzados
CG8 - Capacidad de actualización de los conocimientos expuestos en el ámbito
de la comunidad científica
CT1 - Analizar y combinar información utilizando diferentes fuentes
CT5 - Capacidad de trabajo autónomo y toma de decisiones
CT6 - Capacidades asociadas al trabajo en equipo: cooperación, liderazgo,
saber escuchar
DSDM01 - Desarrollar e implementar una estrategia de gestión de datos, en
particular, en la forma de un plan de gestión de datos (DMP)
DSDM02 - Desarrollar e implementar modelos de datos, incluidos los metadatos
DSDM03 - Recoger e integrar diferentes fuentes de datos y su ingestión para su
posterior análisis
DSDM05 - Asegurar la calidad de los datos, su accesibilidad, y su forma de
publicación (curación)
DSENG01 - Aplicar los principios de ingeniería a la investigación, diseño y
desarrollo de un prototipo de aplicaciones de análisis de datos, o al
desarrollo de estructuras, instrumentos, máquinas, experimentos, procesos,
sistemas requeridos para ello
DSENG02 - Desarrollar y aplicar soluciones computacionales para problemas en
un cierto dominio de aplicación, usando una amplia gama de plataformas de
análisis de datos
AF1 - Participación y asistencia a lecciones magistrales y seminarios (30
horas)
AF2 - Realización de prácticas de computación y análisis de datos (20 horas)
AF3 - Desarrollo de proyectos guiados
AF6 - Tutorías (presenciales o por medio de recursos telemáticos) (8 horas)
AF7 - Elaboración de informes de laboratorio y trabajos (20 horas)
AF8 - Estudio individual de contenidos de la asignatura (20 horas)
AF9 - Trabajo en grupo (48 horas)
A10 - Pruebas de evaluación (4 horas)
La asignatura comenzará por una exposición de los conceptos básicos,
incluyendo ejemplos sencillos pero relevantes, que serán analizados individualmente
y discutidos en común, e implementados en lenguaje Python y/o R.
Se revisarán los diferentes componentes de una solución, y los actores que
participan en el desarrollo de la misma. Los estudiantes, organizados en grupos,
realizarán un análisis detallado de un caso de estudio empleando las
diferentes tecnologías discutidas, tales como SQL, OLAP, noSQL, DMPtool, plataformas
de soporte del ciclo de vida de los datos.
Diseñar y ejecutar un DMP (Data Management Plan).
Operar modelos de datos, incluyendo metadatos.
Integrar diferentes fuentes de datos, visualizar la conexión entre las mismas
y comparar diferentes fuentes para realizar nuevos análisis.
SE1 - Examen (escrito, oral y/o práctico en el aula de computación) (30%)
SE2 - Valoración de informes y trabajos escritos (55%)
SE3 - Valoración de exposiciones orales de trabajos (15%)
La evaluación continua de actividades presenciales es durante el cuatrimestre y la presentación del trabajo en grupo y la exposición oral es al final del cuatrimestre. Test de progreso al final del cuatrimestre.
Presentaciones de la asignatura disponibles en el entorno online (MOODLE o similar).
Este documento puede utilizarse como documentación de referencia de esta asignatura para la solicitud de reconocimiento de créditos en otros estudios. Para su plena validez debe estar sellado por la Secretaría de Estudiantes UIMP.
Descripción no definida
Cuatrimestral
Créditos ECTS: 6
Aguilar Gómez, Fernando
Investigador Postdoctoral
Instituto de Física de Cantabria (IFCA), CSIC-UC
Cabrillo Bartolomé, José Ibán
Doctor en Ciencia y Tecnología, Master en computación Científica, Licenciado en Ciencias Físicas.
Tecnólogo de OPIs. Responsable de Computación Avanzada del IFCA.
Instituto de Física de Cantabria. (CSIC-IFCA).
Lloret Iglesias, Lara
Científica Titular del CSIC
Instituto de Física de Cantabria (IFCA), Consejo Superior de Investigaciones Científicas
Rodríguez González, David
DOCTOR.
Investigador distinguido.
Instituto de Física de Cantabria, CSIC.
Román Espino, Jorge
Director General
Velfair S.A.
