Tratamiento Estadístico Computacional de la Información (conjunto con UPM)
Máster. Curso 2023/2024.
MUNDO INTERCONECTADO.UNA INTRODUCCIÓN PRÁCTICA A LA CIENCIA DE LAS REDES - 607595
Curso Académico 2023-24
Datos Generales
- Plan de estudios: 063U - MÁSTER UNIVERSITARIO EN TRATAMIENTO ESTADÍSTICO COMPUTACIONAL DE LA INFORMA (2013-14)
- Carácter: OPTATIVA
- ECTS: 3.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
CG1 - Aprender a aplicar los conocimientos adquiridos y a explotar su potencial para la resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) en el tratamiento estadístico-computacional de la información.
CG2 - Elaborar adecuadamente y con originalidad argumentos motivados y proyectos de trabajo, redactar planes, así como formular hipótesis y conjeturas razonables en su área de especialización.
CG3 - Integrar los conocimientos adecuados y enfrentarse a la complejidad de emitir juicios en función de criterios, de normas externas o de reflexiones personales justificadas.
CG5 - Comprender y utilizar el lenguaje y las herramientas matemáticas para modelizar y resolver problemas complejos, reconociendo y valorando las situaciones y problemas susceptibles de ser tratados matemáticamente.
CG7 - Saber abstraer en un modelo matemático las propiedades y características esenciales de un problema real reconociendo su rango de aplicabilidad y limitaciones.
Transversales
CT1 - Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y en la resolución de problemas y estudio de casos.
CT2 - Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole científica, tecnológica y empresarial. Demostrar razonamiento crítico y gestionar información científica y técnica de calidad, bibliografía, bases de datos especializadas y recursos accesibles a través de Internet.
Específicas
CE1 - Adquisición de una formación sólida y rigurosa en temas avanzados de Estadística, Matemática Computacional, Modelos Estocásticos y Metodología de la Toma de Decisiones aplicadas al Tratamiento de la Información.
CE2 - Capacidad para planificar la resolución de un problema en función de las herramientas de que se disponga y, en su caso, de las restricciones de tiempo y recursos.
CE3 - Capacidad para utilizar aplicaciones informáticas estadísticas, de cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para resolver problemas con un elevado grado de complejidad.
CE5 - Resolver problemas y casos reales planteados en el tratamiento estadístico-computacional de la información generada en los ámbitos de la ciencia, la tecnología y la sociedad mediante habilidades de modelización matemática, estimación y computación.
CE6 - Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.
CE7 - Capacidad de utilización de herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos así como manejo, gestión y análisis de grandes bases de datos.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
50%
Clases prácticas
50%
Presenciales
1,35
No presenciales
1,55
Semestre
2
Breve descriptor:
Estudio de conceptos sociológicos y atributos en redes complejas tales como: relaciones, afiliaciones, centralidad, prestigio, cohesión, roles, posición, modularidad, resiliencia, controlabilidad y observabilidad. Aplicación a problemas actuales como: navegación (PageRank), detección de comunidades, publicidad dirigida o propagación de enfermedades.
Objetivos
- Desarrollar una comprensión sistemática de los fundamentos de la teoría de los sistemas dinámicos, la teoría de grafos y redes complejas y la dinámica de redes, y las aplicaciones de estas teorías en el ámbito de las Tecnologías de la Información.
- Saber modelar sistemas reales utilizando estas teorías.
- Ser capaz de utilizar herramientas de software para visualizar, simular y analizar redes complejas reales.
- Saber comunicar oralmente y por escrito resultados avanzados en estos ámbitos.
Contenido
1. Redes. Un estudio empírico
2. Teoría básica de grafos
3. Twitter. Introducción
4. Modelos de formación de redes
5. Navegación. PageRank ¿cómo organiza Google las páginas web?
6. Medidas de centralidad
7. Modularidad. Comunidades
8. Controlabilidad y observabilidad en redes complejas
9. Algunas aplicaciones de la ciencia de las redes: red de productos y desarrollo económico, enfermedades y redes.
Evaluación
Test (30%): A lo largo del curso se propondrá a los alumnos la realización de tres test que representarán, cada uno, un 10% de la nota final. Estos test se implementarán en la plataforma MOODLE y se tendrán que realizar en los plazos fijados.
Trabajo final (70%): El trabajo final se realizará por grupos (máximo dos) o individualmente. Los alumnos dispondrán de una guía para la realización del trabajo. Se valorarán especialmente la originalidad y las conclusiones del análisis de una red que escojan los alumnos. Si el trabajo se entrega antes del "soft deadline" se calificará con un máximo de 7 puntos. Si se entrega después del "soft deadline" pero antes del "hard deadline" a la calificación obtenida se le restará un 20%. Si el trabajo se entrega después del "hard deadline" los alumnos del grupo suspenderán la asignatura en su convocatoria ordinaria.
Asistencia y participación activa (0%): Para que las ponderaciones anteriores sean aplicadas, es preciso asistir al menos al 80% de las sesiones presenciales.
Bibliografía
D. Easley & J. Kleinberg (2010). Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World (Vol. 1). Cambridge University Press.
M. Newman (2018). Networks. Oxford University press.
Otra información relevante
Profesores:
Nombre: Miguel Ángel Hernández Medina
Despacho: A-304, ETS Ingenieros de Telecomunicación, UPM
Correo electrónico: miguelangel.hernandez.medina@upm.es
Teléfono: +34 91 0672274
Nombre: Pedro J. Zufiria Zatarain
Despacho: A-306, ETS Ingenieros de Telecomunicación, UPM
Correo electrónico: pedro.zufiria@upm.es
Teléfono: +34 91 0672286
Estructura
| Módulos | Materias |
|---|---|
| No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. | |
Grupos
| Clases teóricas y/o prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo único | 27/02/2024 - 02/05/2024 | MARTES 18:00 - 19:30 | - | JORGE GONZALEZ ORTEGA |
| JUEVES 18:00 - 19:30 | - | JORGE GONZALEZ ORTEGA | ||