Ciencia de datos es un área de trabajo interdisciplinar que incluye procesos para recopilar, preparar, analizar, visualizar y modelizar datos que permitan generar conocimiento útil para comprender problemas complejos

Los planes de formación universitaria reglada difícilmente reaccionan a oportunidades laborales emergentes. Además, se tiende a delimitar fronteras que dificultan el desarrollo de especialidades híbridas. Este curso pretende iniciar al alumno en el campo de ciencia de datos, sirviendo así de puente entre diversas disciplinas y ayudando a completar la formación universitaria con una orientación eminentemente práctica. El curso se compone de 30 horas lectivas presenciales repartidas en 15 horas de conceptos teóricos y fundamentos y otras 15 horas de prácticas con software especializado y datos de casos reales.

La teoría incluye visualización de datos, técnicas de clasificación básicas (árboles de decisión, redes neuronales…) y avanzadas (máquinas de soporte vectorial, ensemble learning, deep learning…), preprocesado (eliminación de ruido, imputación de valores perdidos, reducción de datos…), aprendizaje no supervisado (agrupamiento y reglas de asociación), aprendizaje incremental y minería de flujo de datos, big data y sus paradigmas y, finalmente, experiencias reales de ciencia de datos en la empresa. La práctica introduce al alumno en herramientas softwaretales como KNIME y R y arquitecturas de big data como Spark. También se adquirirá experiencia en una plataforma de competiciones en problemas reales (Kaggle, DrivenData...).