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Minería de datos aplicada a la Bioinformática (304483)


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Sentido de la materia en el plan de estudios

El módulo RECUPERACIÓN DE LA INFORMACIÓN Y DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO (15
ECTS) consta de dos materias:

• MINERÍA DE DATOS (9 ECTS), dividida en 1 asignatura obligatoria “Minería de Datos ” (3
ECTS) y 2 asignaturas optativas: “Minería Web” (3 ECTS) y “Minería de Datos Aplicada
a la Bioinformática” (3 ECTS)

• RECUPERACIÓN AVANZADA DE LA INFORMACIÓN Y CIBERMETRÍA (6 ECTS), dividida en
2 asignaturas optativas: “Recuperación Avanzada de la Información” (3 ECTS) y
“Cibermetría” (3 ECTS)

 

Materia: MINERÍA DE DATOS

Carácter: Mixta
ECTS: 9
Unidad temporal: Semestre 1 y Semestre 2
Lenguas en las que se imparte: Castellano

Asignaturas que componen la materia

Asignatura 1: MINERÍA DE DATOS
Carácter: Obligatoria
ECTS: 3
Unidad temporal: Semestre 1
Lenguas en las que se imparte: Castellano

Asignatura 2: MINERÍA WEB
Carácter: Optativa
ECTS: 3
Unidad temporal: Semestre 2
Lenguas en las que se imparte: Castellano

Asignatura 3: MINERÍA DE DATOS APLICADA A LA BIOINFORMÁTICA
Carácter: Optativa
ECTS: 3
Unidad temporal: Semestre 2
Lenguas en las que se imparte: Castellano

Resultados de aprendizaje de la materia

• Saber llevar a cabo todas las etapas del proceso de minería de datos, valorar la importancia de las etapas
previas a la aplicación de los algoritmos de minería y conocer las diferentes técnicas de
preprocesamiento y preparación de datos
• Saber aplicar los algoritmos más importantes de cada categoría así como las técnicas de evaluación y
validación de los modelos obtenidos mediante su aplicación
• Identificar posibles campos de aplicación de la minería de datos
• Conocer los fundamentos de la Minería Web, su clasificación en minería de contenido, de estructura y
de uso y los diferentes métodos de minería de datos aplicables en el campo de la minería Web
• Saber aplicar sistemas personalizados de recomendación, y usar técnicas de Minería Web en dichos
sistemas
• Saber usar las bases de datos biomédicas primarias y secundarias
• Saber aplicar técnicas de la Minería de Datos para extraer conocimiento a partir de las bases de datos
biomédicas
• Saber utilizar las técnicas de clustering para analizar distintos tipos de datos biológicos

 

 Actividades formativas de la materia
Actividad Formativa    Horas  Presenciales  Horas de Trabajo personal % Presenc 
Clase magistral 45 45 50
Exposición y debate 15   100
 Actividad de seguimiento online 30 15 67
Revisión bibliográfica y elaboración de
trabajo
  75 0
 Total Horas: 225
90 135 34


Contenidos

1. Minería de Datos y Bioinformática
Bases de Datos de interés biomédico. Bioinformática y Genómica Computacional. Clustering.

2. Alineamiento de múltiples secuencias
Alineamiento de pares de secuencias. Distancias entre secuencias. Clustering aplicado al cálculo de
alineamientos de múltiples secuencias.

3. Árboles filogenéticos
Clustering aplicado al cálculo de árboles filogenéticos. Algoritmos.

4. Genómica funcional y análisis de microarrays.
Microarrays de oligonucleótidos: tipos y resultados que proporcionan.

Competencias a adquirir

Competencias Básicas:
CB6, CB7, CB8, CB9, CB10.
Competencias generales
CG1, CG2.
Competencias específicas:
CE1, CE2, CE3, CE5, CE8.

 

Documento con objetivos y competencias

Evaluación
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÁXIMA PONDERACIÓN MÍNIMA
Asistencia y participación en clase 30% 5%
Realización de trabajo escrito 90% 60%
Exposición en clase de trabajo 30% 5%

Profesorado
Luis Antonio Miguel Quintales
Correo electrónico
Otros datos

Créditos: 3.0 (1.5 T + 1.5 P) , Segundo cuatrimestre , Optativa , Número de grupos de teoría: 1 , Número de grupos de práctica: 1

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes (Plan 2013) Recuperación de la Información y Descubrimiento de Conocimiento

Áreas de Conocimiento
Lenguajes y Sistemas Informáticos
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Identificarse Certificado raíz de la autoridad de certificación Accesibilidad
Idioma inglés
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