En esta asignatura se presentará la oferta disponible, a nivel de algoritmos, para las distintas tareas de la minería de datos; se estudiarán los fundamentos de distintas técnicas de aprendizaje automático para poder elegir y ajustar el mejor modelo en función de los datos, y se aprenderán instrumentos para transformar un conjunto de datos mediante distintas técnicas como la selección y extracción de atributos, y la selección de instancias.
Módulo: Ingeniería de Datos
5 ECTS
Tecnologías utilizadas:
Se utilizarán diversas librerías Python para poner en práctica los conocimientos de la asignatura. Principalmente: Sklearn, Pandas, Matplotlib, Seaborn
Impartido por:
José Antonio Troyano Jiménez (Universidad de Sevilla - Lenguajes y Sistemas Informáticos)
José Antonio Troyano Jiménez es Doctor en Informática por la Universidad de Sevilla y Profesor Titular del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Sevilla. Sus líneas de investigación están centradas en las áreas de Procesamiento del Lenguaje Natural y Aprendizaje Automático.
Beatriz Pontes Balanza (Universidad de Sevilla - Lenguajes y Sistemas Informáticos)
Beatriz Pontes Balanza es Doctora en Informática por la Universidad de Sevilla, y Profesora Contratada Doctor del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Sevilla. Sus líneas de investigación están centradas en el área de la Minería de Datos, principalmente aplicada a datos de origen biológico y clínico.