Análisis y minería de datos ambientales

El objetivo principal de esta materia es proporcionar una visión general de los conceptos, técnicas, metodologías y tipos de herramientas que permiten gestionar y analizar datos de naturaleza geoespacial y medioambiental, para el apoyo a la toma de decisiones. Este objetivo se descompone en dos grandes partes. Por un lado, se proporcionará una visión general de los principales paradigmas relacionados con el almacenamiento y gestión de datos, centrando el interés en el ámbito de los datos de naturaleza medioambiental. Se mostrarán en esta parte entornos de gestión y consulta de datos tanto de naturaleza más tradicional (relacional) como del ámbito del Big Data. La segunda parte estará centrada en el uso de métodos de extracción de conocimiento (minería de datos) de fuentes de datos que puedan presentar dimensiones espaciales y temporales, típicas en los datos medioambientales. Más concretamente, y en línea con lo ya indicado en la memoria del título, los resultados esperados del aprendizaje de esta materia se pueden resumir como sigue.

- Conocer los fundamentos del modelado y el almacenamiento de datos ambientales.
- Conocer plataformas y tecnologías de Big Data.
- Ser capaz de usar herramientas de gestión, consulta, análisis y visualización de datos.
- Conocer y aplicar las principales técnicas de agrupamiento (clustering) de datos.
- Conocer y aplicar las principales técnicas de clasificación y regresión inteligentes de datos.

Los contenidos que se desarrollan en el curso se articulan en torno a los indicados en el descriptor de la materia recogido en el plan de estudios de Máster en Ingeniería Ambiental:

- Modelado y almacenamiento de datos.
- Gestión y consulta de datos.
- Análisis exploratorio y visualización.
- Métodos de agrupamiento (clustering).
- Métodos de clasificación y regresión inteligente.

El programa de la materia está dividido en 5 temas, correspondientes con los 5 elementos de contenido anteriores. Estos temas se tratarán a través de una breve introducción teórica y un más extenso enfoque práctico.

Bibliografía Básica

A. Silberschatz, H.F. Korth, S. Sudarshan, Database System Concepts, 6th Edition, McGraw-Hill, 2014.

Oded Maimon, Lior Rokach, Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, second edition, Springer, 2010

Yanchang Zhao, R and Data Mining, first edition, Springer, 2012. version on-line disponible en: http://www.rdatamining.com


Bibliografía Complementaria
Roger S. Bivand, Edzer J. Pebesma, Virgilio Gómez-Rubio, Applied Spatial Data Analysis with R, Springer, 2008.

Shashi Shekhar, Sanjay Chawla, Spatial Databases: A tour, Prentice Hall, 2003

Sadalage, Fowler. NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence, Addison-Wesley, 2012

Marz, N., Warren, J. Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems, Manning Publications, 2015.

En esta materia el alumno adquirirá o practicará una serie de competencias genéricas, deseables en cualquier titulación universitaria, y específicas, propias de la ingeniería en general o específicos de la Ingeniería Ambiental en particular.

De acuerdo con el cuadro de competencias que se diseñó para la titulación, se trabajarán las siguientes:

Competencias Básicas

CB 6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CB 7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CB 8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CB 9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CB 10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Generales

CG 2. Ser capaces de predecir y controlar la evolución de situaciones complejas mediante el desarrollo de metodologías de trabajo innovadoras adaptadas al ámbito científico/investigador, tecnológico o profesional concreto, en general multidisciplinar, en el que se desarrolle su actividad.
CG 3. Ser capaces de asumir la responsabilidad de su propio desarrollo profesional y de su especialización en uno o más campos de estudio.
CG 5. Realizar la investigación apropiada, emprender el diseño y dirigir el desarrollo de soluciones de ingeniería, en entornos nuevos o poco conocidos, relacionando creatividad, originalidad, innovación y transferencia de tecnología.

Competencias Transversales

CT 3. Adaptarse a los cambios, siendo capaz de aplicar tecnologías nuevas y avanzadas y otros progresos relevantes, con iniciativa y espíritu emprendedor.
CT 4. Demostrar razonamiento crítico y autocrítico, capacidad analítica y de síntesis.
CT 6. Apreciar el valor de la calidad y la mejora continua, actuando con rigor, responsabilidad y ética profesional en el marco de compromiso con el desarrollo sostenible.

Competencias Específicas

CE 2. Conocer en profundidad las tecnologías, herramientas y técnicas en el campo de la ingeniería ambiental para poder comparar y seleccionar alternativas técnicas y tecnologías emergentes
CE 3. Desarrollar la autonomía suficiente para participar en proyectos de investigación y colaboraciones científicas o tecnológicas dentro del ámbito temático de la Ingeniería Ambiental, en contextos interdisciplinares y, en su caso, con una alta componente de transferencia del conocimiento.
CE 5. Conceptualizar modelos de ingeniería, aplicar métodos innovadores en la resolución de problemas y aplicaciones informáticas adecuadas, para el diseño, simulación, optimización y control de procesos y sistemas.
CE 9. Poseer las habilidades del aprendizaje autónomo para mantener y mejorar las competencias propias de la Ingeniería Ambiental que permitan el desarrollo continuo de la profesión.

La metodología docente utilizada en esta materia combinará el uso de clases magistrales, en las que se introducirán conceptos generales, con prácticas en el aula de informática, a través de las cuales el alumnado tomará contacto con un subconjunto representativo de las tecnologías relacionadas, y con un trabajo en grupo en el que el alumnado aplicará dichas tecnologías a un caso de uso concreto. Estas actividades se complementarán con tutorías individuales y grupales. La materia podrá seguirse tanto de forma presencial como a través de herramientas de docencia telemática. En concreto, en esta materia se utilizará el Aula Virtual de la USC como herramientas de comunicación asíncrona con el alumnado para distribuir todo el material relacionado con el trabajo diaria en el aula, para compartir información relacionada con la evaluación y para recoger trabajos entregados por el alumnado. También se utilizará Microsoft TEAMS como herramienta de comunicación síncrona y de docencia online.

El material compartido con el alumnado constará de:
- La guía docente de la materia
- Planificación semanal de las actividades llevadas a cabo en el aula y calendario de entregas de trabajos.
- Presentaciones y videos relacionados con la parte de teoría.
- Vídeos relacionados con las sesiones de prácticas.
- Guías de trabajo práctico en el aula de informática y descripción de los trabajos relacionados para entregar.
- Descripción del trabajo en grupo a realizar.

Las actividades docentes que se realizarán en esta materia son las listadas a continuación:

Clases de teoría (4 horas presenciales): En estas clases se realizará trabajo relacionado con los conceptos principales de los 5 temas en los que se desglosan los contenidos del curso. Para poder aprovechar de forma apropiada estas sesiones será importante que el alumnado revise con anterioridad el material proporcionado, que incluye presentaciones y vídeos.

Prácticas de laboratorio (18 horas presenciales): En estas sesiones se realizarán tutoriales de uso de algunas tecnologías representativas. Además de acompañar al estudiante en el proceso de experimentación con la tecnología, se plantearán pequeños problemas a resolver mediante el uso de esta.

Trabajo en grupo (trabajo autónomo): En esta actividad el alumnado organizado en pequeños equipos de trabajo utilizará tecnologías de datos para abordar un problema de toma de decisión en el ámbito de la ingeniería ambiental.

Evaluación del trabajo en grupo (2 horas presenciales): El alumnado presentará en una sesión pública los resultados de los trabajos en grupo

Examen final (2 horas presenciales): En este examen se evaluará la adquisición de los conocimientos generales explicados en las sesiones teóricas y también el dominio de los principales conceptos relacionados con las herramientas representativas con las que se trabajó en las sesiones de prácticas.

Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de calificaciones.

De forma global, la evaluación de esta materia se realizará mediante una evaluación continua con un peso total del 70% y por una prueba final con un peso del 30%.

Actividades que comprende la Evaluación Continua (70% de la evaluación)

- Realización de trabajos prácticos (30% de la evaluación): El alumnado resolverá de forma individual problemas relacionados con los datos medioambientales usando las tecnologías vistas en las clases de prácticas de laboratorio.
- Trabajo en equipo (40% de la evaluación): El alumnado organizado en pequeños grupos resolverá un problema relacionado con la toma de decisión en el ámbito de la ingeniería ambiental. Se valorará la ambición de los objetivos planteados, la calidad de la solución propuesta, la calidad de la documentación entregada y la presentación de los resultados en la sesión pública.

Examen final (30% de la evaluación)

- El examen estará dividido en dos partes. Una primera parte en la que el alumnado tendrá que desarrollar en espacio limitado una explicación solvente de los conceptos solicitados. Se valorará la completitud de la respuesta en función de espacio proporcionado y la precisión y corrección de lo expuesto. En la segunda parte el alumnado tendrá que responder a preguntas concretas relacionadas con las prácticas de laboratorio.

La consideración de “no presentado” se tendrá si no se asiste a ninguna actividad evaluadora (examen, prácticas de laboratorio o trabajo en grupo).

A los que tengan que acudir a la segunda oportunidad se les conservarán las calificaciones obtenidas en la evaluación continua, es decir, las calificaciones de las prácticas de laboratorio y del trabajo en equipo. En caso de no haber superado la evaluación continua, será necesario realizar un trabajo adicional relacionado con la misma.

Se prevé la evaluación de las competencias de la siguiente manera:
- Prácticas de laboratorio: CB7, CB10, CG2, CG5, CE2, CE3, CE5
- Trabajo en grupo: CB7, CB8, CB9, CB10, CG2, CG3; CG5, CT3, CT4, CT6, CE3, CE5, CE9
- Examen final: CB6, CB9, CT4, CT6, CE2, CE3, CE5

El trabajo autónomo del alumno fuera del aula estará dividido en tres grandes partes: i) Repaso de los materiales presentados en las clases magistrales y preparación del examen. ii) Resolución individual de los problemas propuestos en el contexto de las prácticas de laboratorio. iii) Conceptualización, diseño e implementación de soluciones necesarias para el trabajo en grupo. También necesitará horas para elaborar documentación y preparar la defensa pública del trabajo.

Para poder alcanzar los objetivos propuestos en esta materia se recomienda mantener una comunicación muy fluida con el profesorado de esta, para poder solventar todos los problemas que puedan surgir relacionados con competencias del ámbito de la gestión de los datos.

Será necesario disponer de un equipo informático en el que puedan instalarse los componentes software necesarios para seguir las prácticas de laboratorio y para realizar el trabajo en grupo. Es importante acudir a tutorías para poder resolver de la forma más ágil posible todas las incidencias relacionadas con la instalación y uso de este software.

Será necesario el acceso al Aula Virtual de la USC y al entorno de docencia on-line Microsoft TEAMS, este último en caso de seguir las clases de forma telemática.

El idioma vehicular de la materia será el castellano en consonancia con la decisión estratégica del Máster que definió como fundamental la captación de alumnado procedente de otras comunidades autónomas o países. En caso de tener dificultades con el castellano, el profesorado podrá proporcionar cierto tipo de asistencia mediante material adicional en inglés.