Bienvenida
Bienvenido(a) a la unidad didáctica Computación II, en la cual trabajarás con diferentes actividades que te ayudarán a desarrollar habilidades y concretar los objetivos de aprendizaje propuestos en la unidad didáctica, a través del trabajo individual y colaborativo.
Fuente: Imagen extraída de https://n9.cl/l0wpb
En esta unidad didáctica se extenderán los conceptos vistos en Computación iI, de tal forma que la computación sea una herramienta para poder manipular de forma eficiente grandes cantidades de datos, cuando grandes significa una cantidad de datos de tal forma que las variables descritas en ellos guarden relaciones no triviales y esa será la motivación de los temas revisados en estas unidades, poder establecer algoritmos para determinar dichas relaciones. En la jerga computacional se le denomina a este proceso mimería de datos.
Para poder hacer la minería de un conjunto de datos abordaremos los siguientes temas a lo largo de tres unidades. Primero, haremos lo que comúnmente se denomina el análisis exploratorio de los datos y la selección de variables significativas. Después revisaremos brevemente algunos algoritmos y técnicas específicos de la minería de datos y del aprendizaje computacional que permiten extraer relaciones no triviales, así como el poder construir un modelo eligiendo el mejor posible. Y finalmente se presentarán algunos temas sobre la síntesis de los datos, así como su almacenamiento.
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Competencias y logros
Competencia general
Utilizar técnicas computacionales para traducir problemas del lenguaje natural y poder resolverlos a través de técnicas computacionales.
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Temario
El contenido que estudiarás en cada unidad de este módulo se presenta a continuación.
Da clic en cada unidad para ver los temas y subtemas.
Unidad 1. Introducción a la minería de datos
Grandes datos y causalidad
Conceptos básicos
Análisis exploratorio de datos
Unidad 2. Minería de datos
K-medios
PCA (Análisis por componentes principales)
SVM (Maquinas de soporte vectorial)
Unidad 3. Síntesis y almacenamiento de datos
Validación
Validación cruzada
Leave-one-out
Bootstrap
Base de datos
Panorama en los modelos de datos
Modelo relacional
Elementos entidad-relación
Limitaciones
SQL
Álgebra relacional
Estructura
Consultas y subconsultas
Actualizaciones y borrado
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Metodología
Para aprender a conocer y entender las bases del pensamiento algorítmico nos iremos basando en diferentes problemas cuya complejidad ira creciendo para poder mostrar todos los elementos que interfieren en el diseño de un algoritmo suficientemente robusto.
Las actividades que iremos desarrollando permitirán al estudiante conocer de manera representativa que componentes determinan un algoritmo y que restricciones pueden tener para poder aplicarlo en un problema específico.
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Evaluación
La evaluación del aprendizaje es un proceso, a través del cual se observa, recoge y analiza información relevante del proceso de aprendizaje de los estudiantes, con la finalidad de reflexionar, emitir juicios de valor, así como tomar decisiones pertinentes y oportunas para optimizarlo (Díaz Barriga A.F. & Hernández R.G., 2005). Orienta la toma de decisiones, da pauta a determinar acciones en términos de valoración de conocimientos, nivel del desempeño, reorientaciones de aprendizaje, mejora del proceso educativo y adecuación de actividades, entre otras acciones.
De acuerdo con lo anterior, mediante la evaluación te brindaremos apoyo y seguimiento para identificar las dificultades en el desarrollo de conocimientos, habilidades y actitudes del proceso integral de aprendizaje.
En el marco del Modelo educativo de la UnADM, la evaluación de la unidad didáctica se realiza en los siguientes momentos:1) formativa y 2) sumativa.
Evaluación formativa
Se realiza en paralelo al desarrollo del proceso de enseñanza-aprendizaje de cada unidad, y sirve para localizar dificultades cuando aún estás en posibilidad de remediarlas.
En este primer momento de evaluación, se aplican estrategias asociadas a las:
- Actividades individuales (tareas). Se trata de un primer momento de aprendizaje, en el cual se consideran tus perspectivas, experiencias, intereses, capacidades y necesidades.
- Actividades colaborativas (foros). El trabajo colaborativo fomenta y promueve el aprendizaje en contribución con otros compañeros, ya que eres responsable no sólo de tu aprendizaje, sino de contribuir a que los demás aprendan en equipo y se fomente un ambiente de confianza; por ende, que se logren las metas de aprendizaje.
Evaluación sumativa
Se aplica al final del proceso de tu experiencia de aprendizaje, su propósito es verificar los resultados alcanzados y el grado de aprendizaje o nivel de conocimientos, habilidades y actitudes que hayas adquirido.
En segundo y último momento de evaluación, se mide y valora a través de las siguientes actividades:
- Evidencias de aprendizaje. Son actividades que tienen como objetivo integrar el proceso de construcción de tu aprendizaje, la evaluación, la retroalimentación y la planeación de la nueva ruta de aprendizaje que seguirás de acuerdo con los resultados individuales obtenidos.
- Actividad complementaria. Esta actividad es planeada por la figura académica considerando las competencias y logros de la unidad didáctica, toda vez que identifica los conocimientos, habilidades y actitudes que te hizo falta desarrollar o potenciar (se realiza en una ocasión al finalizar la última unidad).
- Actividad de reflexión. Es un ejercicio de metacognición que permite que tomes conciencia de tu proceso de aprendizaje, el punto de partida son las experiencias del contexto académico y la reflexión sobre tu desempeño. Se trata de una acción formativa que parte de tu persona y no del saber teórico, que considera tu experiencia de aprendizaje (se realiza en una ocasión al finalizar la última unidad).
A continuación, se presenta el esquema general de evaluación correspondiente a esta unidad didáctica:
| Actividad | Porcentaje | |
| Formativa | Actividades individuales | 35 |
| Actividades colaborativas | 10 | |
| Sumativa | Evidencias de aprendizaje | 40 |
| Actividad complementaria | 10 | |
| Actividad de reflexión | 5 | |
| Total | 100 | |
Recuerda que la calificación final que te permitirá acreditar, se asigna de acuerdo con los criterios e instrumentos de evaluación establecidos para cada actividad, los cuales son diseñados con base en las competencias y logros de esta unidad didáctica.
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Fuentes de consulta
Básica
- Aho, A. V., Hopcroft, J. E., & Ullman, J. D. (1988). Estructura de datos y algoritmos. Estados Unidos: Addison Wesley Iberoamericana.
- Ullman, J. D., García-Molina, H., & Widom, J. (2001). Database systems: the complete book. Estados Unidos: Prentice Hall.
- Witten, I. H., & Frank, E. (2005). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques. Estados Unidos: Morgan Kaufmann,
Muy bien, has concluido la revisión de la Información general, ahora inicia el estudio de la unidad 1.