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Información y Documentación Plan 2019

Grado y Doble Grado. Curso 2024/2025.

EXTRACCIÓN Y PROCESAMIENTO AVANZADO DE LA INFORMACIÓN - 805412

Curso Académico 2024-25

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
- Conocimientos en el tratamiento automatizado de la información

Transversales
- Capacidad para aplicar técnicas de minería de textos y datos
- Conocimientos técnicos para la recolección automatizada de información
Específicas
- Desarrollar estrategias de clasificación de la información
- Aplicar técnicas de big-data para el análisis automático de la información

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
El profesor expondrá y desarrollará los contenidos teóricos básicos sobre la extracción y procesamiento de información.
Clases prácticas
Desarrollo de actividades formativas prácticas con herramientas informáticas en las que el estudiante aplicará y pondrá en práctica los contenidos teóricos expuestos por el profesor.
Otras actividades
Resolución de dudas que puedan surgir al estudiante y seguimiento de los trabajos prácticos individuales y grupales.

Presenciales

6

Semestre

2

Objetivos

  • Aprender los métodos de extracción de la información en Internet, para su reutilización, desarrollo de servicios de información y enriquecimiento documental automático.
  • Aprender a procesar archivos XML de forma automática, para su posterior procesamiento en base de datos.
  • Aprender los principios que sustentan la minería de datos y el big-data.
  • Adquirir la habilidad para realizar migraciones de datos complejas, creando mapas de migración, planificando procedimientos de transformación, hasta su importación definitiva en la base de datos de destino.

Contenido

  • Teoría básica de la extracción y procesamiento de datos en la Web.
  • Tecnologías para la extracción de datos XML-XPath, funciones cURL, Objetos DOM, funciones file_get_contents, RESTful HTTP Get.
  • Técnicas de parsing XML + Práctica.
  • Técnicas de scraping orientadas a recursos Web + Práctica.
  • Introducción a la minería de datos y el big-data.

Evaluación

- El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante la realización de ejercicios prácticos y un examen teórico. Los ejercicios prácticos supondrán el 50% de la nota y el examen el otro 50% restante.
- Para aprobar la asignatura es necesario aprobar tanto la teoría como la práctica.

Bibliografía

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Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases Teóricas y Prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo B27/01/2025 - 16/05/2025LUNES 15:00 - 17:00B-22MANUEL BLAZQUEZ OCHANDO
MARTES 15:00 - 17:00B-22MANUEL BLAZQUEZ OCHANDO