| Título variante: |
Mathematics for Big Data |
| Título variante: |
Matemáticas para Big Data |
| Fecha: |
2025-26 |
| Resumen: |
Actualment, es generen grans volums de dades en àmbits molt diversos com l'àmbit de la salut, l'enginyeria, les ciències socials, l'economia, etc. Aquest creixement exponencial de les dades representa, alhora, un repte i una gran oportunitat per extreure informació rellevant que permeti prendre decisions fonamentades, optimitzar processos o generar nou coneixement. L'objectiu principal d'aquest curs és dotar l'estudiant dels coneixements matemàtics, estadístics i computacionals, així com de les eines necessàries per processar, analitzar i modelitzar grans conjunts de dades. A més, es posa èmfasi en la interpretació i aprofitament de la informació obtinguda, amb l'objectiu de transformar les dades en coneixement útil que permeti extreure conclusions més precises i prendre decisions més acurades. El curs se centra especialment en l'aprenentatge i aplicació d'alguns mètodes matemàtics, estadístics i computacionals per identificar patrons, tendències i relacions en conjunts de dades massius i complexos. |
| Resumen: |
Huge amounts of data are generated today across a wide range of fields, including health, engineering, the social sciences, economics, etc. While this exponential growth of data presents significant challenges, it also creates opportunities to extract relevant information and facilitate evidence-based decision-making, process optimisation, and the generation of new knowledge. This course aims to provide students with the mathematical, statistical, and computational knowledge, as well as the necessary tools for processing, analysing, and modelling large datasets. Special emphasis is also placed on interpreting the information obtained and using it to transform data into meaningful knowledge, leading to more accurate conclusions and better decision-making. The course focuses particularly on learning and applying some mathematical, statistical, and computational methods to identify patterns, trends, and relationships within massive and complex datasets. |
| Resumen: |
Actualmente, se generan grandes volúmenes de datos en ámbitos muy diversos como el ámbito de la salud, la ingeniería, las ciencias sociales, la economía, etc. Este crecimiento exponencial de los datos representa, al mismo tiempo, un reto y una gran oportunidad para extraer información relevante que permita tomar decisiones fundamentadas, optimizar procesos o generar nuevo conocimiento. El objetivo principal de este curso es proporcionar al estudiante los conocimientos matemáticos, estadísticos y computacionales, así como las herramientas necesarias para procesar, analizar y modelizar grandes conjuntos de datos. Además, se hace énfasis en la interpretación y uso de la información obtenida, con el fin de transformar los datos en conocimiento útil que permita extraer conclusiones más precisas y tomar decisiones más acertadas. El curso se centra especialmente en el aprendizaje y la aplicación de algunos métodos matemáticos, estadísticos y computacionales para identificar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos masivos y complejos. |
| Derechos: |
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.  |
| Lengua: |
Català, anglès, castellà |
| Titulación: |
Modelització per a la Ciència i l'Enginyeria / Modelling for Science and Engineering [4313136] |
| Plan de estudios: |
Màster Universitari en Modelling for Science and Engineering [1601] |
| Documento: |
Objecte d'aprenentatge |
visitante ::
identificación
