CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores
CG1 - Comunicar y transmitir la información a un público tanto especializado como no especializado.
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito, mediante un informe de carácter profesional.
CG3 - Coordinar trabajo en equipo con grupos multidisciplinares y organizar y gestionar proyectos.
CG5 - Desarrollar la capacidad de trabajar de forma autónoma.
CG6 - Realizar lecturas críticas de informes y publicaciones científicas.
CG7 - Plantear políticas de actuación encaminadas a tomar las mejores decisiones posibles.
CG8 - Demostrar un pensamiento lógico y un razonamiento estructurado.
CG9 - Sintetizar las ideas principales de un texto o discurso.

CE4 - Identificar la utilidad y el potencial de aplicación de las técnicas estadísticas, las técnicas cualitativas y de análisis de datos.

50%

50%

2,4

3,6

1

1. ¿Qué es la ciencia? El proyecto analítico 

2. La perspectiva desde la(s) ciencia(s) 

 3. La ciencia del comportamiento humano

 4. Ciencia, historia y sociedad

 5. Métodos y técnicas de investigación 

 6. Big Data y datificación 

 7. Una caracterización de los datos masivos digitales 

 8. Ciencia de datos y redes sociales 

 9. ¿Ciencia de datos y revolución científica? El cambio de paradigma de la investigación con Big data. 

 10. Conocimiento guiada por datos. Definición, crítica y propuestas alternativas. 

 11.Conocimiento social: aproximación desde la ciencia de datos. 

 12. Ciencia, valores y Big Data 

 13. Recapitulando. ¿Qué tipo de conocimiento es la ciencia de datos? 

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El sistema de evaluación se basará en:
- Examen final: 60%
- Evaluación continua: i. 30 % ejercicios y trabajos relacionados con los contenidos trabajados en las clases y ii. 10 % participación del estudiante en el aula y en las actividades formativas propuestas por el profesor
La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final y se calculará como el máximo entre:
a) Calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua del 40%.

En todo caso, el alumno no tiene la opción de superar la asignatura únicamente con la evaluación continua. Cualquier alumno tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar su calificación la nota final del curso.

Barker, Gillian y Philip Kitcher (2024). Filosofía de la Ciencia. Madrid: Guillermo Escolar
Conde, Fernando (2023). Big Data, topología e investigación social. Madrid: UNED.
Mayer-Schönberger, Viktor y Cukier, Kenneth (2013). Big Data. La revolución de los datos masivos. Madrid: Turner
Robles, José Manuel; Rodríguez, Tinguaro J.; Caballero, Rafael; Gómez, Daniel (2022). Big Dara para científicos sociales. Una introducción. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas.