1. Introducción al big data y a los métodos computacionales aplicados al estudio de la
sociedad del conocimiento
2. Programación básica en Python y R
3. Formatos y tratamiento de los datos
4. Análisis exploratorio de datos
5. Modelado estadístico y aprendizaje automático
6. Análisis computacional de textos
7. Scrapping
8. Análisis de Redes Sociales
9. Análisis computacional de imágenes
10. Computación distribuida

Van Atteveldt, W., Trilling, D. & Arcila, C. (2020). Computational Analysis of Communication.
Wiley.

Arcila, C., Ortega, F., Álvarez, M. & Vicente, M. (2019). Distributed Supervised Sentiment
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Media: Features and Factors of the Emergence of News in a Twitter Informative
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sentimientos políticos en español: Clasificación en tiempo real de tweets basada en aprendizaje automático. El Profesional de la Información, 26 (5), 978-987.
Arcila, C.; Barbosa, E. & Cabezuelo, F. (2016). Técnicas Big Data: Análisis de textos a gran
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Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural language processing with Python:
analyzing text with the natural language toolkit. O'Reilly Media, Inc.
Géron, A. (2019). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow:
Concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. O'Reilly Media.
Kelleher, J. D., Mac Namee, B., & D'Arcy, A. (2015). Fundamentals of machine
learning for predictive data analytics: algorithms, worked examples, and case
studies. MIT Press.
Salganik, M. J. (2019). Bit by bit: Social research in the digital age. Princeton University
Press.

La evaluación de la asignatura implica superar los objetivos y adquirir las competencias
especificadas en los anteriores apartados.
El estudiante deberá conocer y comprender los contenidos teóricos y metodológicos
propuestos en el temario y ser capaz de aplicarlos a casos concretos.
Además de la superación de cada uno de los instrumentos de evaluación especificados, se
valorará el trabajo autónomo continuado, la activa participación en clase y el cumplimiento de
los plazos.

-Capacidad de desarrollar habilidades computacionales
-Implicación en las prácticas de la asignatura
-Capacidad de trabajar en equipo
-Aprobar tanto las prácticas en clase como el proyecto final del curso

1. Ensayo sobre el impacto del Big Data en la sociedad (10%)
2. Práctica en clase I: Programación (10%)
3. Práctica en clase II: Análisis exploratorio de datos (10%)
4. Práctica en clase III: Análisis de sentimientos (10%)
5. Práctica en clase IV: Modelado de temas (10%)
6. Práctica en clase V: Análisis de redes sociales (10%)
7. Práctica en clase VI: Clasificación de imágenes (10%)
8. Proyecto final del curso (30%)

En el caso de que el estudiante no alcance la calificación mínima, el profesor realizará
recomendaciones individuales según la situación específica de cada
alumno/a.