XSLaren edukia
Erabakiak Hartzeko Euskarri Sistemak
- Ikastegia
- Bilboko Ingeniaritza Eskola
- Titulazioa
- Kudeaketaren eta Informazio Sistemen Informatikaren Ingeniaritzako Gradua
- Ikasturtea
- 2023/24
- Maila
- 3
- Kreditu kopurua
- 6
- Hizkuntzak
- Gaztelania
- Euskara
IrakaskuntzaToggle Navigation
Irakaskuntza mota | Ikasgelako eskola-orduak | Ikaslearen ikasgelaz kanpoko jardueren orduak |
---|---|---|
Magistrala | 45 | 67.5 |
Ordenagailuko p. | 15 | 22.5 |
Irakaskuntza-gidaToggle Navigation
HelburuakToggle Navigation
Gaitasun ESPEZIFIKOETAN honakoak uztartzen diria:
C1: Erabakiak hartzeko teoriaren fundamentuak ulertzea
C2: Erabakiak hartzeko estrategia ezberdinak aplikatzea
C3: Erabakiak hartzeko testuinguru eta aplikazio ezberdinetan atazari aurre egiteko hurbilpen ezberdinak diskutitzea.
M03 - Informazio Sistemak deritzon MODULUAN garatutako gaitasunak:
M03CM01
Informazioaren eta komunikazioen teknologia eta enpresa prozesuetako soluzioak integratzeko gaitasuna erakundeen informazio premiak asetzeko, haien helburuak modu eraginkor eta efizientean betetzeko aukera emateko, eta horrela lehiatzeko abantailak eskaintzeko.
M03CM02
Antolakuntza baten informazio eta komunikazio sistemen eskakizunak zehazteko gaitasuna, kontuan izanik segurtasunaren eta indarrean diren araudiaren eta legeriaren betetze mailaren alderdiak.
M03CM03 Informazio eta komunikazio sistemak zehazten, diseinatzen, inplementatzen eta mantentzen modu aktiboan parte hartzeko
gaitasuna.
M03CM04
Antolakuntzen printzipioak eta praktikak ulertzeko eta aplikatzeko gaitasuna, antolakuntza baten komunitate teknikoaren eta kudeaketakoaren artean lotura izan daitezen eta erabiltzaileen prestakuntzan modu aktiboan parte har dezaten.
M03CM05
Arriskuen ebaluazioaren printzipioak ulertzeko eta aplikatzeko gaitasuna, eta horiek zuzen aplikatzea jarduketa planak prestatzean eta gauzatzean.
M03CM06
Antolakuntzetan kalitatearen eta berrikuntza teknologikoaren printzipioak eta kudeaketa teknikak ulertzeko eta aplikatzeko gaitasuna.
Irakasgai-zerrendaToggle Navigation
1. Sarrera
2. Sailkapen gainbegiratua
3. Sailkapenerako inferentzia algoritmoak
4. Aplikazioak eta erabilpen kasuak e.g. "business Intelligence"; erabaki klinikoak; ikerketa erronkak etab.
MetodologiaToggle Navigation
Irakasgaia presentziala da.
Ebaluazio jarraituari eutsiko zaio, arautegi orokorrak dakarren bezala, dagokion astea baino lehenago uko egiten ez bazaio.
Klase Magistraletan: oinarri teorikoak landuko dira eta ariketak egingo dira adibide gisa. Jarrera pro-aktiboa sustatzen da, diskusioa eta pentsamendu kritikoa.
Ordenagailu Taldeak: klase magistraletan landutako teknikak sistema errealetan nola inplementatzen diren lantzea da helburua. Proposatutako helburu ezberdinak lortzeko lan autonomoa sustatzen da.
Ebaluazio-sistemakToggle Navigation
Ponderazioa:
50% Praktikak eta Lanak:
· Betekizuna: atal honi esleitutako %40tik aurrera lortzea (alegia, atal honetan 2 puntu baino gehiago lortu behar dira). Irakasgaia gainditzeko baldintza hau bete behar da.
50% Azterketa:
· Betekizuna: atal honi esleitutako %40tik aurrera lortzea (alegia, atal honetan 2 puntu baino gehiago lortu behar dira). Irakasgaia gainditzeko baldintza hau bete behar da.
Oharra: arestian aipatutako betekizunak deialdi eta modalitate guztietan aplikatuko dira
Ohikoa deialdia:
· %50 Praktikak eta Lanak: kurtsoan zehar jorratuko diren hainbat lan eta praktiken bidez eskuratuko dira ebaluazio jarraituan. Betekizuna: eskatutako epean eta baldintzetan entregatzea.
· %50 Azterketa
“Ebaluazio Finala” (ebaluazio honetara jotzeko baldintzak betetzen direnean, 43. artikuluaren 1.c atala): ez-ohiko deialdiko irizpideak aplikatuko dira
Aurkeztua vs. Ez-Aurkeztua:
· Aurkeztua: deialdi horretako azterketara aurkeztea
· Ez-Aurkeztua: deialdi horretako azterketara EZ aurkeztea
Nahitaez erabili beharreko materialaToggle Navigation
e-gela
BibliografiaToggle Navigation
Oinarrizko bibliografia
- Ian Witten, Eibe Frank, Mark. Hall Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann, 2011 (4. ed, 2017)
- E. Alpaydin. Introduction to Machine Learning. MIT Press, 2009
- Business Intelligence, Analytics, And Data Science: A Managerial Perspective, 4/E Editor: PEARSON INDIA (2019) ISBN-10: 9353067022
Gehiago sakontzeko bibliografia
- Tom Mitchell. Machine Learning. McGraw Hill, 1997.
- Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork; Pattern Classification; Ed. Wiley-Interscience; 2 ed ISBN-13: 978-0471056690
- C.M. Bishop; Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. (2006).
- R. Clemen, T. Reilly. Making Hard Decisions. South Western, 2004
Aldizkariak
Decission Support Systems (Elsevier)
5., 6. eta salbuespenezko deialdien epaimahaiaToggle Navigation
- ATUTXA SALAZAR, AITZIBER
- GOJENOLA GALLETEBEITIA, KOLDOBIKA
- PEREZ RAMIREZ, ALICIA
TaldeakToggle Navigation
01 Teoriakoa (Gaztelania - Goizez)Erakutsi/izkutatu azpiorriak
Asteak | Astelehena | Asteartea | Asteazkena | Osteguna | Ostirala |
---|---|---|---|---|---|
20-28 | 13:00-14:00 | 11:00-13:00 | |||
29-29 | 13:00-14:00 | 11:00-13:00 | |||
31-35 | 13:00-14:00 | 11:00-13:00 |
Irakasleak
Ikasgela(k)
- P4I 10A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P4I 10A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P4I 10A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P4I 10A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P4I 10A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P4I 10A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
01 Ordenagailuko p.-1 (Gaztelania - Goizez)Erakutsi/izkutatu azpiorriak
Asteak | Astelehena | Asteartea | Asteazkena | Osteguna | Ostirala |
---|---|---|---|---|---|
20-28 | 09:00-10:00 | ||||
29-29 | 09:00-10:00 | ||||
31-35 | 09:00-10:00 |
Irakasleak
Ikasgela(k)
- P8I 8L - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P8I 8L - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P8I 8L - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
01 Ordenagailuko p.-2 (Gaztelania - Goizez)Erakutsi/izkutatu azpiorriak
Asteak | Astelehena | Asteartea | Asteazkena | Osteguna | Ostirala |
---|---|---|---|---|---|
20-28 | 10:00-11:00 | ||||
29-29 | 10:00-11:00 | ||||
31-35 | 10:00-11:00 |
Irakasleak
Ikasgela(k)
- P8I 8L - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P8I 8L - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P8I 8L - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
31 Teoriakoa (Euskara - Goizez)Erakutsi/izkutatu azpiorriak
Asteak | Astelehena | Asteartea | Asteazkena | Osteguna | Ostirala |
---|---|---|---|---|---|
20-20 | 08:00-09:00 | 09:00-11:00 | |||
21-28 | 08:00-09:00 | 09:00-11:00 | |||
29-29 | 08:00-09:00 | 09:00-11:00 | |||
31-35 | 08:00-09:00 | 09:00-11:00 |
Irakasleak
Ikasgela(k)
- P3I 2A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P3I 2A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P3I 2A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P3I 2A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P3I 2A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P3I 2A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P3I 2A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P3I 2A - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
31 Ordenagailuko p.-1 (Euskara - Goizez)Erakutsi/izkutatu azpiorriak
Asteak | Astelehena | Asteartea | Asteazkena | Osteguna | Ostirala |
---|---|---|---|---|---|
20-29 | 11:00-12:00 | ||||
31-35 | 11:00-12:00 |
Irakasleak
Ikasgela(k)
- P7I 7L - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P7I 7L - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
31 Ordenagailuko p.-2 (Euskara - Goizez)Erakutsi/izkutatu azpiorriak
Asteak | Astelehena | Asteartea | Asteazkena | Osteguna | Ostirala |
---|---|---|---|---|---|
20-29 | 12:00-13:00 | ||||
31-35 | 12:00-13:00 |
Irakasleak
Ikasgela(k)
- P7I 7L - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P7I 7L - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I