Descripción
En el repositorio institucional de la UOC, denominado O2, se pueden encontrar publicados en abierto los trabajos finales de grado y de máster de los alumnos de los estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación, para que puedan ser consultados por toda la comunidad de estudiantes y profesores y utilizados como ejemplos de buenas prácticas. El repositorio está organizado por categorías jerárquicamente, y abarca todas las áreas de actividad en la universidad (enseñanza, investigación, etc.), pero en el caso que nos ocupa estamos hablando de la siguiente rama:
O2 → Docencia → Informática, Multimedia y Telecomunicación → Computación → Inteligencia Artificial → Trabajos finales...
En esta colección se pueden encontrar obras en catalán, castellano e inglés relacionadas con la inteligencia artificial, incluyendo también algunas relacionadas con la ciencia de datos. Actualmente, hay 136 trabajos, pero este número crece cada semestre, cuando los estudiantes que así lo consideran, deciden depositar sus trabajos en el repositorio institucional. Esto es muy interesante porque los repositorios institucionales son indexados por Google y otros motores de búsqueda, por lo que la visibilidad de la obra se incrementa en gran medida, así como también se garantiza su preservación digital.
Enlace al recurso
http://openaccess.uoc.edu/webapps/o2/handle/10609/47944
Ejemplo de uso
Es difícil hacer una selección entre todas las obras que se han depositado en el repositorio institucional, pero a modo de ejemplo podríamos elegir los siguientes, ya que tienen mucha relación con el campo de la ciencia de datos:
«Fuzzy C-means and clustering algorithms: a comparative study» de Víctor García Domingo. Este es un trabajo que sigue un patrón clásico del ámbito de la minería de datos, como la comparación entre diferentes algoritmos (en este caso, algoritmos para la clusterización) usando una colección de conjuntos de datos suficientemente diversos para probar las limitaciones de cada algoritmo.
«Influence of imbalanced datasets in the induction of Full Bayesian Classifiers» de Daniel Morán Jiménez. En este trabajo, el estudiante analiza un problema bien conocido como es el caso de los conjuntos de datos desbalanceados, donde la distribución de los elementos entre las diferentes clases posibles está desequilibrada. También se analiza el impacto de diferentes técnicas en los resultados obtenidos al utilizar un clasificador bayesiano.
«Estudio de predictores de felicidad a nivel mundial» de María Augusta Jimbo Granda. Este trabajo es interesante porque plantea un análisis a partir de los datos recopilados en más de 150 países sobre la felicidad percibida por los encuestados. Para ello, realiza un análisis bibliográfico muy interesante para averiguar qué factores pueden determinar este índice de felicidad. Después, el estudiante desarrolla modelos de regresión utilizando R como herramienta de programación.
Enlaces relacionados
Premios UOC-RMF: http://premisuocrmf.uoc.edu/
TFG Víctor García Domingo: http://hdl.handle.net/10609/97627
TFG Daniel Morán Jiménez: http://hdl.handle.net/10609/83566
TFG María Augusta Jimbo Granda: http://hdl.handle.net/10609/98886