Ya ha terminado el segundo cuatrimestre del año de máster. Cinco han sido las asignaturas de este periodo: La Web Semántica, Minería de Textos, Minería de Datos Aplicada, Síntesis Análisis y Visualización de Imágenes y Programación con Restricciones en Internet.
Como hice en el primer cuatrimestre, voy a tratar de describir un poco las asignaturas.
La Web Semántica (WS) [Nota=9.6]: En esta asignatura se ven diversos temas y tecnologías relacionadas con la creación y uso de las ontologías. Se aborda la lógica de descripciones expresadas en un lenguaje formal, se explica la herramienta Protégé y se usa para crear ontologías y razonar con ellas. También se aborda Jena para Java, consultas en SPARQL, el servidor Joseki y finalmente el lenguaje OWL2. La evaluación de la asignatura consiste en dos pruebas realizadas durante el curso más un examen final con una parte teórica y otra práctica. Mi opinión particular sobre la asignatura es positiva, no tanto por el tema que se trata, sino por los razonamientos que hemos hecho en clase, que creo que son enriquecedores.
Síntesis, Análisis y Visualización de Imágenes (SAVI) [Nota=9.35]: Esta asignatura trata sobre las imágenes 2D y 3D, video, formatos de compresión, tratamiento de la imagen y generación por computador. La evaluación de la asignatura está basada en la realización y defensa de un trabajo final sobre algún tema propuesto por los profesores o sobre un tema afín propuesto por un grupo de alumnos. En mi caso, hemos realizado en grupo un trabajo titulado "Visualización de imágenes de estructuras 3D de proteínas. Software y aplicaciones". Mi opinión sobre la asignatura ha sido positiva pues se ha podido trabajar sobre mi línea de investigación y además pueden surgir nuevas colaboraciones con los profesores de la asignatura en relación a este tema.
Minería de Textos (MT) [Nota=9]: En esta asignatura se abordan temas relacionados con la extracción de información a partir de datos textuales. Esta información puede ser de diferente naturaleza: resúmenes, clasificación de documentos, nombres de entidades, relaciones entre entidades... Existe mucho texto que alberga información, que por razones de tiempo, es imposible abarcar. Los métodos automáticos para la extracción de conocimiento son, por tanto, de gran interés. La evaluación de la asignatura consiste fundamentalmente en la elaboración y defensa de un trabajo individual. En mi caso lo he realizado sobre "Aplicaciones de la Minería de Textos en Bioinformática". Ha sido una asignatura interesante.
Programación con Restricciones en Internet (PRI) [Nota=9]: En esta asignatura se oborda la programación basada en restricciones, estrategias de búsqueda y también en entornos distribuidos. Se utiliza el lenguaje Comet de Dynadec. La evaluación de la asignatura consiste fundamentalmente en la elaboración y defensa de un trabajo individual. Mi trabajo ha sido "Predicción de Estructuras de Proteínas basada en Restricciones". La asignatura me ha parecido interesante, la programación con restricciones ofrece mucha potencia y es aplicable en muchos contextos, más de lo que esperaba a priori.
Minería de Datos Aplicada (MDA) [Nota=9]: En esta asignatura se tratan las técnicas de extracción de conocimientos a partir de bases de datos dentro del proceso de descubrimiento de conocimiento (KDD). Se abordan las tareas principales de dicho proceso: preprocesado, clasificación, regresión, selección de atributos, etc. La asignatura está justo en mi línea de interés, de hecho mi trabajo de fin de máster se titula "Minería de datos aplicada a la predicción de estructuras de proteínas mediante vecinos más cercanos".
