GIS, Big Data y datos abiertos: casos de estudio en Ciencias Sociales
(Curso Académico 2026 - 2027)
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1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 835991201
  • Centro: Escuela de Doctorado y Estudios de Postgrado
  • Lugar de impartición: Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación
  • Titulación: Máster Universitario en Análisis Aplicado para las Ciencias Sociales
  • Plan de Estudios: 2023 (M597) (publicado en 03-01-2023)
  • Rama de conocimiento: Ciencias Sociales y Jurídicas
  • Itinerario/Intensificación:
  • Departamento/s:
  • Área/s de conocimiento:
    • Geografía Humana
    • Lenguajes y Sistemas Informáticos
  • Curso: 1
  • Carácter: Obligatoria
  • Duración: Segundo cuatrimestre
  • Créditos ECTS: 3,0
  • Modalidad de impartición: Presencial
  • Horario: Ver horario
  • Dirección web de la asignatura: Ver web de la asignatura
  • Idioma: Español
2. Requisitos de matrícula y calificación
No hay requisitos
3. Profesorado que imparte la asignatura

Profesor/a Coordinador/a: JUAN ISRAEL GARCIA CRUZ

General:
Nombre:
JUAN ISRAEL
Apellido:
GARCIA CRUZ
Departamento:
Geografía e Historia
Área de conocimiento:
Geografía Humana
Grupo:
1
Contacto:
Teléfono 1:
922317768
Teléfono 2:
Correo electrónico:
jgarciac@ull.es
Correo alternativo:
jgarciac@ull.edu.es
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Lunes 09:30 11:30 Sección de Geografía e Historia - Edificio departamental - GU.1B 2 A2-04b
Todo el cuatrimestre Miércoles 09:30 13:30 Sección de Geografía e Historia - Edificio departamental - GU.1B 2 A2-04b
Observaciones: La tutorías podrán realizarse en formato on-line a través de google meet (hasta un máximo del 50%). Para ello, deberá solicitarse cita a través de la dirección de email del docente (jgarciac@ull.edu.es)
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Lunes 13:00 15:00 Sección de Geografía e Historia - Edificio departamental - GU.1B 2 A2-04b
Todo el cuatrimestre Martes 13:00 15:00 Sección de Geografía e Historia - Edificio departamental - GU.1B 2 A2-04b
Todo el cuatrimestre Miércoles 13:00 15:00 Sección de Geografía e Historia - Edificio departamental - GU.1B 2 A2-04b
Observaciones: La tutorías podrán realizarse en formato on-line a través de google meet (hasta un máximo del 50%). Para ello, deberá solicitarse cita a través de la dirección de email del docente (jgarciac@ull.edu.es)
General:
Nombre:
ISAAC
Apellido:
MARCO RODRÍGUEZ
Departamento:
Ingeniería Informática y de Sistemas
Área de conocimiento:
Lenguajes y Sistemas Informáticos
Grupo:
1
Contacto:
Teléfono 1:
Teléfono 2:
Correo electrónico:
imarcoro@ull.es
Correo alternativo:
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Lunes 10:00 14:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT PB PB 0.25
Todo el cuatrimestre Martes 10:00 12:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT PB PB 0.25
Observaciones: Para concertar una tutoría, deberá ponerse en contacto con el docente a través del correo electrónico imarcoro@ull.edu.es
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Lunes 10:00 14:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT PB PB 0.25
Todo el cuatrimestre Martes 10:00 12:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - Módulo A - AN.4A ESIT PB PB 0.25
Observaciones: Para concertar una tutoría, deberá ponerse en contacto con el docente a través del correo electrónico imarcoro@ull.edu.es
4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
  • Bloque formativo al que pertenece la asignatura: Módulo III: Información geográfica y uso de datos masivos en Ciencias Sociales
  • Perfil profesional:
5. Competencias

Generales

  • CG1 - Conocer y aplicar las últimas corrientes en el análisis aplicado en ciencias sociales, desde una vertiente multidisciplinar, con un doble componente profesional e investigador
  • CG2 - Comprender, desde una perspectiva multidisciplinar, los principales retos asociados a los Objetivos de Desarrollo Sostenible en materia social y medioambiental
  • CG6 - Conocer y aplicar nuevas herramientas tecnológicas y del tratamiento masivo de información y de georreferenciación para analizar cuestiones sociales y medioambientales

Básicas

  • CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
  • CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
  • CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
  • CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo

Transversales

  • T2 - Ser capaz de impulsar responsablemente todas las formas de conocimiento y de acción que puedan contribuir al enriquecimiento del capital económico, social y cultural de la sociedad en la que desarrolla su práctica profesional y/o investigadora

Específicas

  • CE1 - Comprender la relevancia del uso de métodos cuantitativos y cualitativos rigurosos para resolver problemas complejos en Ciencias Sociales.
  • CE2 - Conocer y comprender el procedimiento general para realizar una investigación aplicada en ciencias sociales, incorporando los conceptos de sostenibilidad social y medioambiental
  • CE11 - Comprender y aplicar herramientas de sistemas de información geográfica para aplicaciones en ciencias sociales
  • CE12 - Comprender y aplicar herramientas de "Machine Learning" que permitan trabajar con datos masivos en aplicaciones en ciencias sociales
  • CE13 - Conocer y comprender ejemplos de aplicaciones reales de sistemas de información geográficos y de uso masivo de datos para resolver problemas económicos y sociales.
6. Contenidos de la asignatura

Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura

Profesor: Juan Israel García Cruz
Bloque 1. Sistemas de Información Geográfica (GIS)
1.1  Información espacial de libre acceso y unidades territoriales de referencia. Casos prácticos.
1.2  Acceso y uso de fuentes de datos espaciales de libre acceso. Casos prácticos.
1.3  Herramientas y metodologías de análisis espacial. Casos prácticos.
 
Profesor: Isaac Marco Rodríguez
Bloque 2. Big-data
 2.1 Herramientas para el tratamiento en Big Data. Casos prácticos.
2.2 Visualización en Big Data. Casos prácticos.
2.3 Casos de estudio de Aprendizaje Automático en Ciencias Sociales. Casos prácticos.

Actividades a desarrollar en otro idioma

-
7. Metodología y volumen de trabajo del alumnado

Modelo de Enseñanza Centrada en el Alumnado

Aplica las siguientes metodologías activas: Aprendizaje basado en Problemas (PBL), Método o estudio de casos

Descripción

La asignatura se estructura en dos bloques temáticos: Sistemas de Información Geográfica (SIG/GIS) y Big Data. En ambos se combinan la exposición de los fundamentos teóricos con la explicación de las principales fuentes de información, técnicas y herramientas de análisis. Estos contenidos se complementan con una secuencia de prácticas de aula orientadas a consolidar los conocimientos adquiridos mediante su aplicación supervisada. Con un marcado carácter práctico, la mayor parte del trabajo se centra en el procesamiento y análisis de diferentes fuentes de información de libre acceso, así como en la elaboración de productos cartográficos, estadísticos y analíticos derivados de dicho proceso. Los resultados obtenidos servirán como base para la evaluación de la asignatura mediante la elaboración de un portafolio de evidencias para cada bloque temático, complementado con una exposición oral en la que se presentará una síntesis de los principales resultados e interpretaciones alcanzadas.

AVISO. Uso de herramientas de Inteligencia Artificial: Se podrán emplear mecanismos destinados a detectar el uso de herramientas de inteligencia artificial en las actividades y pruebas de evaluación de la asignatura. En caso de recurrir a este tipo de herramientas, su utilización deberá declararse de forma explícita, indicando su alcance y finalidad. La evaluación del trabajo realizado podrá incluir una exposición pública y una ronda posterior de preguntas destinadas a comprobar la comprensión y autoría de los contenidos presentados. Estas actividades podrán ser grabadas cuando así se considere necesario. La utilización de herramientas de inteligencia artificial sin haber sido declarada previamente será considerada una práctica académica no autorizada y podrá conllevar la calificación de suspenso en la actividad o prueba correspondiente, de acuerdo con la normativa vigente de la Universidad.

Situaciones de riesgo: En caso de situaciones de riesgo derivadas de fenómenos meteorológicos adversos, se seguirán las siguientes directrices: -Si se declara en la Universidad de La Laguna nivel 2 (amarillo), las actividades docentes se desarrollarán conforme a las directrices marcadas por la Universidad de La Laguna. -Si se declara en la Universidad de La Laguna nivel 3 (naranja) o 4 (rojo), se suspenderán las actividades docentes presenciales, y previa información al alumnado por los canales disponibles, se actuará para garantizar la continuidad del aprendizaje y la atención al alumnado mientras se mantengan estos niveles de alerta.

Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total horas Relación con competencias
Clases teóricas. Aprendizaje presencial en el aula, liderada por el profesorado y que se desarrolla en grupo 6,00 0,00 6,0 [CG1], [CG2], [CG6], [CB8], [CB9], [CB10], [T2], [CE1], [CE2], [CB7], [CE12], [CE11], [CE13]
Trabajo autónomo del alumnado. Preparación y estudio de contenidos teóricos y prácticos, que pueden incluir actividades online de apoyo y casos prácticos con datos reales 0,00 25,00 25,0 [CG1], [CG2], [CG6], [CB8], [CB9], [CB10], [T2], [CE1], [CE2], [CB7], [CE12], [CE11], [CE13]
Clases prácticas. Aprendizaje presencial en el aula con elaboración y resolución de problemas y ejercicios prácticos, la mayoría con ordenador 21,00 0,00 21,0 [CG1], [CG2], [CG6], [CB8], [CB9], [CB10], [T2], [CE1], [CE2], [CB7], [CE12], [CE11], [CE13]
Exposición, defensa y debate de trabajos realizados en grupo o de forma individual 2,00 0,00 2,0 [CG1], [CG2], [CG6], [CB8], [CB9], [CB10], [T2], [CE1], [CE2], [CB7], [CE12], [CE11], [CE13]
Trabajo en grupo o individual. Preparación y realización de trabajos en grupo (aprendizaje cooperativo) y/o de forma individual, usando paquetes informáticos de análisis cuantitativo, cualitativo y de uso de datos 0,00 15,00 15,0 [CG1], [CG2], [CG6], [CB8], [CB9], [CB10], [T2], [CE1], [CE2], [CB7], [CE12], [CE11], [CE13]
Tutorías programadas con el tutor o tutora académico 1,00 1,00 2,0 [CG1], [CG2], [CG6], [CB8], [CB9], [CB10], [T2], [CE1], [CE2], [CB7], [CE12], [CE11], [CE13]
Evaluación. Preparación y evaluación de exámenes y/o pruebas de evaluación 0,00 4,00 4,0 [CG1], [CG2], [CG6], [CB8], [CB9], [CB10], [T2], [CE1], [CE2], [CB7], [CE12], [CE11], [CE13]
Total horas
Total ECTS
8. Bibliografía / Recursos

Bibliografía básica

Andreas Muller, Sarah Guido. 2017. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists. O’Reilly. Disponible on-line en la biblioteca ULL.


Buzai, G.D. y Montes, E. (2021). Estadística espacial: Fundamentos y aplicación con Sistemas de Información Geográfica. Impresiones Buenos Aires Editorial.


Buzai, G.D. y Santana, M.V. (Comp.) (2019). Métodos cuantitativos en geografía humana. Impresiones Buenos Aires Editorial.

Claus Wilke. 2019. Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures. O’Reilly. Disponible on-line en la biblioteca ULL.

Bibliografía complementaria

Andrés, P. Introducción a la cartografía, en Andrés, P. y Rodríguez, R. (2008). Evaluación y prevención de riesgos ambientales en Centroamérica. Universidad de Girona. 339-356.


An introduction to machine learning with scikit-learn

Fernández Coppel, I.A. (2001). Las coordenadas geográficas y la proyección UTM. El Datum. Universidad de Valladolid.

Olaya, V. (2020). Sistemas de información geográfica.

Santos Preciado, J.M. (2015). La cartografía catastral y su utilización en la desagregación de la población. Aplicación al análisis de la distribución espacial de la población en el municipio de Leganés (Madrid).
Estudios Geográficos. 28. 309-333.

Wes McKinney. (2022). Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter. O’Reilly. Disponible on-line en la biblioteca ULL.

9. Sistema de evaluación y calificación

Descripción

La evaluación del rendimiento del estudiantado en la asignatura se realizará mediante evaluación continua (EvC). También se configura la modalidad de evaluación única (EvU) como una opción alternativa. Dado el alto contenido práctico de la asignatura, se aconseja que el alumnado opte por la EvC.

1. EVALUACIÓN CONTINUA (EvC). Esta modalidad implica la asistencia al 75% de las clases presenciales.

La evaluación se basará en la elaboración y entrega de dos portafolios de evidencias correspondientes a las prácticas desarrolladas en los bloques GIS (30%) y Big Data (30%), así como en la presentación y defensa oral de los resultados obtenidos en cada uno de ellos (20% GIS y 20% Big Data) (véanse las notas 1, 2, 3 y 4).

Los portafolios definitivos deberán entregarse antes de la fecha límite establecida durante el cuatrimestre o, en su caso, con anterioridad a la fecha oficial de examen. Por su parte, las presentaciones y defensas se realizarán en las fechas previstas en el cronograma de la asignatura o en las correspondientes convocatorias oficiales.

Todas las actividades de evaluación se calificarán en una escala de 0 a 10 puntos. Para que una actividad pueda computar en la calificación final, deberá obtener una puntuación mínima de 5 puntos. Las actividades con una calificación inferior a 5 se considerarán no superadas y no contribuirán al cálculo de la nota final.

Asimismo, para superar la asignatura será necesario obtener una calificación mínima de 5 puntos en cada uno de los dos bloques temáticos (GIS y Big Data), una vez aplicadas las ponderaciones correspondientes. En caso de no superar alguno de los bloques, la calificación final de la asignatura no podrá ser superior a 4,5 puntos, con independencia de la media ponderada obtenida.

Los detalles relativos al formato, contenido, calendario y criterios de evaluación de cada actividad se publicarán oportunamente en el Aula Virtual de la asignatura.

1.1. Criterios mínimos

C1. Asistencia: La asistencia a las sesiones presenciales es obligatoria. Para mantener el derecho a la EvC, el alumnado deberá asistir, al menos, al 75% de las clases.

Las ausencias que no superen el 25% de las sesiones no requerirán justificación. Cuando dicho porcentaje sea superado, las faltas deberán estar debidamente justificadas por causas acreditadas, tales como enfermedad, cuidado de personas dependientes u otras circunstancias de carácter excepcional, necesario y puntual.

La justificación deberá presentarse dentro de la semana siguiente a la ausencia, indicando la fecha correspondiente y aportando la documentación o evidencias que acrediten razonablemente la causa alegada.

C2. Participación y entrega de actividades: Será obligatoria la realización y entrega de todos los casos prácticos y actividades evaluables previstas en la asignatura.

C3. Calificación mínima en cada prueba: Todas las actividades de evaluación se calificarán en una escala de 0 a 10 puntos. Para que una actividad pueda computar en la calificación final, deberá obtener una puntuación mínima de 5 puntos. Las actividades con una calificación inferior a 5 se considerarán no superadas y no contribuirán al cálculo de la nota final.

1.2. Situaciones específicas

S1. Incumplimiento de los requisitos mínimos: El incumplimiento de cualquiera de los criterios mínimos establecidos impedirá superar la EvC. En estos casos, la calificación final de la EvC no podrá ser superior a 4,5 puntos, aunque la suma ponderada de las actividades realizadas alcance o supere los 5,0 puntos. El alumnado que no cumpla los requisitos mínimos deberá acogerse a la modalidad de evaluación única para superar la asignatura. Asimismo, quienes no superen la EvC en la primera convocatoria podrán recuperar las actividades suspendidas en las convocatorias posteriores del mismo curso académico, de acuerdo con lo establecido en la guía docente y la normativa vigente.

S2. Calificación de suspenso o no presentado/a: El alumnado que haya realizado actividades cuya ponderación conjunta represente el 50% o más de la calificación final de la asignatura y no alcance los requisitos para aprobar figurará en acta como suspenso, con la calificación que corresponda. Por el contrario, quienes no hayan realizado actividades que alcancen dicho umbral figurarán en acta como no presentados/as.

S3. Agotamiento de convocatoria en evaluación continua: Se entenderá agotada la primera convocatoria cuando el alumnado se presente a actividades de evaluación cuya ponderación acumulada represente el 50% o más de la calificación final de la asignatura. Si el porcentaje de actividades realizadas es inferior al 50%, en el acta de la primera convocatoria constará la calificación de no presentado/a. Únicamente podrán admitirse excepciones por causas sobrevenidas contempladas expresamente en la normativa de evaluación aplicable (art. 5.7 del Reglamento), previa solicitud debidamente justificada.

1.3. Renuncia a la evaluación continua: El alumnado podrá renunciar a la EvC y acogerse a la modalidad de evaluación única, sin agotamiento de convocatoria, siempre que lo comunique mediante el procedimiento habilitado en el aula virtual antes de haberse presentado a actividades cuya ponderación acumulada alcance el 50% de la calificación final de la asignatura. Excepcionalmente, podrán admitirse solicitudes fuera de plazo cuando concurran circunstancias sobrevenidas debidamente justificadas, tales como enfermedad grave, accidente o incompatibilidades laborales de carácter puntual. El alumnado que no supere la EvC en la primera convocatoria podrá acogerse a los mecanismos de recuperación previstos para las actividades suspendidas en las convocatorias posteriores del mismo curso académico.

2. EVALUACIÓN ÚNICA (EvU). Con carácter general, todo el alumnado estará sujeto al sistema de EvC en la primera convocatoria de la asignatura, salvo que renuncie expresamente a esta modalidad mediante el procedimiento habilitado en el Aula Virtual.

La renuncia a la evaluación continua podrá formalizarse hasta la fecha de realización de la última actividad evaluable de dicha modalidad, siempre que el estudiante no se haya presentado a pruebas cuya ponderación acumulada represente el 50% o más de la calificación final de la asignatura. Excepcionalmente, podrán admitirse solicitudes fuera de este plazo cuando concurran causas sobrevenidas debidamente justificadas y contempladas en la normativa vigente (art. 5.7 del Reglamento de Evaluación).

Dado el carácter eminentemente práctico de la asignatura, las actividades superadas durante la EvC podrán conservarse en la modalidad de EvU, siempre que hayan obtenido una calificación mínima de 5,0 puntos sobre 10. Las actividades no superadas deberán ser recuperadas mediante las pruebas previstas en esta modalidad.

La evaluación única consistirá en la elaboración y entrega de dos portafolios de evidencias sobre las prácticas desarrolladas en el bloque sobre GIS (20%) y Big-Data (20%), así como una breve presentación y defensa de los resultados obtenidos en cada bloque GIS (30%) y Big-Data (30%) (ver notas 1, 2 , 3 y 4).

Los portafolios deberán entregarse con anterioridad a la fecha oficial de examen. La presentación y defensa oral se realizarán en la fecha establecida para la convocatoria correspondiente (véanse las notas 1, 2, 3 y 4).

Todas las actividades de evaluación se calificarán en una escala de 0 a 10 puntos. Para que una actividad pueda computar en la calificación final, deberá obtener una puntuación mínima de 5 puntos. Las actividades con una calificación inferior a 5 se considerarán no superadas y no contribuirán al cálculo de la nota final.

Asimismo, para superar la asignatura será necesario obtener una calificación mínima de 5 puntos en cada uno de los dos bloques temáticos (GIS y Big Data), una vez aplicadas las ponderaciones correspondientes. En caso de no superar alguno de los bloques, la calificación final de la asignatura no podrá ser superior a 4,5 puntos, con independencia de la media ponderada obtenida.

Los detalles relativos al formato, contenido, calendario y criterios de evaluación de cada actividad se publicarán en el Aula Virtual de la asignatura.

Recuperación: El alumnado que no supere la evaluación única en una convocatoria podrá acogerse a los procedimientos de recuperación de las actividades no superadas en las convocatorias posteriores del mismo curso académico, de acuerdo con la normativa vigente.

Calificación en acta: El alumnado que haya realizado actividades cuya ponderación acumulada represente el 50% o más de la calificación final y no alcance los requisitos para superar la asignatura figurará en acta como suspenso, con la calificación que corresponda. Por el contrario, quienes no hayan realizado actividades que alcancen dicho umbral del 50% figurarán en acta como no presentados/as.

Nota (1). No se admitirán entregas fuera de plazo ni por otra vía que no sea la herramienta habilitada en el aula virtual para este fin.

Nota (2). Los docentes podrán hacer uso de medios telemáticos, incluida la plataforma contratada por la ULL para la comprobación de similitud y detección de posible plagio, así como el empleo de IA en la redacción de textos y/o resolución de ejercicios. En el caso de detectarse, dada la gravedad de esta infracción, se verá afectado por penalizaciones o el suspenso directo.

Nota (3). Tanto en los trabajos escritos como en los exámenes se requerirá pulcritud con el lenguaje, pudiendo haber reducción en las calificaciones por faltas de ortografía.

Nota (4). La exposición y defensa presencial tiene como finalidad evaluar la capacidad del alumnado para explicar el uso de las técnicas, herramientas y procedimientos aplicados en el procesamiento y análisis de las fuentes de información, así como para interpretar adecuadamente los resultados obtenidos. Asimismo, incluirá la respuesta a las cuestiones planteadas por el profesorado en relación con el trabajo realizado. Esta actividad constituye, además, un mecanismo de verificación de la autoría, participación efectiva y grado de comprensión de los ejercicios incluidos en los portafolios de evidencias. Cuando durante la exposición y defensa se evidencie una falta significativa de comprensión de los fundamentos teóricos, metodológicos o técnicos del trabajo presentado, el profesorado podrá revisar la valoración inicialmente otorgada al portafolio correspondiente. En tales casos, la calificación de la defensa y/o del portafolio podrá ser ajustada de acuerdo con el grado de dominio demostrado por el estudiante, pudiendo incluso considerarse no superada cuando no se acrediten los conocimientos y competencias mínimas exigibles.

Alumnado en 5.ª convocatoria o posteriores. 1. Podrá solicitar la evaluación con un tribunal el alumnado que, estando en quinta y sucesivas convocatorias, no la haya agotado por haberse presentando en evaluación continua a las actividades cuya ponderación compute, al menos, el 50% de la evaluación. 2. El ejercicio del derecho a ser evaluado mediante un tribunal será solicitado por el o la estudiante a través del procedimiento habilitado a tal fin en la sede electrónica. La solicitud debe presentarse con una antelación de, al menos, diez días hábiles antes del inicio de cada convocatoria oficial, según se establece en el calendario académico anual aprobado por Consejo de Gobierno.

Detectores de radiofrecuencia y campos magnéticos en los exámenes presenciales: En cumplimiento del Reglamento de Convivencia de la Universidad de La Laguna (art. 16.4), se informa al estudiantado de que durante las pruebas de evaluación presenciales podrán utilizarse dispositivos detectores pasivos de radiofrecuencia y campos magnéticos. Estos dispositivos no emiten señales, no interfieren con las comunicaciones y no registran datos personales. La tenencia y/o uso de dispositivos electrónicos no autorizados podrá constituir infracción disciplinaria conforme a la Ley 3/2022 y al Reglamento de Régimen Disciplinario del Estudiantado de la ULL. Los estudiantes portadores de dispositivos médicos electrónicos deberán comunicarlo antes del inicio de la prueba.

Estrategia Evaluativa

Tipo de prueba Competencias Criterios Ponderación
Portafolios [CG1], [CG2], [CG6], [CB8], [CB9], [CB10], [T2], [CE1], [CE2], [CB7], [CE12], [CE11], [CE13] 30% (EvC), 20% (EvU) para cada bloque.
60,00 %
Presentación y exposición de resultados [CG1], [CG2], [CG6], [CB8], [CB9], [CB10], [T2], [CE1], [CE2], [CB7], [CE12], [CE11], [CE13] 20% (EvC), 30% (EvU) para cada bloque.
40,00 %
10. Resultados de Aprendizaje
Se espera que el alumnado conozca, aplique, resuelva problemas, comunique, evalué y gestione la complejidad de la información geográfica en el campo de Big-Data y Datos Abiertos. El alumnado será, además capaz de conectar y articular la información geográfica con información no geográfica, y conectar y articular información estructurada y no estructurada en el campo de Big-Data y Datos Abiertos. El alumnado aprenderá aplicaciones reales para afrontar los retos sociales y medioambientales usando herramientas GIS y de Big-Data.
11. Cronograma / calendario de la asignatura

Descripción

*La distribución de los temas por semana es orientativa; puede sufrir cambios según las necesidades de organización docente.
** La entrega de casos prácticos podrá realizarse, si el profesor así lo estima oportuno, en las semanas posteriores a la finalización de la asignatura. En cualquier caso, las fechas de entrega serán anunciadas con suficiente antelación en el aula virtual de la asignatura. 

Segundo cuatrimestre

Semana Temas Actividades de enseñanza aprendizaje Horas de trabajo presencial Horas de trabajo autónomo Total
Semana 1: Bloque GIS
-Festivo-
C1 (2h). Presentación bloque GIS. Información espacial de libre acceso y unidades territoriales de referencia.
2 de febrero - sin docencia-
C2 (2h). Acceso y uso de fuentes de datos espaciales de libre acceso.
C3 (2h). Herramientas y metodologías de análisis espacial (I).
C4. (2h) Herramientas y metodologías de análisis espacial (II).
8.00 15.00 23.00
Semana 2: Bloque GIS
Evaluación: Exposición y defensa oral bloque GIS
Bloque Big-data
C5 (2h). Herramientas y metodologías de análisis espacial (III).
C6 (2h). Herramientas y metodologías de análisis espacial (IV).
-Tutoría (1h).
C7 -Viernes- (2h) Exposición y defensa de portafolio GIS.
C8 (2h). Presentación bloque Big-Data. Herramientas para el tratamiento de datos (I).
C9 (2h) Herramientas para el tratamiento de datos (II).
11.00 15.00 26.00
Semana 3: Bloque Big Data
Evaluación: Exposición y defensa oral bloque Big Data
C10 (2h). Visualización de datos: herramientas y casos de uso (I).
C11 (2h). Visualización de datos: herramientas y casos de uso (II).
C12 (2h). Aprendizaje Automático casos de estudio en Ciencias Sociales (I).
C13 (2h). Aprendizaje Automático casos de estudio en Ciencias Sociales (II).
-Tutoría (1h).
C14 -Viernes- (2h) Exposición y defensa de portafolio Big Data.
11.00 15.00 26.00
Semana 4:

0.00 0.00 0.00
Semana 5: 0.00 0.00 0.00
Semana 6:

0.00 0.00 0.00
Total 30.00 45.00 75.00
Fecha de última modificación: 12-06-2026
Fecha de aprobación: 13-07-2026