Teaching “Databases” subject: Lessons learned from a success educational experience and ideas for educational improvement

Bases de datos es una asignatura presente en cualquier plan de estudios relacionado con la Ingeniería Informática. Con carácter general, el objetivo de dicha asignatura es dotar al estudiante de las herramientas necesarias para saber diseñar y crear bases de datos. Contar con una base de datos bien diseñada y eficiente es, por tanto, un aspecto fundamental en cualquier organización. De ahí la importancia de la correcta impartición de docencia en esta asignatura a los futuros egresados. El objetivo de este artículo es compartir con la comunidad educativa la experiencia de impartición de docencia en la modalidad e-learning de la asignatura “bases de datos” dentro del plan de estudios de Graduado/a en Ingeniería Informática en la Universidad a Distancia de Madrid, UDIMA. Los resultados académicos obtenidos por los estudiantes y sus niveles de satisfacción sugieren la utilidad de esta experiencia a falta de estudios científicos más formalesDatabases is a course that we usually find as a part of any Computer Science curriculum. In general, the aim of this subject is to provide students with tools to design and implement databases. Nowadays it is crucial for most institutions to have well designed and efficient databases. That is why it is really important to teach this subject properly. The purpose of this paper is to share with the community an experience of teaching Databases in e-learning modality as a part of the curriculum of Computer Science Engineering at Universidad a Distancia de Madrid, UDIMA. The academic results obtained by the students as well as their high level of satisfaction point out that the experience described in this paper is useful in the absence of a more formal scientific evaluatio

Generating time series reference models based on event analysis

Creating a reference model that represents a given set of time series is a relevant problem as it can be applied to a wide range of tasks like diagnosis, decision support, fraud detection, etc. In some domains, like seismography or medicine, the relevant information contained in the time series is concentrated in short periods of time called events. In this paper, we propose a technique for generating time series reference models based on the analysis of the events they contain. The proposed technique has been applied to time series from two medical domains: Electroencephalography, a neurological procedure to record the electrical activity produced by the brain and Stabilometry, a branch of medicine studying balance-related functions in human beings

Two Different Approaches of Feature Extraction for Classifying the EEG Signals

The electroencephalograph (EEG) signal is one of the most widely used signals in the biomedicine field due to its rich information about human tasks. This research study describes a new approach based on i) build reference models from a set of time series, based on the analysis of the events that they contain, is suitable for domains where the relevant information is concentrated in specific regions of the time series, known as events. In order to deal with events, each event is characterized by a set of attributes. ii) Discrete wavelet transform to the EEG data in order to extract temporal information in the form of changes in the frequency domain over time- that is they are able to extract non-stationary signals embedded in the noisy background of the human brain. The performance of the model was evaluated in terms of training performance and classification accuracies and the results confirmed that the proposed scheme has potential in classifying the EEG signals

Apple : identidad corporativa y estatus social

Hoy la palabra que utilizan los clientes para solicitar aquello que satisface sus necesidades o deseos se ha transformado en el activo más importante para la empresa. Aunque se trata de un activo intangible, es incluso mucho más importante que las infraestructuras de la producción. Hace falta algo más para crear y mantener marcas en la mente de los consumidores, hace falta una estrategia. Es decir, una planificación cuidadosa orientada no solo a ser recordada y apetecible, sino también más apetecible que todas las demás que ofrecen un beneficio parecido a esos mismos clientes. Se trata de elaborar una estrategia competitiva. Sin embargo es curioso observar cómo hoy en día la mayoría de los directivos y expertos se preocupan básicamente de los aspectos relacionados con el diseño y la publicidad cuando intentan lanzar una marca. Demasiada preocupación por los visual y estético, pero muy poca por criterios estratégicos. Por el contrario, el orden correcto es: la estrategia primero, la creatividad después. Las empresas deben de adaptarse a los cambios del entorno desarrollado e implementando estrategias acordes a este proceso. Aquellas que se decidan a tomar la iniciativa tendrán más posibilidades de convertir tales cambios en una ventaja competitiva a favor. En esta investigación hemos reflejado de la mejor forma posible cómo una de las marcas actuales ha conseguido, a través de su identidad, su posicionamiento, su historia, y sobre todo, su imagen, convertirse en una de las empresas punteras del mercado

Modelling Stabilometric Time Series

Stabilometry is a branch of medicine that studies balance-related human functions. Stabilometric systems generate time series. The analysis of these time series using data mining techniques can be very useful for domain experts. In the field of stabilometry, as in many other domains, the key nuggets of information in a time series are concentrated within definite time periods known as events. In this paper, we propose a technique for creating reference models for stabilometric time series based on event analysis. After testing the technique on time series recorded by top-competition sportspeople, we conclude that stabilometric models can be used to classify individuals by their balance-related abilitie

Marco de Descubrimiento de Conocimiento para Datos Estructuralmente Complejos con Énfasis en el Análisis de Eventos en Series Temporales

El proceso de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (mas conocido por su nombre en ingles, Knowledge Discovery in Databases) es el proceso de extracción de conocimiento util, implícito y previamente desconocido a partir de grandes volúmenes de datos. Dicho proceso se compone de diferentes etapas entre las que cabe destacar la etapa de Data Mining, en la que se analizan los datos y se extrae conocimiento util de ellos haciendo uso de un conjunto de algoritmos. Data Mining ofrece una gran variedad de técnicas para resolver diferentes tipos de problemas. En los últimos anos, dichas técnicas han sido empleadas en multitud de dominios en los que el análisis se ha centrado en individuos cuya informacion se representa habitualmente mediante una tabla de atributos univaluados de tipo entero, real o enumerado. Sin embargo, existen muchos dominios en los que cada individuo no se representa mediante una simple tabla de atributos sino mediante un conjunto de datos con estructura más compleja, incluyendo tanto atributos univaluados como series temporales. El análisis de esos datos requiere nuevos enfoques. En esta Tesis se ha propuesto un marco de trabajo para el descubrimiento de conocimiento útil a partir de datos estructuralmente complejos, que pueden contener tanto series temporales como datos univaluados. Dicho marco consta de herramientas para la modelización conceptual, comparación y obtención de modelos de referencia a partir de esos datos. En particular, se han propuesto algoritmos para el análisis de series temporales en las que la informacion relevante de las mismas se concentra solo en aquellas regiones que se corresponden con eventos de interés para los expertos de cada dominio. El marco de extracción de conocimiento propuesto ha sido probado sobre datos estructuralmente complejos procedentes de dos áreas medicas: la Estabilometria, una disciplina que estudia el equilibrio de los seres humanos, y la Neurología, un área medica que estudia las enfermedades del sistema nervioso y los músculos. La obtencion de resultados satisfactorios en dominios tan complejos y diferentes entre si confirma la generalidad del marco propuesto. Abstract The analysis of large volumes of data with the aim of extracting interesting knowledge is an important challenge in the area of Computer Science. The extraction of useful, implicit and previously unknown knowledge from large amount of data is a process called Knowledge Discovery in Databases. Data Mining is a stage of that process in which data are analysed and useful knowledge is extracted by using a set of techniques and tools. Nowadays there is a great variety of Data Mining techniques that can be used to solve different kinds of problems. Over the last decades, these techniques have been applied on a great number of domains, where each object under analysis is represented by a number of attributes of type integer, float or enumerated. Nevertheless, there are a growing number of domains where data have a more complex structure and, therefore, new approaches are needed. In those domains, each object under analysis might not be represented by a number of attributes but by a complex set of data, which makes the analysis much more difficult. Moreover, those data might not have a trivial type but a complex structure such as time series, which are series of data recorded in a period of time. In this Thesis, we have proposed a framework for extracting useful knowledge from a set of structurally complex data. This framework provides with tools for data conceptual modelling and, at the same time, proposes a set of techniques for the analysis of structurally complex data with a hierarchical organization. Particularly, we have proposed algorithms for the analysis of time series where the relevant information is concentrated in certain regions of interest for the experts in each domain, known as events. The proposed framework has been tested on data from the medical domain obtaining very satisfactory results. The presented techniques have been applied on structurally complex data from the field of Stabilometry, an area of medicine studying balance-related functionalities in human beings, and Neurology, a branch of medicine studying pathologies linked to nervous system and muscles. The good results obtained in both cases confirm the validity of the framework described in this Thesis

Modelo para la comparación de datos posturográficos estructuralmente complejos

Esta Tesis tiene por finalidad desarrollar todo un Marco de Trabajo (modelos de datos, algoritmos, etc.) que permita la extracción de conocimiento útil a partir de datos estructuralmente complejos, mediante el uso de técnicas de Data Mining. Dicho conocimiento será utilizado para la toma de decisiones en el entorno de estos datos. Para diseñar, desarrollar y validar el modelo se utilizarán datos de un entorno médico, concretamente datos recogidos con un Posturógrafo, que es un sistema de valoración muscular que permite medir diversos aspectos relacionados con el equilibrio y la coordinación psicomotriz. En concreto se ha empleado el dispositivo denominado Balance Master, de la compañía Neurocom. Los datos procedentes de las pruebas posturográficas están formados por series temporales multidimensionales en conjunción con otros atributos univaluados. En este trabajo se van a abordar dos problemas: el primero consiste en encontrar un modelo o una estructura que permita representar y, por tanto, almacenar los datos; el segundo es la comparación entre dos conjuntos de datos complejos, algo que no es un problema trivial. De hecho, la comparación entre datos es un problema fundamental, que se considera la base a la hora de resolver otros muchos, como el de encontrar patrones que se repiten en dos o más conjuntos de datos. En primer lugar, se ha creado un modelo de datos y una base de datos capaz de almacenar toda la información necesaria. Con esto, se ha resuelto el primero de los problemas descritos. En segundo lugar, se ha planteado toda una arquitectura para resolver el problema de la comparación entre conjuntos de datos complejos, así como los algoritmos que es necesario ejecutar para hacer posible dicho proceso de comparación. Dicha arquitectura y dichos algoritmos son lo suficientemente genéricos como para poder ser empleados, no solo en el dominio de la posturografía, sino en muchos otros de características similares. La técnica aquí descrita se basa en la comparación, tanto de las series temporales como de los atributos univaluados, de dos pruebas posturográficas. De especial interés resulta el algoritmo empleado para comparar series temporales, que se basa en el análisis de los eventos de dichas series temporales. Los eventos son zonas de especial interés en las series temporales; en sismografía, por ejemplo, los eventos se localizan en aquellos momentos de las series temporales que recogen un seísmo, la actividad volcánica previa al mismo o las réplicas. En el algoritmo planteado, se propone una comparación entre los eventos de dos series temporales, mediante la realización de un proceso de clustering de dichos eventos. Una vez realizado este proceso de clustering y obtenidos los eventos comunes, se propone una medida de similaridad entre las series, de forma que serán más similares cuanto mayor sea el número de eventos parecidos que éstas tengan en común. Se ha desarrollado un sistema software que implementa el método descrito en esta Tesis, para cuya evaluación se ha contando con el apoyo del Consejo Superior de Deportes, una institución adscrita al Ministerio de Educación y Ciencia, encargada de coordinar las actividades deportivas en España. Dicha institución ha facilitado para este estudio series temporales de deportistas de élite de diferente sexo, edad y disciplina deportiva. Se ha contado con un experto de dicha institución para validar los resultados generados al ejecutar el método planteado. La evaluación ha consistido en la realización de comparaciones entre cada par de pruebas posturográficas. Tras evaluar el sistema, los resultados obtenidos han sido muy satisfactorios, tanto para el equipo de investigación como para los expertos, que han mostrado su interés en seguir cooperando en este campo

Comparing Time Series Through Event Clusterin

The comparison of two time series and the extraction of subsequences that are common to the two is a complex data mining problem. Many existing techniques, like the Discrete Fourier Transform (DFT), offer solutions for comparing two whole time series. Often, however, the important thing is to analyse certain regions, known as events, rather than the whole times series. This applies to domains like the stock market, seismography or medicine. In this paper, we propose a method for comparing two time series by analysing the events present in the two. The proposed method is applied to time series generated by stabilometric and posture graphic systems within a branch of medicine studying balance-related functions in human beings

A Language for Defining Events in Multi-Dimensional Time Series: Application to a Medical Domain

In many domains, like seismography or medicine, time series analysis focuses on particular regions of interest in the time series, known as events, whereas the remainder of the times series contains hardly any useful information. Research into the field of time series events definition has proposed techniques that are only applicable to specific domains. In this paper, we propose an events definition language that is general enough to be able to simply and naturally define time series events in any domain. The proposed language has been applied to the definition of time series events generated by stabile metric systems within the branch of medicine dealing with balance related functions in human beings

Developing front-end Web 2.0 technologies to access services, content and things in the future Internet

The future Internet is expected to be composed of a mesh of interoperable web services accessible from all over the web. This approach has not yet caught on since global user?service interaction is still an open issue. This paper states one vision with regard to next-generation front-end Web 2.0 technology that will enable integrated access to services, contents and things in the future Internet. In this paper, we illustrate how front-ends that wrap traditional services and resources can be tailored to the needs of end users, converting end users into prosumers (creators and consumers of service-based applications). To do this, we propose an architecture that end users without programming skills can use to create front-ends, consult catalogues of resources tailored to their needs, easily integrate and coordinate front-ends and create composite applications to orchestrate services in their back-end. The paper includes a case study illustrating that current user-centred web development tools are at a very early stage of evolution. We provide statistical data on how the proposed architecture improves these tools. This paper is based on research conducted by the Service Front End (SFE) Open Alliance initiative