Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2015/2016 | Otros años:  2017/2018  |  2016/2017 
Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación por la Universidad Pública de Navarra
Código: 73229 Asignatura: Análisis de datos en organización industrial
Créditos: 3 Tipo: Optativa Curso: 2 Periodo: 1º S
Departamento: Estadística e Investigación Operativa
Profesores
MALLOR GIMENEZ, FERMÍN FRANCISCO (Resp) AZCARATE CAMIO, CRISTINA

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo de Especialización en Organización de Empresas

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Descriptores

Análisis estadístico de dependencia. Métodos factoriales multivariantes: reducción de la dimensión. Técnicas de clasificación y agrupamiento.  Métodos de predicción en organización industrial.

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Competencias genéricas

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. 

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.

CG4: Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación encentros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería de Telecomunicación y campos multidisciplinares afines.

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Competencias específicas

CEO4: Conocimiento de técnicas estadísticas para extracción de información y predicción de series de datos en la organización de empresas.

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Resultados aprendizaje

R1. Adquirir el conocimiento de técnicas estadísticas para extraer de forma sintética la información más relevante proporcionada por grandes volúmenes de datos y facilitar así el proceso de toma de decisiones.

R2. Adquirir el conocimiento de la metodología estadística para la predicción de series de datos dependientes del tiempo en la organización industrial.

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Metodología

Actividad formativa

Horas

% Presencialidad del alumno

AF1.- Clases expositivas/participativas

15

100

AF2.- Prácticas

12

100

AF3.- Actividades de aprendizaje cooperativo

3

100

AF4.-Realización de proyectos en grupo

10

0

AF5.- Estudio y trabajo autónomo del estudiante

30

0

AF6.-Tutorías y pruebas de evaluación

5

100

 

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Relación actividades formativas-competencias

Competencia

Actividad formativa

 CB7

 AF2-AF3-AF4-AF6

 CB9

 AF3-AF6

 CB10

 AF3-AF4-AF5

 CG4

 AF1-AF2-AF3-AF4-AF5-AF6

 CEO4

 AF1-AF2-AF3-AF4-AF5-AF6

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Idiomas

Español

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Evaluación

Sistema de evaluación

% ponderación mínima

% ponderación máxima

Pruebas de duración corta para la evaluación continua

5 %

10 %

Pruebas de respuesta larga

40%

70%

Pruebas tipo test

 

 

Presentaciones orales

5%

10%

Trabajos e informes

10%

40%

Pruebas e informes de trabajo experimental

 

 

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Contenidos

Se proporcionan herramientas para la organización, resumen y presentación de grandes masas de datos, así como para obtener información a partir de los mismos. Se formulan distintos problemas de aprendizaje a partir de datos que se resolverán utilizando técnicas de regresión múltiple, de reducción de la dimensión (como componentes principales y análisis factorial) y de clasificación (supervisada y no supervisada).

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Temario

Tema 1. Análisis estadístico de dependencia.

Tema 2. Métodos factoriales multivariantes: reducción de la dimensión.

Tema 3. Técnicas de clasificación y agrupamiento.

Tema 4.  Métodos de predicción en organización industrial.

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que su profesor ha solicitado a la Biblioteca.


HASTIE, T., TIBSHIRANI, R., FRIEDMAN, J. (2009): “The Elements of Statistical Learning: Data mining, Inference and Prediction”. 2nd Ed, Springer.

JAMES, G., WITTEN, D., HASTIE, T., TIBSHIRANI, R., (2014): “An introduction to Statistical Learning: with Applications in R”, Springer.

JOHNSON, R.A., WICHERN, D.W. (2007): “Applied Multivariate Statistical Analysis”, 6th Ed. Prentice Hall.

 

Revistas científicas: JOURNAL OF THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY, ADVANCES IN DATA ANALYSIS AND CLASSIFICATION, JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION, JOURNAL OF APPLIED STATISTICS

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Lugar de impartición

Aulario (aula y aula de informática)

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