Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2018/2019 | Otros años:  2017/2018  |  2016/2017  |  2015/2016 
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, Informática y Matemáticas
Profesores

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo de especialidad en Empresa (ME5)

Materia: M9-Empresa

Subir

Descriptores

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

Subir

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.

Subir

Competencias específicas

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

Subir

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.

Subir

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

Subir

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

Subir

Idiomas

Castellano

Subir

Evaluación

Resultado de aprendizaje Sistema de evaluación Peso (%) Carácter recuperable
R1, R2 Prueba teórico práctica parcial 10-20% NO
R1, R2 Examen final 50-70%
R1, R2 Realización de ejercicios y trabajos 10-30% NO

Subir

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).

Subir

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.

Subir

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

Subir

Lugar de impartición

Aulario (aula y aula de informática)

Subir