Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2024/2025 | Otros años:  2023/2024  |  2022/2023  |  2021/2022  |  2020/2021 
Máster Universitario en Dirección de Empresas por la Universidad Pública de Navarra
Código: 710108 Asignatura: Análisis de Datos
Créditos: 3 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 1º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
GARCIA OLAVERRI, M. CARMEN (Resp)   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Herramientas de apoyo a la práctica directiva.

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Descripción/Contenidos

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

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Competencias genéricas

CG06 - Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio

CG07 - Habilidad para analizar y buscar información proveniente de fuentes diversas

CG08 - Capacidad de tomar decisiones

CG09 - Capacidad para trabajar en equipo

CG13 - Compromiso ético en el trabajo

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

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.

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Competencias específicas

CE11 - Compilar información muchas veces incompleta y ser capaz de formular juicios y generar informes en relación con todas las actividades que afecten a la organización o departamento.

CE14 - Evaluar, interpretar y seleccionar la información existente, contrastarla e integrarla para optimizar la toma de decisiones

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Resultados aprendizaje

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.

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Metodología

Metodología - Actividad Horas Presenciales Horas no presenciales
AF1-Sesiones Teóricas 13  
AF2-Clases Prácticas (casos, simulación, etc.) 13  
AF3-Estudio individual y examen 02 22,5
AF4-Preparación de trabajos (individuales y grupales)   22,5
AF5-Tutorías 02  
Total 30 45

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Evaluación

Resultados de
aprendizaje
Actividad de
evaluación
Peso (%) Carácter
recuperable
Nota mínima
requerida
Conocimiento de los principales métodos de análisis multivariante de datos para la toma de decisiones en la empresa y la búsqueda de patrones de comportamiento en las grandes bases de datos del Big Data. Tres Pruebas prácticas parciales* al finalizar tres bloques temáticos (30%, 20%, 20%) 70% (30%+20%+20%) Recuperable en su conjunto en el examen global de recuperación NO
Manejo del software específico para el tratamiento de datos multivariantes Examen final de ordenador 30% Recuperable NO

*Las pruebas parciales se pueden hacer en clase o el día del examen final ordinario.

Los estudiantes que no superen la asignatura en la convocatoria ordinaria, podrán hacer un examen global de recuperación teórico práctico.

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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 el profesorado de la asignatura 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.

PEÑA, D. (2002); ANÁLISIS DE DATOS MULTIVARIANTES; McGraw-Hill.

 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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Idiomas

Castellano.

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Lugar de impartición

Edificio "El Sario".

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