Nombre: TÉCNICAS Y ANÁLISIS DE DATOS I
Código: 210801003
Carácter: Obligatoria
ECTS: 6
Unidad Temporal: Anual
Despliegue Temporal: Curso 1º - Anual
Menciones/Especialidades:
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Semipresencial
[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
[CFC1 ]. Adquirir conocimientos para elaborar informes
[CFC2 ]. Comprender los fundamentos económico-financieros para analizar la empresa
[UAL2 ]. Habilidad en el uso de las TIC
[UAL6 ]. Trabajo en equipo
Una vez finalizado el estudio de la asignatura el alumno deberá ser capaz de:
Realizar estudios en base a la información de la propia empresa y de fuentes estadísticas externas.
Seleccionar, analizar e interpretar la información económico-financiera relevante para la empresa.
Identificar el instrumento de obtención de información adecuado a los objetivos de la investigación a realizar.
Aprender a realizar la codificación de los datos, tabularlos y prepararlos para su análisis estadístico.
Identificar y aplicar la técnica de análisis de datos más acorde a los objetivos concretos perseguidos.
PARTE I. INTRODUCCION AL ANÁLISIS DE DATOS 1. Introducción al análisis de datos 2. Análisis clúster 3. Análisis de la varianza 4. Análisis de componentes principales y análisis factorial 5. Los modelos de elección discreta PARTE II. MODELOS ECONOMÉTRICOS PARA DATOS DE PANEL 6. Introducción a los modelos econométricos para datos de panel 7. Modelos lineales estáticos para datos de panel 8. Modelos lineales dinámicos para datos de panel 9. Modelos de elección discreta para datos de panel PARTE III. MODELOS PARA DATOS DE PANEL CON Stata® 10. Introducción a Stata® y gestión de ficheros 11. Gestión de variables para la investigación 12. Estimación de modelos con Stata® 13. Formulación de modelos económicos combinando datos de panel y Stata®: 14. Proceso de investigación eficiente usando la metodología de datos de panel y Stata®: análisis de un caso
Unidad 2: Técnicas Avanzadas de Análisis de Datos
TEMA 2.0. MANEJO AVANZADO DE LA HOJA DE CÁLCULO Y FUNCIONES ESPECIALES
TEMA 2.1. HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS PARA EL TRATAMIENTO DE DATOS
TEMA 2.2 BASES DE DATOS EMPRESARIALES Y HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA
TEMA 2.3. TABLAS DINAMICAS AVANZADAS y POWER QUERY
TEMA 2.4. DASHBOARD CON BUSINESS INTELLIGENCE (POWER BI)
TEMA 2.5. FORECASTING: COMPLEMENTO R
Unidad 1: Big Data
TEMA 1.1. Introducción al Big Data
TEMA 1.2 Tratamiento de datos de naturaleza Big Data Empresarial
La Universidad Politécnica de Cartagena considera como uno de sus principios básicos y objetivos fundamentales la promoción de la mejora continua de las condiciones de trabajo y estudio de toda la Comunidad Universitaria. Este compromiso con la prevención y las responsabilidades que se derivan atañe a todos los niveles que integran la Universidad: órganos de gobierno, equipo de dirección, personal docente e investigador, personal de administración y servicios y estudiantes. El Servicio de Prevención de Riesgos Laborales de la UPCT ha elaborado un "Manual de acogida al estudiante en materia de prevención de riesgos" que puedes encontrar en el Aula Virtual, y en el que encontraras instrucciones y recomendaciones acerca de cómo actuar de forma correcta, desde el punto de vista de la prevención (seguridad, ergonomía, etc.), cuando desarrolles cualquier tipo de actividad en la Universidad. También encontrarás recomendaciones sobre cómo proceder en caso de emergencia o que se produzca algún incidente. En especial, cuando realices prácticas docentes en laboratorios, talleres o trabajo de campo, debes seguir todas las instrucciones del profesorado, que es la persona responsable de tu seguridad y salud durante su realización. Consúltale todas las dudas que te surjan y no pongas en riesgo tu seguridad ni la de tus compañeros.
Avnced techniques of Data Analysis
Unit 0. Advanced techniques for Microsoft Excel
Unit 1. Statistical tools for data analysis
Unit 2. Databases for business
Unit 3. Advanced Dynamic Tables and POWER PIVOT
Unit 4. Special Graphs and Dhasboard
Big Data
Introduction to Big Data
Business Information analysis applying Big Data techniques
Conferencias y seminarios con expertos y/o profesionales de las diversas materias del máster
0
100
Clase magistral participativa
Clases magistrales en el aula de informática. Competencias: CFC1, CFC2. Resultados:R1-R5
Desarrollo de ejercicios
Competencias:CFC2, UAL2
Resultados: R1-R5
0
100
Ejercicios prácticos
0
100
Aula virtual
0
100
Análisis de casos
0
100
Búsqueda y selección de documentos y material bibliográfico
Tutorías presenciales o a través del aula virtual
Competencias: Todas
Resultados: R1-R5
0
100
Elaboración y exposición de trabajos individuales o en grupo
Docencia a través de Aula Virtual
Competencias:CFC1, CFC2, CB7
Resultados: R1-R5
Elaboración y exposición de trabajos individuales o en grupo.
Competencias:Todas
Resultados: R1-R5
Tiempo del estudiante dedicado a la asignatura a nivel individual
150
100
Tutorías presenciales o a través del aula virtual
0
100
Participación activa del estudiante
Participación activa del estudiante
Competencias:Todas
Resultados: R1-R5
Se podrá asignar 1 punto por la resolución de casos propuestos en clase y el planteamiento de cuestiones en el aula.
10 %
Trabajo tutorizado individual o en grupo
Trabajo de desarrollo de la asignatura
Competencias:Todas
Resultados: R1-R5
La calificación del trabajo se realizará siguiendo una rúbrica que se publicará en aula virtual.
80 %
Asistencia y participación en Seminarios y Conferencias
Asistencia a seminarios
Competencias: CB7
Resultados: R3
El profesorado propondrá a los estudiantes diversos seminarios y conferencias relacionados con la materia de la asignatura. Estos contenidos estarán disponibles en Aula Virtual para que cada estudiante pueda seguirlos según sus necesidades.
10 %
Participación activa del estudiante
Participación activa del estudiante
En evaluación final, la participación del estudiante se sustituye por una presentación en
PowerPoint, en la que el estudiante presente y comente un ejercicio de los planteados en clase, y responda a las dudas del
profesor sobre dicha presentación.
Competencias:Todas
Resultados: R1-R5
10 %
Trabajo tutorizado individual o en grupo
Trabajo de desarrollo de la asignatura. Trabajo tutorizado individual cuyas directrices se explicarán el primer día de clase, y se publicarán en aula virtual. La calificación del trabajo se realizará siguiendo una rúbrica que se publicará en aula virtual
Competencias:Todas
Resultados: R1-R5
50 %
Asistencia y participación en Seminarios y Conferencias
Asistencia a seminarios. El profesorado propondrá a los estudiantes diversos seminarios y conferencias relacionados
con la materia de la asignatura. Estos contenidos estarán disponibles en Aula Virtual para que cada estudiante pueda seguirlos según sus necesidades. Esto permite que el estudiante que no los complete en periodo de evaluación continua, podrá realizarlos en evaluación final.
Competencias: CB7
Resultados: R3
10 %
Informes
Realización de informe de resultados. Para su elaboración serán necesarios:
- Tutoría con el profesor responsable: En sistema de evaluación final, la tutoría intermedia se sustituye por una tutoría final. En
dicha tutoría el estudiante resumirá el trabajo realizado, comentando con el profesor las dudas y los problemas que se le han planteado durante el desarrollo del trabajo.
- Exposición oral: Exposición oral de los aspectos más relevantes del trabajo, y presentados mediante un vídeo realizado por el estudiante. Este vídeo se tendrá que entregar mediante la tarea correspondiente en Aula Virtual.
Competencias: UAL2
Resultados: R2
30 %
Autor: Bernal García, Juan Jesús
Título: 20 herramientas para la toma de decisiones método del caso
Editorial: Wolkers Kluwer
Fecha Publicación: 2009
ISBN: 9788493602819
Autor: Guisande González, Cástor.
Título: Tratamiento de datos con R, Statistica y SPSS /
Editorial:
Fecha Publicación:
ISBN: 9788479789985
Autor: Meyers, Lawrence S.
Título: Performing data analysis using IBM SPSS
Editorial: Wiley,
Fecha Publicación: 2013
ISBN: 9781118363560