|
||||||||
Consulta de los datos generales Descripción La asignatura en el conjunto del plan de estudios Campos profesionales en el que se proyecta Conocimientos previos Objetivos y competencias Contenidos Consulta de los recursos de aprendizaje de los que dispone la asignatura Recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo Informaciones sobre la evaluación en la UOC Consulta del modelo de evaluación | ||||||||
ATENCIÓN: Esta información recoge los apartados del plan docente de la asignatura durante el último semestre con docencia. Al iniciar el periodo de matrícula, podrás consultar el calendario y modelo de evaluación para el siguiente semestre en Trámites / Matrícula / Horarios de las pruebas de evaluación final. | ||||||||
La inteligencia de negocio y el análisis de datos, bajo diferentes nombres (Business Intelligence, Business Analytics, Data Science, Big Data), es actualmente la mayor área de demanda de profesionales cualificados, la mayor fuente de inversión de las empresas en sistemas de información y la mayor causa de creación de negocios de productos y servicios en todo el mundo. El business analytics surge en un escenario en el que convergen tres circunstancias que caracterizan enormemente nuestro tiempo:
En definitiva, hay que entender business analytics como un camino, una forma de hacer y de trabajar, y no como un objetivo en sí mismo. Es un componente más de la cultura organizativa que debe involucrar tanto a niveles estratégicos como a niveles operativos de la misma. Por todo esto, una organización que explote business analytics requerirá incorporar perfiles con conocimientos en ámbitos como algoritmos, metodologías de trabajo, estándares del sector y por supuesto, también conocimientos de negocio. Es generalmente aceptada la idea de asociar habilidades sintéticas y analíticas a las actividades más o menos científicas como business analytics; sin embargo, es igualmente importante cultivar habilidades creativas para, sistemáticamente buscar y a veces encontrar, patrones nuevos que nos permitan convertir datos en conocimiento. A través del estudio de los distintos algoritmos, el estudiante observará la aportación creativa de distintos científicos que han contribuido muchas veces, con soluciones sencillas, brillantes y efectivas a problemas realmente complejos a priori. La asignatura presenta los conceptos y tipología de análisis de diferentes tipos de datos, los modelos y algoritmos de uso más frecuente de clasificación y agrupación y las metodologías y estándares profesionales y científicos que se usan en analítica de negocio. En esta asignatura el estudiante trabaja principalmente con R. |
||||||||
El Máster en Inteligencia de negocio y Big Data (MIB) y los programas especializados de la UOC en este ámbito, ofrecen desde hace más de diez años una formación práctica y profesionalizadora basada en casos de negocio y en el uso de herramientas de mercado, impartida por profesionales de BI del mundo de la empresa y profesores especialistas en ciencias empresariales, matemáticas e ingeniería informática. Esta asignatura pertenece a la especialidad E2 - Análisis y minería de datos. Más concretamente, dicha especialidad está relacionada con los programas de nivel de máster indicados a continuación:
Todos estos programas están vinculados: la especialidad forma parte del posgrado (en uno de los dos itinerarios existentes) y el posgrado pertenece al máster. La especialidad de análisis y minería de datos está dirigida a proporcionar al profesional de perfil empresarial y tecnológico capacidades prácticas de análisis de datos y de manejo de herramientas, dentro del marco científico de Data Science aplicado a los negocios y las organizaciones. En paralelo a esta asignatura, dentro de dicha especialidad los estudiantes desarrollarán los conceptos básicos de minería de datos, de forma que dispondrán de una base sólida para comprender todo el proceso que se inicia con la recogida de datos hasta la publicación de los resultados obtenidos. Esta asignatura, pues, presenta una visión transversal, dotando a los estudiantes de las competencias para manejar los modelos y algoritmos para extraer conocimiento de los datos. De esta forma, usando los conocimientos que se irán adquiriendo en las otras asignaturas de la misma especialidad el estudiante será capaz de capturar datos, procesarlos y exponer el conocimiento derivado de los mismos. |
||||||||
El objetivo del máster de Inteligencia de negocio y Big Data (MBI) de la UOC ha sido tradicionalmente la formación de profesionales todo-terreno con una formación en análisis y solución de problemas de negocio, estadística avanzada y minería de datos y diseño y construcción de sistemas de información de Business Intelligence, que podían trabajar en diferentes departamentos de la empresa o en un centro de competencias transversal. Así pues, dicho máster está dirigido a dos perfiles profesionales diferenciados: Por un lado, un perfil funcional y empresarial interesado en adquirir o completar su formación en métodos, técnicas y herramientas de análisis y minería de datos y en la utilización de tecnologías de inteligencia de negocio, a nivel de usuario avanzado. Y por otro, un perfil técnico interesado en adquirir o completar su formación en el diseño, construcción, explotación y uso de los sistemas y tecnologías de la información de la inteligencia de negocio y el análisis de datos. A medida que esta especialidad ha crecido y las empresas reconocen la necesidad de esta clase de perfiles, también lo han hecho las diferentes salidas profesionales:
|
||||||||
En principio, los estudiantes con ciertos conocimientos de estadística básica no deberían tener problemas para encarar esta asignatura. No obstante, si fuera necesario y el estudiante lo necesita, el consultor proporcionará más referencias respecto los conceptos introducidos. Como el resto de asignaturas de esta especialidad, lo que se pretende es asentar las bases para poder entender sin dificultades las asignaturas que componen la especialidad de Data Science. En cuanto a la capacidad de análisis del estudiante tampoco debería ser un inconveniente. Si bien es cierto que tener nociones en el lenguaje de programación R puede ser de gran ayuda, existen ejemplos de scripts de todos los análisis realizados durante el curso que ayudarán al estudiante a poder hacer una aproximación sin problemas a dicho lenguaje y ser capaz de resolver los ejercicios propuestos durante el semestre. Además, como la metodología se basa en estudios de casos y la investigación autónoma de información, es aconsejable que el estudiante esté familiarizado con la búsqueda de fuentes de información, el análisis de la información cuantitativa y cualitativa, la capacidad de sintetizar y obtener conclusiones así como de poseer ciertas habilidades de comunicación escrita. Por último, es importante poner de manifiesto que para aprovechar al máximo este curso se requiere que el estudiante tenga la capacidad de leer y comprender el inglés puesto que algunos materiales de referencia, así como de otros recursos, están principalmente en dicho idioma. |
||||||||
Con esta asignatura se pretende que el estudiante adquiera conocimientos y habilidades en los siguientes campos:
|
||||||||
Esta asignatura está estructurada de acuerdo a dos grandes bloques. En el primero es donde se presentan todo un conjunto de metodologías y estándares y, por este motivo, se ha creído conveniente hacerlo común a las asignaturas de minería de datos y de business analytics. De esta forma el estudiante no se ve sobrecargado de trabajo y obtiene un material mucho más amplio que le servirá para poder entender mejor ambas asignaturas. El segundo bloque corresponde a los materiales específicos de la asignatura de business analytics: modelos y algoritmos. En concreto, en el bloque de metodologías y estándares se trabajan aspectos distintos englobados en seis módulos:
Como se acaba de comentar, el segundo bloque es el material propio de la asignatura y consta, a su vez, de tres módulos:
|
||||||||
|
||||||||
El material docente que se asocia a esta asignatura consta de dos grandes bloques.
|
||||||||
La Normativa académica de la UOC dispone que el proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados. La falta de originalidad en la autoría o el mal uso de las condiciones en las que se hace la evaluación de la asignatura es una infracción que puede tener consecuencias académicas graves. El estudiante será calificado con un suspenso (D/0) si se detecta falta de originalidad en la autoría de alguna actividad evaluable (práctica, prueba de evaluación continua (PEC) o final (PEF), o la que se defina en el plan docente), ya sea porque ha utilizado material o dispositivos no autorizados, ya sea porque ha copiado de forma textual de internet, o ha copiado de apuntes, de materiales, manuales o artículos (sin la citación correspondiente) o de otro estudiante, o por cualquier otra conducta irregular. La calificación de suspenso (D/0) en la evaluación continua (EC) puede conllevar la obligación de hacer el examen presencial para superar la asignatura (si hay examen y si superarlo es suficiente para superar la asignatura según indique este plan docente). Cuando esta mala conducta se produzca durante la realización de las pruebas de evaluación finales presenciales, el estudiante puede ser expulsado del aula, y el examinador hará constar todos los elementos y la información relativos al caso. Además, esta conducta puede dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda. La UOC habilitará los mecanismos que considere oportunos para velar por la calidad de sus titulaciones y garantizar la excelencia y la calidad de su modelo educativo. |
||||||||
|