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Consulta de los datos generales Descripción Campos profesionales en que se proyecta Conocimientos previos Objetivos y competencias Contenidos Consulta de los recursos de aprendizaje que dispone la asignatura Bibliografía y fuentes de información Metodología Información sobre la evaluación en la UOC Consulta del modelo de evaluación Evaluación Contínua Evaluación final Feedback | ||||||||
Este es el plan docente de la asignatura para el segundo semestre del curso 2023-2024. Podéis consultar si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del campus Más UOC / La universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. El plan docente puede estar sujeto a cambios. | ||||||||
La asignatura de Análisis de Datos que se imparte dentro del grado de Relaciones Internacionales pretende dar herramientas al estudiante para el análisis de datos cuantitativos en estudios internacionales. El curso ofrece una formación básica en el software RStudio para que el estudiante pueda analizar datos provenientes de diferentes centros de estudios y organismos internacionales. Esta asignatura muestra los pasos principales para iniciarse en el análisis de datos de una manera muy práctica, con poca carga teórica y sin ecuaciones ni modelos matemáticos. El objetivo principal es que el estudiante sea capaz de explorar, tratar y visualizar cualquier base de datos que nos podemos encontrar en la red. En una primera fase, la asignatura se orienta al conocimiento y práctica con el software RStudio. Veremos los elementos principales que hay que conocer de R para poder trabajar y cómo utilizar estos elementos en un marco de datos. En una segunda fase, el estudiante aprenderá como trasladar todos estos conocimientos básicos de R al análisis de datos a través de tres procesos clave: exploración, tratamiento y visualización. La fase exploratoria consiste en hacerse una idea inicial de los datos para formular algunas preguntas. En la fase de tratamiento convertimos estas preguntas en resultados concretos, mientras que en la fase de visualización trasladamos estos resultados en gráficos atractivos que podamos comunicar al público. Una vez que ya conocemos los fundamentos del análisis de datos, el siguiente paso es entrar en materia para tratar estadísticamente los datos. Primero aprenderemos a hacer representaciones gráficas de una sola variable a través de varias figuras y a continuación aprenderemos a obtener medidas para sintetizar los datos. En segundo lugar buscaremos visualizar y sintetizar relaciones entre dos o más variables. Dejaremos para el final del curso una parte más pesada pero necesaria en el análisis de datos, que consiste en el proceso de descargar, limpiar y unir marcos de datos. Normalmente trabajaremos con datos limpios provenientes de organismos internacionales, pero vale la pena conocer cómo operar cuando nos encontramos datos brutos y que deben ser tratados antes de poder iniciar la fase exploratoria. |
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Esta asignatura tiene la ventaja que se puede proyectar en una gran cantidad de campos profesionales. El análisis de datos es útil en prácticamente todos los ámbitos, desde la consultoria, las políticas públicas, los estudios académicos e incluso puede ayudar a introducirse en otros sectores más alejados de los estudios internacionales. |
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La asignatura no requiere conocimientos previos, ya que se aprende estadística y el uso de R / RStudio a partir de un nivel inicial. No obstante, toda familiarización previa con este programario o programas similares ayudará al estudiante a superar con mayor facilidad el curso. |
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La asignatura de Análisis de Datos persigue los siguientes objetivos:
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Los contenidos de la asignatura están divididos en cinco módulos. En el primer módulo se enseña la estructura básica de R y cómo están formadas las variables dentro del programa. En el segundo módulo se muestra el proceso básico en el análisis de datos, que consiste en una exploración inicial, la transformación de los datos y su visualización. El tercer y cuarto módulo se explican las técnicas estadísticas en el análisis con una variable y con dos variables. El quinto módulo es más complementario y tiene el objetivo de mostrar al alumno el making off de los datos: como son tratadas previamente antes de comenzar la fase exploratoria. 1. Introducción a los datos: a. Iniciación a RStudio b. Variables y tipos 2. Fase exploratoria en el análisis de datos: a. Explorar b. Transformar c. Visualizar 3. Análisis univariante: a. representaciones gráficas b. Medidas de análisis univariante 4. Análisis bivariante: a. Tabla de contingencia b. Diferencia de medias c. Correlación y regresión d. Multivariante 5. Importar, limpiar y unir: a. Importar datos b. Limpiar datos c. Unir marcos de datos
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Babbie, E. (1999) Fundamentos de la Investigación Social, México D.F.: Internacional Thompson. Chang, W. (2012) R Graphics Cookbook, O'Reilly. Corbetta, P. (2007) Metodología y Técnicas de Investigación Social (edición revisada), Madrid: McGraw Hill. Gujarati, D.N. y D.C. Porter (2010) Econometría, 5a edició, México D.F.: McGraw-Hill Interamericana. Grolemund, G. y H. Wickham (2016) R for Data Science, O'Reilly. Halperin, S. y O. Heath (2016) Political Research: Methods and Practical Skills (2a edició), Oxford: Oxford University Press. Johnson, J.B. y H.T. Reynolds (2012) Political Science. Research Methods. London: Sage CQ Press. King, G., R. Keohane y S. Verba (2000) El diseño de la investigación social. La inferencia científica en los estudios cualitativos. Madrid: Alianza. Van Evera, S. (2002) Guía para estudiantes de ciencia política. Madrid: Gedisa. |
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Esta asignatura forma parte del Grado en Relaciones Internacionales dentro del marco general de la adaptación de la enseñanza universitaria en el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES). |
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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. |
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Ponderación de las calificaciones
Opción siguiendo y superando la EC: EC
Nota final de asignatura: EC
Opción con EX: EX + EC
Nota final de asignatura: EX + EC EX = 65 % EC = 35 % Notas mínimas: · EX = 4 Esta fórmula de ponderación sólo se aplicará cuando la nota resultante mejore la obtenida en el EX. Cuando la nota obtenida en el EX sea inferior a 4 o la calificación resultante de la fórmula de ponderación no permita mejorar la nota obtenida en el EX, la calificación final de la asignatura será la nota obtenida en el EX. En el caso de asignaturas con prácticas (Pr) que cruzan con el examen (EX), la fórmula de ponderación sólo se aplicará cuando la nota resultante mejore la obtenida en FE (FE=EX+Pr). Cuando la nota obtenida en el EX sea inferior a 4, la calificación resultante de la asignatura será la nota obtenida en el EX. Cuando la calificación resultante de la fórmula de ponderación no permita mejorar la nota obtenida en FE, la calificación final de la asignatura será la nota obtenida en FE. |
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La evaluación continua se compone de 4 actividades (PECs), correspondientes a las cuatro unidades de aprendizaje. Cada una de las PECs consta de un apartado de cuestiones generales trabajadas en la unidad (20%) y de dos proyectos (40% cada proyecto), por lo que el curso tiene en total cuatro apartados de cuestiones generales (uno por PEC) y ocho proyectos (dos por PEC). El estudiante deberá entregar las cuatro PECs para aprobar la asignatura, si bien puede eximirse de entregar un proyecto que se halle dentro de una PEC.
Recordad que no solo es importante hacer bien los ejercicios en R sino también interpretarlos y explicarlos. La parte del redactado contará igual que la parte técnica. Los enunciados, instrucciones y el tiempo necesario para la realización de las diferentes PECs explicitarán en las propias PECs. Asimismo, el consultor comentará, tras la entrega de cada PEC, las soluciones y respuestas correspondientes a cada PEC.
La UOC dispone de mecanismos y herramientas eficientes de detección de plagio y copia entre estudiantes. Para ayudarle a citar correctamente y evitar estos problemas, puede consultar la 'Guía de elaboración de las PEC', disponible en el apartado de materiales y fuentes del aula. |
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Esta asignatura se puede superar por una doble vía:
La fórmula de la acreditación de la asignatura es la siguiente: EC + PS o EX + EC. |
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De manera individual, el día de la publicación de la calificación de cada PEC el estudiante dispondrá de un retorno relativo a los ejercicios planteados. De manera general, el instructor colgará en el Aula la solución a las preguntas formuladas en los ejercicios de evaluación. |