Análisis multivariante de datos Código:  M0.517    Créditos:  5
Consulta de los datos generales   Descripción   Campos profesionales en que se proyecta   Conocimientos previos   Información previa a la matrícula   Contenidos   Consulta de los recursos de aprendizaje que dispone la asignatura   Recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo   Información sobre la evaluación en la UOC   Consulta del modelo de evaluación   Evaluación Contínua  
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.

Este curso está diseñado para proporcionar al estudiante un enfoque integrado, en profundidad pero aplicado, en el análisis multivariante de datos. El curso pretende proporcionar al estudiante un conjunto de herramientas para la investigación que le permitan analizar y comprender mejor los datos provenientes de experimentos donde se analizan sistemas, redes o procesos y explicar satisfactoriamente en artículos científicos los resultados obtenidos. Los temas correspondientes incluyen, entre otros, los siguientes: Regresión múltiple, ANOVA, ANCOVA, Detección de datos atípicos, Representación de Datos, Análisis de componentes principales, Análisis factorial, Análisis de conglomerados.

Amunt

La asignatura proporciona los fundamentos necesarios para cualquier analísta de datos.

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Se recomienda tener conocimientos previos de álgebra lineal, así como de programación. Es muy recomendable ser capaz de leer textos en Inglés aunque el texto base y la asignatura se imparten en Español.

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  • Profesor Coordinador:   Dr. Agusti Solanas (http://smarthealthresearch.com/cv/CV_Eng_Jan_2016.pdf);  
  • Descripción: Este curso está diseñado para proporcionar al estudiante un enfoque integrado, en profundidad pero aplicado, en el análisis multivariante de datos. El curso pretende proporcionar al estudiante un conjunto de herramientas para la investigación que le permitan analizar y comprender mejor los datos provenientes de experimentos donde se analizan sistemas, redes o procesos y explicar satisfactoriamente en artículos científicos los resultados obtenidos. Los temas correspondientes incluyen, entre otros, los siguientes: Regresión múltiple, ANOVA, ANCOVA, Detección de datos atípicos, Representación de Datos, Análisis de componentes principales, Análisis factorial, Análisis de conglomerados.
  • Requisitos:  Capacidad para leer textos científicos en inglés. Conocimientos básicos de programación.
  • Material: .Apuntes, artículos científicos y libros.

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Véase la descripción semana a semana.

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Una introducción a R.

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El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal de cada estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; el intento fraudulento de obtener un resultado académico mejor; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o la utilización de material o dispositivos no autorizados durante la evaluación, entre otras, son conductas irregulares que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Por un lado, si se detecta alguna de estas conductas irregulares, puede comportar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables que se definan en el plan docente –incluidas las pruebas finales– o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales o dispositivos no autorizados durante las pruebas, como redes sociales o buscadores de información en internet, porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas del resto de estudiantes, etc.) sin la correspondiente citación, o porque se ha practicado cualquier otra conducta irregular.

Por el otro, y de acuerdo con las normativas académicas, las conductas irregulares en la evaluación, además de comportar el suspenso de la asignatura, pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.

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La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC). La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC.


Ponderación de las calificaciones

Opción para superar la asignatura: EC

Nota final de asignatura: EC

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Se evaluan dos PEC. La primera cuenta un 35% de la calificación final y la segunda un 65%. No es necesario obtener nota mínima en ninguna de ellas para hacer media.

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