Business Intelligence y Big Data Código:  M5.905    :  4
Consulta de los datos generales   La asignatura en el conjunto del plan de estudios   Campos profesionales en el que se proyecta   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  
Este es el plan docente de la asignatura. Os servirá para planificar la matrícula (consultad 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).

Esta asignatura está incluida en el Máster Universitario en Innovación y Transformación Digital. Específicamente, se trata de una asignatura obligatoria correspondiente al módulo Transformación Digital.

Amunt

Esta asignatura será muy útil a aquellos profesionales que, ocupando posiciones de responsabilidad en una organización, deseen implementar las técnicas que ofrecen el Big Data y la inteligencia de negocio.

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Las competencias transversales asociadas a esta asignatura son las siguientes:

·         Aportar valor a las organizaciones utilizando las TIC de forma avanzada.

·         Desarrollar el pensamiento crítico y reflexivo, fundamentado en el conocimiento académico y en el conocimiento aplicado en la práctica profesional.                                          

Las competencias específicas asociadas a esta asignatura son las siguientes:

·         Trazar y elaborar la estrategia para la transformación digital de la empresa a partir de las principales tecnologías y tendencias.

·         Desempeñar tareas de investigación y análisis de datos con múltiples técnicas en el ámbito de la innovación y la transformación digital.            

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La asignatura está compuesta por las siguientes unidades didácticas:

a) Introducción a la ciencia de datos.

Esta unidad tiene como objetivo presentar el conjunto de conceptos fundamentales relativos a la ciencia de los datos. Así se busca una definición y se enumeran y delimitan los conceptos y nombres que configuran la nube de ideas alrededor de la ciencia de datos. Se presentan las fases del ciclo de vida del dato, y los roles y características de un científico de datos.

Además, también introduce el concepto de Big Data, que hace referencia a la explosión en complejidad de los datos en el contexto de una organización. Así, se ofrece un recorrido desde los conceptos básicos esenciales del Big Data hasta comprender el funcionamiento de los sistemas y herramientas que se utilizan por las principales empresas para el desarrollo de los modelos de comprensión de los datos disponibles, todo ello pasando por una descripción de cómo aplicar estos conceptos y herramientas en el desarrollo profesional o de investigación.

b) Introducción a la inteligencia de negocio.

Esta unidad tiene como objetivo presentar el conjunto de conceptos fundamentales relativos a la inteligencia de negocio. Los sistemas de inteligencia de negocio, o Business Intelligence (BI), permiten a una organización optimizar sus decisiones a través de la captura, el almacenamiento y el análisis de los datos que generan. Los sistemas de inteligencia de negocio se han transformado en los últimos años en las piezas angulares para mejorar las decisiones de negocio dentro de una organización. Hasta no hace mucho, los sistemas de inteligencia de negocio se centraban únicamente en analizar los datos de la organización para una toma de decisiones basada en evidencias. No obstante, en los últimos años, la aparición de nuevas técnicas y tecnologías ha permitido evolucionar los sistemas de inteligencia de negocio para que tengan en cuenta datos externos a la empresa. Eso permite que los sistemas de inteligencia de negocio sean más eficientes, pudiendo no solo detectar puntos de mejora dentro de la organización sino en el mercado y entorno donde opera.

c) Redes sociales y ética.

Esta unidad se dedica a dos temas que son de una gran relevancia en la gestión exitosa de una organización.

Uno de estos elementos es el del análisis de la información que hay disponible en las redes sociales, el cual se hace con técnicas del Social Media Analytics (SMA). En la última década, SMA se ha convertido en una forma principal de inteligencia empresarial, utilizada para identificar, predecir y responder al comportamiento del consumidor. Esta metodología contempla cuatro pasos principales en el estudio de los datos estadísticos y digitales de las redes sociales: identificación, recopilación, análisis e interpretación. Además, veremos cómo SMA se relaciona con la inteligencia de negocio.

Otro elemento fundamental es la dimensión ética del uso del Big Data. El ámbito que estudia este aspecto se denomina ética de Big Data o, simplemente, ética de datos, y se encarga de analizar la corrección y adecuación de prácticas relacionadas con la obtención, manipulación y publicación de datos particulares. Específicamente, la ética de datos trata temas como la propiedad de los datos, la transparencia, el consentimiento, la privacidad y la disponibilidad de datos. Además, veremos cuáles son los dilemas éticos del nuevo paradigma, y también qué impacto tiene en las organizaciones la responsabilidad de gestionar estos datos.

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Introducció al Big Data XML
Introducció al Big Data DAISY
Introducció al Big Data EPUB 2.0
Introducció al Big Data MOBIPOCKET
Introducció al Big Data KARAOKE
Introducció al Big Data XML
Introducció al Big Data HTML5
Introducció al Big Data PDF
Introducció al Big Data OAI-MPH
Usant machine learning en big data Reaprovechamiento
Introducció al business intelligence i big data PDF
Social Media Analytics PDF

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Esta asignatura dispone de los siguientes materiales:

·         Introducción al big data (PID_00241338).

·         Los roles, ámbitos y nombres de la ciencia de datos. Módulo UOC (PID_00261827).

·         Usando machine learning en big data. Módulo UOC (PID_00241341).

·         Introducción al business intelligence y big data. Módulo UOC (PID_00242521).

·         Organizaciones orientadas al dato. Módulo UOC (PID_00249543).

·         Social Media Analytics. Módulo UOC (PID_00209852).

·         Ética y big data. Módulo UOC (PID_00243550).

Paralelamente, también se trabajará con un caso práctico donde se contextualizan los contenidos estudiados en esta asignatura. En este caso práctico se plantea una problemática concreta y se propone una resolución.

Además, en esta asignatura también se trabajará con diversos vídeos con contenidos relacionados con la temática estudiada.

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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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Esta asignatura solo puede superarse a partir de la evaluación continua (EC). La nota final de evaluación continua se convierte en la nota final de la asignatura. La fórmula de acreditación de la asignatura es la siguiente: EC.

 

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