Análisis multivariante Código:  22.508    :  6
Consulta de los datos generales   Descripción   La asignatura en el conjunto del plan de estudios   Campos profesionales en el que se proyecta   Conocimientos previos   Información previa a la matrícula   Objetivos y competencias   Consulta de los recursos de aprendizaje de la UOC para la asignatura   Informaciones sobre la evaluación en la UOC   Consulta del modelo de evaluación  
Este es el plan docente de la asignatura para el primer semestre del curso 2024-2025. 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.
Análisis Multivariante (22.508) es una asignatura obligatoria, impartida desde el área de conocimiento de Metodología de la Investigación, al Grado de Ciencia de Datos Aplicada. Esta asignatura se propone abordar los conocimientos, las habilidades y los valores vinculados con el desarrollo de modelos estadísticos que permiten llevar a cabo un análisis complejo de los datos. En este sentido, la asignatura presenta el análisis multivariante como el marco analítico general que permite modelar las múltiples relaciones existentes entre diversas variables de forma simultánea y se plantea, como objetivo general, proporcionar a los estudiantes con conocimientos estadísticos previos, una aproximación general al proceso de construcción de modelos de dependencia y de interdependencia.

Para hacer esto, introduce algunas de las técnicas disponibles más importantes cómo son el análisis factorial, el análisis de correspondencias, el agrupamiento de casos –clústeres–, la regresión múltiple, la regresión logística, el análisis de la varianza (ANOVA) de dos o más factores y el análisis multivariante de la varianza (MANOVA). Estos conocimientos avanzados deben resultar útiles a los estudiantes para ser capaces de valorar la conveniencia de llevar a cabo un análisis multivariante sobre conjuntos complejos de datos en función de sus objetivos, así como para familiarizarse con las características de las diferentes técnicas y las condiciones en que pueden ser utilizadas.

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Análisis Multivariante (22.508) forma parte de la materia "Matemáticas y estadística" del Grado de Ciencia de Datos Aplicada. En una programación en cuatro cursos, esta asignatura está prevista para el segundo semestre del primer curso, y tiene como asignaturas precedentes Álgebra Lineal y Probabilidad y Estadística. En este sentido, es importante tener presente que Análisis Multivariante está especialmente ligada a esta última, puesto que supone un paso más en la comprensión y la aplicación de técnicas estadísticas en escenarios complejos, siendo capaces de hacer inferencias a las poblaciones de donde provienen las muestras utilizadas.
De acuerdo con esta planificación en cuatro cursos, los estudiantes cursarán a continuación Modelado y optimización, y Modelización e inferencia bayesiana, que les permitirán profundizar en el tratamiento estadístico de datos complejos, trabajando en escenarios de mejora de los modelos estadísticos a partir de estrategias basadas en la simulación y adoptando una óptica no frecuentista alternativa, respectivamente.

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El análisis multivariante de los datos es una materia transversal aplicable en multitud de escenarios en que trabajan una gran diversidad de profesionales, todos ellos interesados en desarrollar un conocimiento avanzado sobre los fenómenos objeto de análisis a partir de la construcción de modelos complejos que tengan en cuenta las múltiples relaciones existentes entre las diferentes variables implicadas de forma simultánea. Entre otros, podemos destacar los especialistas en investigación y técnicas de mercado, los analistas técnicos financieros, los analistas de proyectos R+D o incluso los investigadores provenientes de los entornos más académicos, todos ellos profesionales que incorporan en su día a día esta aproximación compleja a los datos para ayudar a la toma de decisiones.

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De acuerdo con la planificación de la titulación, no hay ningún requerimiento previo que no sea haber superado las asignaturas anteriores de la materia “Matemáticas y estadística”.” Se requerirá que el estudiante emplee un software estadístico de su elección

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Los manuales de uso de la asignatura son en inglés, aunque se han previsto algunos recursos adicionales complementarios en castellano que pueden resultar de utilidad en caso de no ser competente en la lectura en inglés.

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Competencias
  • CB1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
  • CG3. Buscar, gestionar y usar la información más adecuada para modelizar problemas concretos y aplicar adecuadamente procedimientos teóricos para su resolución de manera autónoma y creativa.
  • CE5. Utilizar de forma combinada los fundamentos matemáticos, estadísticos y de programación para desarrollar soluciones a problemas en el ámbito de la ciencia de los datos.
  • CE9. Aplicar técnicas específicas de captura, tratamiento y análisis de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados.
  • CE11. Resumir, interpretar, presentar y contrastar de forma crítica los resultados obtenidos utilizando las herramientas de análisis y visualización más adecuadas.

Resultados de aprendizaje
  • Comprender la lógica de las relaciones múltiples de interdependencia y de dependencia ante una situación concreta.
  • Conocer los elementos básicos con que se lleva a cabo el análisis multivariante.
  • Desarrollar análisis univariantes y bivariantes, descriptivos e inferenciales, al servicio de la exploración de relaciones múltiples.
  • Entender la lógica de la comprobación de supuestos para el análisis multivariante.
  • Entender el propósito del análisis y seleccionar las técnicas para la construcción de modelos multivariantes ante situaciones abiertas.
  • Estimar modelos multivariantes, evaluar su ajuste y proponer mejoras.
  • Interpretar los sistemas de relaciones incorporados a los modelos multivariantes y comunicar los resultados obtenidos.

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Técnicas de análisis de datos cuantitativos Web
Espacio de recursos de ciencia de datos Web
Un ejemplo de análisis multivariante Audiovisual
Una aproximación al análisis multivariante Audiovisual

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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 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, software o dispositivos no autorizados durante la evaluación, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Estas conductas irregulares pueden 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, sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas, como por ejemplo 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 de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.

Así mismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.

En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:

  • Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
  • Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto evaluación continua como evaluación final, por medio de una prueba oral o los medios síncronos o asíncronos que establezca la universidad. Estos medios tendrán por objeto verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la autoría; en ningún caso implicarán una segunda evaluación. Si no es posible garantizar la autoría del estudiante, la prueba será calificada con D, en el caso de la evaluación continua, o con un Suspenso, en el caso de la evaluación final.

    A estos efectos, la UOC puede exigir al estudiante el uso de un micrófono, una cámara u otras herramientas durante la evaluación; será responsabilidad del estudiante asegurar que tales dispositivos funcionan correctamente.

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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.

 

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