Anàlisi multivariant Codi:  22.408    :  6
Consulta de les dades generals   Descripció   L'assignatura en el conjunt del pla d'estudis   Camps professionals en què es projecta   Coneixements previs   Informació prèvia a la matrícula   Objectius i competències   Consulta dels recursos d'aprenentatge de la UOC per a l'assignatura   Informacions sobre l'avaluació a la UOC   Consulta del model d'avaluació  
Aquest és el pla docent de l'assignatura per al segon semestre del curs 2023-2024. Podeu consultar si l'assignatura s'ofereix aquest semestre a l'espai del campus Més UOC / La universitat / Plans d'estudis). Un cop comenci la docència, heu de consultar-lo a l'aula. El pla docent pot estar subjecte a canvis.
Anàlisi Multivariant (22.408) és una assignatura obligatòria, impartida des de de l'àrea de coneixement de Metodologia de la Investigació, al Grau de Ciència de Dades Aplicada. Aquesta assignatura es proposa abordar els coneixements, les habilitats i els valors vinculats amb el desenvolupament de models estadístics que permeten portar a terme una anàlisi complexa de les dades. En aquest sentit, l'assignatura presenta l'anàlisi multivariant com el marc analític general que permet modelar les múltiples relacions existents entre diverses variables de forma simultània i es planteja, com a objectiu general, proporcionar als estudiants amb coneixements estadístics previs, una aproximació general al procés de construcció de models de dependència i d'interdependència.

Per fer això, introdueix algunes de les tècniques disponibles més importants com són l'anàlisi factorial, l'anàlisi de correspondències, l’agrupament de casos –clústers–, la regressió múltiple, la regressió logística, l'anàlisi de la variància (ANOVA) de dos o més factors i l'anàlisi multivariant de la variància (MANOVA). Aquests coneixements avançats han de servir d'ajut als estudiants per ser capaços de valorar la conveniència de portar a terme una anàlisi multivariant sobre conjunts complexos de dades en funció dels seus objectius, així com per familiaritzar-se amb les característiques de les diferents tècniques i les condicions en què poden ser utilitzades.

Amunt

Anàlisi Multivariant (22.408) forma part de la matèria "Matemàtiques i estadística" del Grau de Ciència de Dades Aplicada. En una programació de quatre cursos, aquesta assignatura està prevista pel segon semestre del primer curs, i té com assignatures precedents Àlgebra Lineal i Probabilitat i Estadística. En aquest sentit, és important tenir present que Anàlisi Multivariant està especialment lligada a aquesta darrera, ja que suposa un pas més en la comprensió i l'aplicació de tècniques estadístiques en escenaris complexos, sent capaços de fer inferències a les poblacions d'on provenen les mostres utilitzades.
D'acord amb aquesta planificació en quatre cursos, els estudiants cursaran a continuació Modelatge i optimització, i Modelització i inferència bayesiana, que els permetran aprofundir en el tractament estadístic de dades complexes, treballant en escenaris de millora dels models estadístics a partir d'estratègies basades en la simulació i adoptant una òptica no freqüentista alternativa, respectivament.

Amunt

L'anàlisi multivariant de les dades és una matèria transversal aplicable en multitud d'escenaris en què treballen una gran diversitat de professionals, tots ells interessats en desenvolupar un coneixement avançat sobre els fenòmens objecte d'anàlisi a partir de la construcció de models complexos que tinguin en compte les múltiples relacions existents entre les diverses variables implicades de forma simultània. Entre d'altres, podem destacar els especialistes en investigació i tècniques de mercat, els analistes tècnics financers, els analistes de projectes R+D o fins i tot els investigadors dels entorns més acadèmics, tots ells professionals que incorporen en el seu dia a dia aquesta aproximació complexa a les dades per a ajudar a la presa de decisions.

Amunt

D’acord amb la planificació de la titulació, no hi ha cap requeriment previ que no sigui la superació de les assignatures anteriors de la matèria “Matemàtiques i estadística”. Es requerirà que l’estudiant empri un software estadístic de la seva elecció.

Amunt

Els manuals d'ús de l'assignatura són en anglès, tot i que s'han previst alguns recursos addicionals complementaris en castellà que poden resultar d'utilitat en cas de no ser competent en la lectura en anglès.

Amunt

Competències

  • CB1. Que els estudiants hagin demostrat posseir i comprendre coneixements en un àrea d'estudi que parteix de la base de l'educació secundària general, i sovint es troba a un nivell que, si bé es recolza en llibres de text avançats, inclou també alguns aspectes que impliquen coneixements procedents de l'avantguarda del seu camp d'estudi.
  • CG3. Buscar, gestionar i utilitzar la informació més adequada per modelar problemes concrets i aplicar adequadament procediments teòrics per a la seva resolució de manera autònoma i creativa.
  • CE5. Utilitzar de forma combinada els fonaments matemàtics, estadístics i de programació per desenvolupar solucions a problemes en l'àmbit de la ciència de les dades.
  • CE9. Aplicar tècniques específiques de captura, tractament i anàlisi de dades estructurades, semi-estructurats i no estructurats.
  • CE11. Resumir, interpretar, presentar i contrastar de forma crítica els resultats obtinguts utilitzant les eines d'anàlisis i visualització més adequades.

Resultats d’aprenentatge

  • Comprendre la lògica de les relacions múltiples d’interdependència i de dependència davant d’una situació concreta.
  • Conèixer els elements bàsics amb què es porta a terme l’anàlisi multivariant.
  • Desenvolupar anàlisis univariants i bivariants, descriptius i inferencials, al servei de l’exploració de relacions múltiples.
  • Entendre la lògica de la comprovació de supòsits per a l’anàlisi multivariant.
  • Entendre el propòsit de l’anàlisi i seleccionar les tècniques per a la construcció de models multivariants davant de situacions obertes.
  • Estimar models multivariants, avaluar el seu ajustament i proposar millores.
  • Interpretar els sistemes de relacions incorporats als models multivariants i comunicar els resultats obtinguts.

Amunt

Tècniques d'anàlisi de dades quantitatives Web
Espai de recursos de ciència de dades Web
Un exemple d'anàlisi multivariant Audiovisual
Una aproximació a l'anàlisi multivariant Audiovisual

Amunt

A la UOC, l'avaluació generalment és virtual. S'estructura entorn de l'avaluació contínua, que inclou diferents activitats o reptes; l'avaluació final, que es porta a terme mitjançant proves o exàmens, i el treball final de la titulació.

Les activitats o proves d'avaluació poden ser escrites i/o audiovisuals, amb preguntes aleatòries, proves orals síncrones o asíncrones, etc., d'acord amb el que decideixi cada equip docent. Els treballs finals representen el tancament d'un procés formatiu que implica la realització d'un treball original i tutoritzat que té com a objectiu demostrar l'adquisició competencial feta al llarg del programa.

Per verificar la identitat de l'estudiant i l'autoria de les proves d'avaluació, la UOC es reserva la potestat d'aplicar diferents sistemes de reconeixement de la identitat i de detecció del plagi. Amb aquest objectiu, la UOC pot dur a terme enregistrament audiovisual o fer servir mètodes o tècniques de supervisió durant l'execució de qualsevol activitat acadèmica.

Així mateix, la UOC pot exigir a l'estudiant l'ús de dispositius electrònics (micròfons, càmeres o altres eines) o programari específic durant l'avaluació. És responsabilitat de l'estudiant assegurar que aquests dispositius funcionen correctament.

El procés d'avaluació es fonamenta en el treball personal de l'estudiant i pressuposa l'autenticitat de l'autoria i l'originalitat de les activitats acadèmiques. Al web sobre integritat acadèmica i plagi de la UOC hi ha més informació respecte d'aquesta qüestió.

La manca d'autenticitat en l'autoria o d'originalitat de les proves d'avaluació; la còpia o el plagi; la suplantació d'identitat; l'acceptació o l'obtenció de qualsevol activitat acadèmica a canvi d'una contraprestació o no; la col·laboració, l'encobriment o l'afavoriment de la còpia, o l'ús de material, programari o dispositius no autoritzats en el pla docent o l'enunciat de l'activitat acadèmica, inclosa la intel·ligència artificial i la traducció automàtica, entre altres, són conductes irregulars en l'avaluació que poden tenir conseqüències acadèmiques i disciplinàries greus.

Aquestes conductes irregulars poden comportar el suspens (D/0) en les activitats avaluables que es defineixin en el pla docent -incloses les proves finals- o en la qualificació final de l'assignatura, sigui perquè s'han utilitzat materials, programari o dispositius no autoritzats durant les proves (com l'ús d'intel·ligència artificial no permesa, xarxes socials o cercadors d'informació a internet), perquè s'han copiat fragments de text d'una font externa (internet, apunts, llibres, articles, treballs o proves d'altres estudiants, etc.) sense la citació corresponent, per la compravenda d'activitats acadèmiques, o perquè s'ha dut a terme qualsevol altra conducta irregular.

Així mateix, i d'acord amb la normativa acadèmica, les conductes irregulars en l'avaluació també poden donar lloc a la incoació d'un procediment disciplinari i a l'aplicació, si escau, de la sanció que correspongui, de conformitat amb el que estableix la normativa de convivència de la UOC.

En el marc del procés d'avaluació, la UOC es reserva la potestat de:

  • Sol·licitar a l'estudiant que acrediti la seva identitat segons el que estableix la normativa acadèmica.
  • Sol·licitar a l'estudiant que acrediti l'autoria del seu treball al llarg de tot el procés d'avaluació, tant en l'avaluació contínua com en l'avaluació final, per mitjà d'una entrevista oral síncrona, que pot ser objecte d'enregistrament audiovisual, o pels mitjans que estableixi la Universitat. Aquests mitjans tenen l'objectiu de verificar els coneixements i les competències que garanteixin la identitat de l'estudiant. Si no és possible garantir que l'estudiant és l'autor de la prova, aquesta pot ser qualificada amb una D, en el cas de l'avaluació contínua, o amb un suspens, en el cas de l'avaluació final.

Intel·ligència artificial en el marc de l'avaluació

La UOC reconeix el valor i el potencial de la intel·ligència artificial (IA) en l'àmbit educatiu, alhora que posa de manifest els riscos que comporta si no s'utilitza de manera ètica, crítica i responsable. En aquest sentit, en cada activitat d'avaluació s'informarà l'estudiantat sobre les eines i els recursos d'IA que es poden utilitzar i en quines condicions. Per la seva banda, l'estudiantat es compromet a seguir les indicacions de la UOC a l'hora de dur a terme les activitats d'avaluació i de citar les eines utilitzades i, concretament, a identificar els textos o les imatges generats per sistemes d'IA, els quals no podrà presentar com si fossin propis.

Amb relació a fer servir o no la IA per resoldre una activitat, l'enunciat de les activitats d'avaluació indica les limitacions en l'ús d'aquestes eines. Cal tenir en compte que fer-les servir de manera inadequada, com ara en activitats en què no estan permeses o no citar-les en les activitats en què sí que ho estan, es pot considerar una conducta irregular en l'avaluació. En cas de dubte, es recomana que, abans de lliurar l'activitat, es faci arribar una consulta al professorat col·laborador de l'aula.

Amunt

L'assignatura només es pot aprovar amb el seguiment i la superació de l'avaluació contínua (AC). La qualificació final de l'assignatura és la nota obtinguda a l'AC.

 

Amunt