Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa
Universidad Pública de Navarra
| Código: 720248 | Asignatura: Análisis de Datos en Organización | ||||
| Créditos: 3 | Tipo: | Curso: NULL_VALUE | Periodo: 1º S | ||
| Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas | |||||
| Profesorado: | |||||
| GARCIA OLAVERRI, M. CARMEN (Resp) [Tutorías ] | |||||
Módulo/Materia
Módulo de Especialización en Organización de Empresas
Materia: Técnicas avanzadas de organización de empresas
Descripción/Contenidos
Análisis estadístico de dependencia. Métodos factoriales multivariantes: reducción de la dimensión. Técnicas de clasificación y agrupamiento. Métodos de predicción en organizaciones empresariales.
Competencias genéricas
CG06 - Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio
CG06 - Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio
CG07 - Habilidad para analizar y buscar información proveniente de fuentes diversas
CG08 - Capacidad de tomar decisiones
CG09 - Capacidad para trabajar en equipo
CG13 - Compromiso ético en el trabajo
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Competencias específicas
CE11 - Compilar información muchas veces incompleta y ser capaz de formular juicios y generar informes en relación con todas las actividades que afecten a la organización o departamento.
CE14 - Evaluar, interpretar y seleccionar la información existente, contrastarla e integrarla para optimizar la toma de decisiones
Resultados aprendizaje
Adquirir el conocimiento de técnicas estadísticas para extraer de forma sintética la información más relevante proporcionada por grandes volúmenes de datos y facilitar así el proceso de toma de decisiones.
Metodología
| Metodología - Actividad | Horas Presenciales | Horas no presenciales |
| AF1-Sesiones Teóricas | 13 | |
| AF2-Clases Prácticas (casos, simulación, etc.) | 13 | |
| AF3-Estudio individual y examen | 02 | 22,5 |
| AF4-Preparación de trabajos (individuales y grupales) | 22,5 | |
| AF5-Tutorías | 02 | |
| Total | 30 | 45 |
Evaluación
| Sistema de evaluación | Peso (%) | Carácter |
| Prueba Práctica Parcial al finalizar cada bloque temático* | 80% | Recuperable globalmente en la prueba de Recuperación |
| Examen final | 20% | Recuperable globalmente en la prueba de Recuperación |
(*) Se puede realizar el día del examen final ordinario
Temario
Tema 1. Análisis estadístico de dependencia.
Tema 2. Métodos factoriales multivariantes: reducción de la dimensión.
Tema 3. Técnicas de clasificación y agrupamiento.
Tema 4. Métodos de predicción en organización industrial.
Bibliografía
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
HASTIE, T., TIBSHIRANI, R., FRIEDMAN, J. (2009): ¿The Elements of Statistical Learning: Data mining, Inference and Prediction¿. 2nd Ed, Springer.
JAMES, G., WITTEN, D., HASTIE, T., TIBSHIRANI, R., (2014): ¿An introduction to Statistical Learning: with Applications in R¿, Springer.
JOHNSON, R.A., WICHERN, D.W. (2007): ¿Applied Multivariate Statistical Analysis¿, 6th Ed. Prentice Hall.
PEÑA, D. (2002): ANÁLISIS DE DATOS MULTIVARIANTES. Mc Graw-Hill
Revistas científicas: JOURNAL OF THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY, ADVANCES IN DATA ANALYSIS AND CLASSIFICATION, JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION, JOURNAL OF APPLIED STATISTICS