Anàlisi de Dades i Explotació de la Informació

Crèdits
6
Tipus
Obligatòria d'especialitat (Sistemes d'informació)
Requisits
Departament
EIO
L'objectiu de ADEI es la de dotar als estudiants dels coneixements i habilitats per poder fer front a les necessitats d'informació de les organitzacions, això és, saber aprofitar les dades emmagatzemades pels SI de les organitzacions per tal d'integrar sistemes automà tics d'ajuda a la presa de decisions. La idea subjacent és que les dades són un tresor per a les organitzacions i que mitjançant la seva explotació es fa palesa la informació que contenen.
L'assignatura es desenvolupa a partir de la resolució dels problemes d'un cas pràctic real. Es divideix en quatre blocs: Qualitat de les dades i descripció sumaria. Eines de predicció en les organitzacions, anàlisi multivaraint de les dades i establiments de tipologies.
El curs inclou la presentació de resultats obtinguts en el cas d'estudi.

Professorat

Responsable

Altres

Hores setmanals

Teoria
2
Problemes
0
Laboratori
2
Aprenentatge dirigit
0
Aprenentatge autònom
6

Competències

Competències Tècniques de cada especialitat

Especialitat sistemes d'informació

  • CSI2 - Integrar solucions de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions, i processos empresarials per a satisfer les necessitats d'informació de les organitzacions, permetent que assoleixin els seus objectius de forma efectiva.
    • CSI2.1 - Demostrar comprensió i aplicar els principis i les tècniques de gestió de qualitat i d'innovació tecnològica a les organitzacions.
    • CSI2.3 - Demostrar coneixement i capacitat d'aplicació dels sistemes d'extracció i de gestió del coneixement.

    • Competències Transversals

    Raonament

  • G9 [Avaluable] - Capacitat de raonament crític, lògic i matemàtic. Capacitat de resoldre problemes en la seva àrea d'estudi. Capacitat d'abstracció: capacitat de crear i utilitzar models que reflecteixin situacions reals. Capacitat de dissenyar i realitzar experiments senzills, i analitzar-ne i interpretar-ne els resultats. Capacitat d'anàlisi, de síntesi i d'avaluació.
    • G9.3 - Capacitat crítica, capacitat d'avaluació.

    • Tercera llengua

  • G3 [Avaluable] - Conèixer l'idioma anglès amb un nivell adequat de forma oral i escrita, i en consonància amb les necessitats que tindran els graduats i les graduades en Enginyeria Informàtica. Capacitat de treballar en un grup multidisciplinar i en un entorn multilingüe i de comunicar, tant per escrit com de forma oral, coneixements, procediments, resultats i idees relacionats amb la professió d'enginyer tècnic en informàtica.
    • G3.2 - Estudiar amb materials escrits en anglès. Redactar un informe o un treball de tipus tècnic en anglès. Participar en una reunió tècnica en anglès.

    • Objectius

    1. Saber identificar els tres nivells de presa de decisions en una empresa
      Competències relacionades: CSI2.1,
    2. Fonaments del control de qualitat
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.3, CSI2.1,
    3. Control d'indicadors discrets
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.3, CSI2.1,
    4. Determinació dels factors de influencia de variables de resposta continues
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.3, CSI2.1,
    5. Efectuar la diagnosi d'un model estadístic
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.3, CSI2.1,
    6. Modelització d'alternatives discretes
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.3, CSI2.1,
    7. Modelització de la propensió
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.3, CSI2.1,
    8. Anàlisi de Bases de Dades. Determinació de les característiques significatives de grups de individus.
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.3, CSI2.1,
    9. Concepte i mesura de intangibles en una empresa
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.3, CSI2.1,
    10. Visualització multivariant de la informació
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.3, CSI2.1,
    11. Definició de tipologies
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.3, CSI2.1,
    12. Modelització de intangibles. Models per a la satisfacció del consumidor
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.3, CSI2.1,
    13. Eines estadístiques de suport a la presa de decisions
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.3, G3.2, CSI2.1,
    14. Control de processos continus
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.3, CSI2.1,
    15. Saber fer un informe sobre la qualitat de les dades
      Competències relacionades: G9.3, CSI2.1,

    Continguts

    1. Bloc1: Nivells de decisió en una empresa
    2. Bloc 2: Descripcio i qualitat de les dades
    3. Bloc 3: Modelització Estadística
    4. Bloc 4: Anàlisis Multivariant de Dades i mesura d'intangibles
    5. Bloc 5: Definició de tipologies i perfils

    Activitats

    Activitat Acte avaluatiu


    Quiz bloc 2 i 3


    Objectius: 1 15 2 4 5 6
    Setmana: 8
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Presentació del Cas d'Estudi


    Objectius: 1 15 2 14 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
    Setmana: 15
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Quiz blocs 4 and 5


    Objectius: 1 8 9 10 11 12
    Setmana: 14
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Bloc 1. Nivells de decisió en una empresa

    Es tracta de presentar el tres nivells de presa de decisions a les empreses. Quins són els processos de negoci principals i com s'emmagatzemen les dades que es generen.
    Objectius: 1
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    1h

    Bloc 2. Descripció i qualitat de les dades

    Problemes en la qualitat de les dades: Es tracta de veure en el Cas d'Estudi els problemes que presenten o poden presentar les dades: Inconsistencies, redundància. Dades mancants. Outliers. Com es fa un Informe de qualitat de les dades. En que consisteix l'estandardització de les dades.
    Objectius: 15
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    4h

    Bloc 2. Visualització de les dades

    Tipologia de la Recollida de dades i aplicabilitat al control operacional. Indicadors habituals en control de processos continus
    Objectius: 15 2 13
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    3h

    Bloc 3. Modelització Estadística

    Perspectiva del modelatge per tècniques de regressió lineal : components estadístiques implicades. Rols: variables de resposta/explicatives
    Objectius: 4 13
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    8h

    Bloc 3. Estimació dels paràmetres

    Estimació per mínims quadrats
    Objectius: 4
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    3h

    Bloc 3. Validació de la modelització estadística

    Elements que intervenen en la validació del modelatge per regressió. Valors influents i/o atípics
    Objectius: 5
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    3h

    Bloc 3. Modelització estadística de indicadors discrets


    Objectius: 5 6
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    8h

    Bloc 4. Anàlisi Multivariant de Dades

    Problemes multivariants en l'empresa
    Objectius: 9 10
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    1h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    3h

    Bloc 4. L'Anàlisi de Components Principals


    Objectius: 9 10
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    5h

    Bloc 4. Mesura d'intangibles


    Objectius: 9 10
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    3h

    Bloc 4. Pràctica de l'Anàlisi de Components Principals

    Pràctica de l'Anàlisi de Components Principals, interpretació de les representacions obtingudes. Posicionament de la informació suplementaria.
    Objectius: 9 10 13
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    3h

    Bloc 5. Definició de tipologies


    Objectius: 11
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    3h

    Bloc 4. Pràctica de la definició de tipologies

    Presentació dels mètodes k-means i jeràrquic.
    Objectius: 11 13
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    1h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    3h

    Bloc 5. Caracterització estadística de Bases de Dades


    Objectius: 8 13
    Continguts:
    Teoria
    2h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    2h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    4h

    Metodologia docent

    L'aprenentatge de l'assignatura consta de tres fases diferenciades:
    1. Adquisició dels coneixements especifics mitjançant l'estudi de la bibliografia i del material proporcionat pels professors.
    2. L'adquisició de les destreses en les tècniques especifiques d'anàlisi de dades i explotacio de la informació i
    3. Integració dels coneixements, destreses i competencies (específiques i transversals) mitjançant la resolució d'un Cas d'Estudi real.

    En les classes de Teoria s'exposen els fonaments de les metodologies i tècniques propies de l'assignatura ADEI. Les classes de laboratori serveixen per aprendre la utilització de les tècniques específiques per a la resolució de problemes, utilitzant les eines informàtiques adients, en aquest sentit els alumnes hauran primer de repetir un problema solucionat pels professors i despres solucionar-ne un de similar al primer. Mentre que el Cas d'Estudi, resolt en grups i en hores basicament d'autoprenentatge, serveix per posar en pràctica els coneixements, destreses i competencies en la resolució d'un cas real d'ADEI.

    Mètode d'avaluació

    L'avaluació de l'assignatura integra les tres fases d'aprenentatge descrites: coneixements, destreses i competencies.
    Els coneixements s'avaluen mitjançant dos examens curts realitzat a la meitat i en la ultima setmana del curs. En cas de suspendre aquest examen, l'alumne podrà repetir-lo com examen final. (nota T). Per tal d'aprovar l'assignatura, cal presentar-se als 2 examens i obtenir una qualificació mínima d'un 3 de mitjana entre 2 examens. En cas contrari, l'assignatura no podrà ser aprovada.
    Les destreses s'avaluaràn a partir de l'entrega d'entre 2 i 5 practiques corresponents a una pràctica de curs. Cadascun dels blocs 2 i 3, i 4 i 5 comportaràn una pràctica que l'alumne haurà de realitzar individualment o en grups de 2. El promig de les notes dona la nota L.
    El Cas d'Estudi com a conjunt s'avaluarà a partir de la seva presentació oral (nota P). Es en l'informe i presentació del cas d'estudi que s'avaluaràn les competenecies transversals. La presentació del cas d'estudi és en qualsevol cas obligatoria.

    La nota de l'assignatura s'obtindrà per ponderació de les tres notes:
    Nota Final = 0.4P + 0.3T + 0.3L.

    Les competencies transversals s'avaluaran en l'escala: Deficient, Passable, Be i Molt be (D,C,B i A). Per avaluar la competencia sobre Anglès, es demanarà que l'informe sobre el Cas d'Estudi estigui redactat en anglés i que al començament del la seva presentació, es faci una sinopsi del mateix en llengua anglesa. Pel que fa a la capacitat de raonament, s'avaluarà a partir de les respostes donades arran del cas d'Estudi presentat.

    Bibliografia

    Bàsic

    Web links

    Capacitats prèvies

    Els alumnes han d'haver cursat un curs de probabilitat i estadística i un curs sobre empresa i entorn econòmic