| Competencias do título |
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Código
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Competencias da titulación
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| A8 |
Capacidade para analizar as necesidades de información que se presentan nun contorno e levar a cabo en todas as súas etapas o proceso de construción dun sistema de información. |
| A12 |
Capacidade para aplicar métodos matemáticos, estatísticos e de intelixencia artificial para modelar, deseñar e desenvolver aplicacións, servizos, sistemas intelixentes e sistemas baseados no coñecemento. |
| Resultados de aprendizaxe |
| Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) |
Competencias da titulación |
| Conocer, entender e implementar soluciones a la problemática de la integración de datos en los sistemas de información orientados a la toma de decisiones |
AP8
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| Conocer las características de las bases de datos del entorno analítico y tener capacidad para entender y solucionar los problemas de diseño que presentan |
AP8
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| Conocer, entender e implementar soluciones para analizar datos estratégicos de una organización, extraer conclusiones y obtener resultados desconocidos. |
AP8
AP12
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| Contidos |
| Temas |
Subtemas |
Introducción
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Arquitectura de Integración de Datos
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Bases de Datos Multidimensionales
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| Minería de Datos |
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| Técnicas de Estadística de Negocio |
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Herramientas de Inteligencia de Negocio
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| Planificación |
| Metodoloxías / probas |
Horas presenciais |
Horas non presenciais / traballo autónomo |
Horas totais |
| Prácticas de laboratorio |
20 |
30 |
50 |
| Solución de problemas |
0 |
15 |
15 |
| Lecturas |
0 |
22 |
22 |
| Proba mixta |
3 |
0 |
3 |
| Sesión maxistral |
20 |
40 |
60 |
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| Atención personalizada |
0 |
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0 |
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| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
| Metodoloxías |
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Metodoloxías |
Descrición |
| Prácticas de laboratorio |
Son clases en las que se desarrollan las competencias procedimentales relacionadas con los contenidos de la asignatura.
En ellas se realizarán, por una parte, ejercicios cuyo objetivo es madurar los conceptos de las clases teóricas, y por otra, se introducirán nuevos conceptos de carácter práctico que se acompañarán de ejercicios. |
| Solución de problemas |
Son pruebas que plantean unos supuestos de carácter práctico que los estudiantes deben resolver para complementar las habilidades adquiridas en las prácticas de laboratorio. |
| Lecturas |
Se propondrá la lectura de diversos trabajos que complementen y ayuden a entender los conceptos planteados. |
| Proba mixta |
Examen de la asignatura que combina conceptos teóricos, prácticos y problemas. |
| Sesión maxistral |
Clases teóricas en las que se exponen los contenidos fundamentales de la asignatura,
que pueden acompañarse de la propuesta y la resolución de ejemplos. |
| Atención personalizada |
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Metodoloxías
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| Prácticas de laboratorio |
| Solución de problemas |
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| Descrición |
| Se atenderán las dudas y las preguntas que se originen, pudiendo aportar soluciones o ideas que orienten hacia alguna solución. |
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| Avaliación |
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Metodoloxías
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Descrición
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Cualificación
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| Prácticas de laboratorio |
La nota máxima será de 4 puntos sobre el total de 10 de la asignatura.
En la nota podrá valorarse, además del examen, el rendimiento del estudiante mostrado en las clases prácticas al realizar pruebas y ejercicios.
Para superar la asignatura debe obtenerse al menos 1,2 puntos de los 4 posibles. De no ser así, la nota total de la asignatura no superará los 4,5 puntos.
Las condiciones son iguales tanto para la primera como para la segunda oportunidad. |
40 |
| Proba mixta |
La nota máxima será de 6 puntos sobre el total de 10 de la asignatura.
La prueba consiste en un examen que podrá tratar tanto sobre los conceptos teóricos como sobre la asimilación práctica de la asignatura.
Para superar la asignatura debe obtenerse al menos 1,8 puntos de los 6 posibles. De no ser así, la nota total de la asignatura no superará los 4,5 puntos.
Las condiciones son iguales tanto para la primera como para la segunda oportunidad. |
60 |
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Observacións avaliación |
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| Fontes de información |
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Bibliografía básica
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Vercellis, C. (2009). Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making . Wiley
Conesa Caralt, J.; Curto Díaz, J. (2010). Introducción al Business Intelligence . UOC
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Bibliografía complementaria
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Witten, I.; Frank, E.; Hall, M. (2011). Data Mining . Morgan Kaufmann
Kimball, R.; Ross, M.; Thornthwaite, W.; Mundy, J.; Becker, B. (2008). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit, 2nd edition . John Wiley and Sons
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| Recomendacións |
| Materias que se recomenda ter cursado previamente |
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| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
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| Materias que continúan o temario |
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