| Competencias del título |
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Código
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Competencias de la titulación
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| A8 |
Capacidad para analizar las necesidades de información que se plantean en un entorno y llevar a cabo en todas sus etapas el proceso de construcción de un sistema de información. |
| A12 |
Capacidad para aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento. |
| Resultados de aprendizaje |
| Competencias de materia (Resultados de aprendizaje) |
Competencias de la 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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| Contenidos |
| Tema |
Subtema |
Introducción
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Arquitectura de Integración de Datos
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Bases de Datos Multidimensionales - Diseño de DW
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| Minería de Datos |
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| Técnicas de Estatística de Negocio |
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Big Data
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| Planificación |
| Metodologías / pruebas |
Horas presenciales |
Horas no presenciales / trabajo autónomo |
Horas totales |
| Prácticas de laboratorio |
20 |
30 |
50 |
| Solución de problemas |
0 |
15 |
15 |
| Lecturas |
0 |
10 |
10 |
| Prueba mixta |
3 |
0 |
3 |
| Trabajos tutelados |
0 |
12 |
12 |
| Sesión magistral |
20 |
40 |
60 |
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| Atención personalizada |
0 |
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0 |
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| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
| Metodologías |
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Metodologías |
Descripción |
| 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. |
| Prueba mixta |
Examen de la asignatura que combina conceptos teóricos, prácticos y problemas. |
| Trabajos tutelados |
Trabajos realizados bajo la orientación del profesorado, cuyo objetivos es que los estudiantes asuman la responsabilidad de su propio aprendizaje y que aprenden el "cómo hacer". |
| Sesión magistral |
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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Metodologías
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| Prácticas de laboratorio |
| Solución de problemas |
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| Descripción |
| Se atenderán las dudas y las preguntas que se originen, pudiendo aportar soluciones o ideas que orienten hacia alguna solución. |
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| Evaluación |
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Metodologías
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Descripción
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Calificación
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| Prácticas de laboratorio |
La nota máxima de los trabajos, pruebas y ejercicios será de 4 puntos sobre el total de 10 de la asignatura.
Se realizará una evaluación continua por lo que la nota de las pruebas de este apartado contabiliza tanto para la primera como para la segunda oportunidad. Estas pruebas podrán repetirse en la segunda oportunidad. |
40 |
| Prueba mixta |
La nota máxima será de 5 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.
Esta prueba podrá repetirse en la segunda oportunidad. |
50 |
| Trabajos tutelados |
Se evaluará el resultado de los trabajos, que tendrán una única fecha de entrega cada uno, anunciada con suficiente antelación. Estos trabajos no se repetirán en la segunda oportunidad. |
10 |
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Observaciones evaluación |
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| Fuentes de información |
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Básica
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Turban, E.; Sharda, R. (2011). Business Intelligence: A managerial approach (2 ed.). Prentice Hall
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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Complementária
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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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| Recomendaciones |
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
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| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
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| Asignaturas que continúan el temario |
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