| Competencias do título |
| Código | Competencias da titulación |
| A5 | Capacidade de comprender e saber aplicar o funcionamento e organización da internet, as tecnoloxías e protocolos de redes de nova xeración, os modelos de compoñentes, sóftware intermediario e servizos. |
| 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. |
| B1 | Capacidade de resolución de problemas. |
| B2 | Traballo en equipo. |
| B3 | Capacidade de análise e síntese. |
| B5 | Habilidades de xestión da información. |
| B6 | Toma de decisións. |
| B8 | Capacidade de traballar nun equipo interdisciplinar. |
| B10 | Capacidade para proxectar, calcular e deseñar produtos, procesos e instalacións en todos os ámbitos da enxeñaría informática |
| B11 | Capacidade para a dirección de obras e instalacións de sistemas informáticos, cumprindo a normativa vixente e asegurando a calidade do servizo |
| B12 | Capacidade para dirixir, planificar e supervisar equipos multidisciplinares |
| B13 | Capacidade para o modelado matemático, cálculo e simulación en centros tecnolóxicos e de enxeñaría de empresa, particularmente en tarefas de investigación, desenvolvemento e innovación en todos os ámbitos relacionados coa Enxeñaría en Informática |
| B14 | Capacidade para a elaboración, planificación estratéxica, dirección, coordinación e xestión técnica e económica de proxectos en todos os ámbitos da Enxeñaría en Informática seguindo criterios de calidade e ambientais |
| B17 | Capacidade para a aplicación dos coñecementos adquiridos e de resolver problemas en contornas novas ou pouco coñecidos dentro de contextos máis amplos e multidisciplinares, sendo capaces de integrar estes coñecementos |
| B21 | Posuír e comprender coñecementos que acheguen unha base ou oportunidade de ser orixinais no desenvolvemento e/ou aplicación de ideas, a miúdo nun contexto de investigación |
| B22 | Que os estudantes saiban aplicar os coñecementos adquiridos e a súa capacidade de resolución de problemas en contornas novas ou pouco coñecidos dentro de contextos máis amplos (ou multidisciplinares) relacionados coa súa área de estudo |
| B23 | Que os estudantes sexan capaces de integrar coñecementos e enfrontarse á complexidade de formular xuízos a partir dunha información que, sendo incompleta ou limitada, inclúa reflexións sobre as responsabilidades sociais e éticas vinculadas á aplicación dos seus coñecementos e xuízos |
| B24 | Que os estudantes saiban comunicar as súas conclusións, e os coñecementos e razóns últimas que as sustentan, a públicos especializados e non especializados dun modo claro e sen ambigüidades |
| B25 | Que os estudantes posúan as habilidades de aprendizaxe que lles permitan continuar estudando dun modo que haberá de ser en gran medida autodirixido ou autónomo |
| C1 | Expresarse correctamente, tanto de forma oral coma escrita, nas linguas oficiais da comunidade autónoma. |
| C3 | Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. |
| C4 | Desenvolverse para o exercicio dunha cidadanía aberta, culta, crítica, comprometida, democrática e solidaria, capaz de analizar a realidade, diagnosticar problemas, formular e implantar solucións baseadas no coñecemento e orientadas ao ben común. |
| C5 | Entender a importancia da cultura emprendedora e coñecer os medios ao alcance das persoas emprendedoras. |
| C6 | Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. |
| C7 | Asumir como profesional e cidadán a importancia da aprendizaxe ao longo da vida. |
| C8 | Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) | Competencias da titulación | ||
| Coñecer, entender e implementar solucións á problemática da integración de datos nos sistemas de información orientados á toma de decisións | AP5 |
BP1 BP2 BP3 BP5 BP6 BP8 BM1 BM2 BM3 BM4 BM5 |
CP1 CP3 CP4 CP5 CP6 CP7 CP8 |
| Coñecer as características das bases de datos da contorna analítica e ter capacidade para entender e solucionar os problemas de deseño que presentan. | AP12 |
BP1 BP2 BP3 BP5 BP6 BP8 BM1 BM2 BM3 BM4 BM5 |
CP1 CP3 CP4 CP5 CP6 CP7 CP8 |
| Coñecer, entender e implementar solucións para analizar datos estratéxicos dunha organización, extraer conclusións e obter resultados descoñecidos. | AP12 |
BP1 BP2 BP3 BP5 BP6 BP8 BP10 BP11 BP12 BP13 BP14 BP17 BM1 BM2 BM3 BM4 BM5 |
CP1 CP3 CP4 CP5 CP6 CP7 CP8 |
| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| Introdución |
|
| Arquitectura de Integración de Datos |
|
| Bases de Datos Multidimensionais - Deseño de DW |
|
| Minería de Datos | |
| Técnicas de Estatística de Negocio: Dashboard, KPI. | |
| Análise de Big Data |
|
| 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 | 10 | 10 |
| Proba mixta | 3 | 0 | 3 |
| Traballos tutelados | 0 | 12 | 12 |
| Sesión maxistral | 20 | 40 | 60 |
| Atención personalizada | 0 | 0 | |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | |||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Prácticas de laboratorio | Son clases nas que se desenvolven as competencias procedimentais relacionadas cos contidos da materia. Nelas realizaranse, por unha parte, exercicios cuxo obxetivo é madurar os conceptos das clases teóricas, e por otra, introduciranse novos conceptos de carácter práctico que acompañaranse de exercicios. |
| Solución de problemas | Son probas que plantexan uns supostos de carácter práctico que os estudantes deben resolver para complementar as habilidades adquiridas nas prácticas de laboratorio. |
| Lecturas | Propondrase a lectura de diversos traballos que complementen e axuden a entender os conceptos plantexados. |
| Proba mixta | Exame da materia que combina conceptos teóricos, prácticos e problemas. |
| Traballos tutelados | Traballos realizados baixo a orientación do profesorado, cuxo objetivos é que os estudantes asuman a responsabilidade do seu propio aprendizaxe e que aprenden "cómo facer". |
| Sesión maxistral | Clases teóricas nas que se exponen os contidos fundamentais da materia, que poden acompañarse da propuesta e da resolución de exemplos. |
| Atención personalizada |
|
|
| Avaliación | ||
| Metodoloxías | Descrición | Cualificación |
| Prácticas de laboratorio | A nota máxima dos traballos, probas e exercicios será de 4 puntos sobre o total de 10 da asignatura. Realizarase unha avaliación continua polo que a nota das probas deste apartado contabiliza tanto para a primeira como para a segunda oportunidade. Estas probas poderán repetirse na segunda oportunidade. |
40 |
| Proba mixta | A nota máxima será de 5 puntos sobre o total de 10 da asignatura. A proba consiste nun exame que poderá tratar tanto sobre os conceptos teóricos como sobre a asimilación práctica da asignatura. Esta proba poderase repetir na segunda oportunidade. |
50 |
| Traballos tutelados | Avaliarase o resultado dos traballos, que terán unha única data de entrega cada un, anunciada coa suficiente antelación. Estes traballos non se repetirán na segunda oportunidade. | 10 |
| Observacións avaliación | ||
|
Aqueles estudantes con matrícula a tempo parcial ou calquer circunstancia que impida a asistencia ás clases, deberán contactar cos docentes para determinar alternativas ao seguimento e á avaliación da materia |
||
| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
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
Tan, P.; Steinbach, M.; Kumar, V. (2006). Introduction to Data Mining . Addison-Wesley
Kimball, R.; Ross, M. (2013). The Data Warehouse Toolkit (3 ed.). Wiley |
|
|
|
| Bibliografía complementaria |
Witten, I.; Frank, E.; Hall, M. (2011). Data Mining . Morgan Kaufmann
Williams, G. (2011). Data Mining with Rattle and R. Springer
Golfarelli, M.; Rizzi, S. (2009). Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies. McGraw-Hill
Conesa Caralt, J.; Curto Díaz, J. (2010). Introducción al Business Intelligence . UOC
Kimball, R.; Ross, M.; Thornthwaite, W.; Mundy, J.; Becker, B. (2008). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit (2nd ed) . John Wiley and Sons |
|
|
| Recomendacións | |
| Materias que se recomenda ter cursado previamente |
| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
| Materias que continúan o temario |
| Observacións | |