| Competencias del título |
| Código | Competencias del título |
| A1 | Dominar en un nivel de postgrado los conocimientos, las herramientas y los procedimientos de la investigación social y de mercados aplicándolos a la solución de problemas y necesidades |
| A3 | Ser capaz de diseñar un proceso de investigación de carácter empírico demostrando dominio en el uso de técnicas de investigación cuantitativa y/o cualitativa |
| A4 | Ser capaz de discriminar la técnica de investigación adecuada al problema planteado |
| A8 | Tener capacidad para trabajar críticamente con fuentes de datos, metodologías y técnicas de investigación científica y herramientas informáticas propias de la investigación social y de mercados |
| A9 | Tener capacidad para integrar y aplicar las nuevas tendencias en investigación social y de mercados de modo rentable y efectivo en la empresa, las administraciones u otras organizaciones |
| B1 | Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación |
| B2 | Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio |
| B3 | 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 |
| B5 | 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 |
| B6 | Ser capaz de buscar, gestionar, analizar y sintetizar la información, seleccionando aquella que resulta pertinente para la toma de decisiones |
| B7 | Tener capacidad creativa, proactiva y emprendedora |
| B8 | Ser capaz de integrar las NTICs (Nuevas Tecnologías de la Información y las Comunicaciones) en la tarea profesional y/o investigadora |
| B9 | Tener capacidad de analizar críticamente tanto el trabajo propio como el de los compañeros |
| B10 | Ser capaz de trabajar en equipo eficaz y eficientemente |
| B11 | Ser capaz de asumir responsabilidades tanto individuales como colectivas en la tarea investigadora o profesional |
| C1 | Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, en las lenguas oficiales de la Comunidad Autónoma de Galicia |
| C3 | Utilizar las herramientas básicas de las TIC necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida |
| C4 | Desarrollarse para el ejercicio de una ciudadanía abierta, culta, crítica, comprometida, democrática y solidaria, capaz de analizar la realidad, diagnosticar problemas, formular e implantar soluciones basadas en el conocimiento y orientadas al bien común |
| C5 | Entender la importancia de la cultura emprendedora y conocer los medios al alcance de las personas emprendedoras |
| C6 | Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse |
| C7 | Asumir como profesional y ciudadano la importancia del aprendizaje a lo largo de la vida |
| C8 | Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias del título | ||
| Disponer de herramientas informáticas para el análisis cuantitativo basado en software libre. | AM8 AM9 |
BM8 |
CM3 |
| Conocer el funcionamiento de herramientas informáticas basadas en software libre para el análisis cuantitativo, tanto descriptivo como predictivo, que demanda la investigación social y de mercados. | AM1 AM3 AM4 AM8 AM9 |
BM1 BM2 BM3 BM5 BM6 BM7 BM8 BM9 BM10 BM11 |
CM1 CM3 CM4 CM5 CM6 CM7 CM8 |
| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| Introducción al lenguaje R | Estructuras de datos y programación en R Manipulación de datos con R |
| Análisis exploratorio de datos con R | Tablas, medidas de posición y dispersión Gráficos |
| Inferencia Estadística con R | Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis Análisis de la varianza Regresión lineal simple |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competéncias | Horas presenciales | Horas no presenciales / trabajo autónomo | Horas totales |
| Prueba mixta | A1 B2 B6 C1 | 1 | 0 | 1 |
| Atención personalizada | 0 | 0 | 0 | |
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||
| Metodologías |
| Metodologías | Descripción |
| Prueba mixta | Los alumnos deberán demostrar su dominio de la materia y su capacidad para el análisis estadístico de datos utilizando R. |
| Atención personalizada |
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| Evaluación | |||
| Metodologías | Competéncias | Descripción | Calificación |
| Prueba mixta | A1 B2 B6 C1 | La prueba mixta tiene por objeto valorar la correcta comprensión y aplicación de los contenidos de la materia. Se realizará de forma individual empleando el software R. | 100 |
| Observaciones evaluación | |||
| Fuentes de información |
| Básica |
Fox, J. y Weisberg, S. (2011). An R Companion to Applied Regression. Sage
Arriaza Gómez, A.J., Fernández Palacín, F., López Sánchez, M.A., Muñoz Márquez, M., Pérez Plaza, S. (2008). Estadística Básica con R y R-Commander. Universidad de Cádiz, Servicio de publicaciones. http://knuth.uca.es/ebrcmdr
Cao, R., Francisco, M., Naya, S., Presedo, M.A., Vázquez, M., Vilar, J.A. y Vilar, J.M. (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ediciones Pirámide
Dalgaard, P. (2008). Introductory Statistics with R. Springer
Lander, J. (2013). R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics. Addison-Wesley
Matloff, N. (2011). The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design. No Starch Press |
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| Complementária | |
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Cichosz, P. (2015). Data Mining Algorithms: Explained Using R. Wiley Faraway, J. (2006). Extending Linear Models with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models. Chapman & Hall/CRC James, G., Witten, D., Hastie, T. y Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning: with Aplications in R. Springer Ledolter, J. (2013). Data Mining and Business Analytics with R. Wiley Williams, G. (2011). Data Mining with Rattle and R. Springer |
| Recomendaciones | |
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | |
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| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
| Asignaturas que continúan el temario | |
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