Datos Identificativos 2020/21
Asignatura (*) Herramientas Informáticas para el Análisis II Código 615518023
Titulación
Mestrado Universitario en Socioloxía Aplicada: Investigación Social e de Mercados
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 1º cuatrimestre
Segundo Optativa 3
Idioma
Castellano
Modalidad docente Híbrida
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinador/a
Costa Bouzas, Julian
Correo electrónico
julian.costa@udc.es
Profesorado
Costa Bouzas, Julian
Correo electrónico
julian.costa@udc.es
Web
Descripción general O obxectivo xeral desta materia é que os estudantes adquiran as destrezas e competencias que permitan ao alumnado comprender e aplicar, empregando o software libre R, os principais métodos de aprendizaxe estatística supervisado e non supervisado nunha investigación social ou de mercados.
Plan de contingencia Ao ser un Máster en extinción, esta materia só ten dereito a exame. Este será realizado de forma virtual se as circunstancias así o esixen.

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 Aprendizaje supervisado y no supervisado con R
Regresión y diseño de experimentos en R Formulas y modelado en R
Modelos de diseño de experimentos
Modelos de regresión lineal
Modelos avanzados de regresión
Clasificación supervisada en R Métodos clásicos: Análisis discriminarte y regresión logística
Métodos basados en arboles
Otros métodos de clasificación

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Prueba mixta A1 B2 B6 C1 1 0 1
 
Atención personalizada 1 0 1
 
(*)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 la resolución de problemas en el ámbito del aprendizaje estadístico utilizando R.

Atención personalizada
Metodologías
Descripción
La atención personalizada es una actividad académica que tiene como finalidad atender las necesidades y consultas del alumnado, de forma individual o en pequeño grupo, relacionadas con el estudio y temas vinculados con la materia. Esta atención servirá, por una parte, al profesor para detectar posibles problemas en la metodología empleada para impartir la materia y, por otra, a los alumnos para consolidar los conocimientos y para expresar sus inquietudes sobre la materia.

Esta actividad se desarrollará de forma presencial.

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 James, G., Witten, D., Hastie, T. y Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning: with Aplications in R. Springer
Fox, J. y Weisberg, S. (2011). An R Companion to Applied Regression. Sage
Cichosz, P. (2015). Data Mining Algorithms: Explained Using R. Wiley
Ledolter, J. (2013). Data Mining and Business Analytics with R. Wiley
Torgo, L. (2011). Data Mining with R: Learning with Case Studies . Chapman & Hall/CRC
Williams, G. (2011). Data Mining with Rattle and R. Springer
Faraway, J. (2006). Extending Linear Models with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models. Chapman & Hall/CRC
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

Complementária


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente
Taller de Análisis Cuantitativo /615518012

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