Datos Identificativos 2020/21
Asignatura (*) Ferramentas Informáticas para a Análise II Código 615518023
Titulación
Mestrado Universitario en Socioloxía Aplicada: Investigación Social e de Mercados
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
Mestrado Oficial 1º cuadrimestre
Segundo Optativa 3
Idioma
Castelán
Modalidade docente Híbrida
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinación
Costa Bouzas, Julian
Correo electrónico
julian.costa@udc.es
Profesorado
Costa Bouzas, Julian
Correo electrónico
julian.costa@udc.es
Web
Descrición xeral 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 continxencia 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 do título
Código Competencias do título
A1 Dominar nun nivel de postgrado os coñecementos, as ferramentas e os procedementos da investigación social e de mercados aplicándoos á solución de problemas e necesidades
A3 Ser quen de deseñar un proceso de investigación de carácter empírico demostrando dominio no uso de técnicas de investigación cuantitativas e/ou cualitativas
A4 Ser quen de discriminar a técnica de investigación axeitada ao problema plantexado
A8 Ter capacidade para traballar críticamente con fontes de datos, metodoloxías e técnicas de investigación científica e ferramentas informáticas proprias da investigación social e de mercados
A9 Ter capacidade para integrar e aplicar as novas tendencias en investigación social e de mercados de xeito rentable e efectivo na empresa, as administracións ou outras organizacións
B1 Posuer e comprender coñecementos que aporten unha base ou oportunidade de ser orixinais no desenvolvemento e/ou aplicación de ideas, a cotío nun contexto de investigación
B2 Que os estudantes saiban aplicar os coñecementos adquiridos e a súa capacidade de resolución de problemas en contornos novos ou pouco coñecidos dentro de contextos máis amplos (o multidisciplinares) relacionados coa súa área de estudo
B3 Que os estudantes sexan quen de integrar coñecementos e enfrontarse á complexidade de formular xuizos a partires de unha información que, sendo incompleta ou limitada, inclúa reflexións sobre as responsabilidades sociais e éticas vencelladas á aplicación dos seus coñecementos e xuizos
B5 Que os estudantes posúan as habilidades de aprendizaxe que lles permitan continuar estudando dun xeito que haberá de ser en gran medida autodirixido ou autónomo
B6 Ser quen de buscar, xestionar, analizar e sintetizar a información, seleccionando aquela que resulta pertinente para a toma de decisións
B7 Ter capacidade creativa, proactiva e emprendedora
B8 Ser quen de integrar as NTICs (Novas Tecnoloxías da Información e as Comunicacións) na tarefa profesional e/ou investigadora
B9 Ter capacidade de analizar críticamente tanto o traballo proprio como o dos compañeiros
B10 Ser quen de traballar en equipo eficaz e eficientemente
B11 Ser quen de asumir responsabilidades tanto individuais como colectivas na tarefa investigadora ou profesional
C1 Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, nas linguas oficiais da Comunidade Autónoma de Galicia
C3 Utilizar as ferramentas básicas das TIC necesarias para o exercicio da súa profesión e para o aprendizaxe ao longo da 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 críticamente 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
Resultados de aprendizaxe Competencias do título
Dispor de ferramentas informáticas para a análise cuantitativa baseadas en software libre AM8
AM9
BM8
CM3
Coñecer o funcionamento de ferramentas informáticas baseadas en software libre para a análise cuantitativa, tanto descritiva coma predictiva, que demanda a investigación social e de mercados AM1
AM3
AM4
AM8
AM9
BM1
BM2
BM3
BM5
BM6
BM7
BM8
BM9
BM10
BM11
CM1
CM3
CM4
CM5
CM6
CM7
CM8

Contidos
Temas Subtemas
Introdución Aprendizaxe supervisada e non supervisada con R
Regresión e deseño de experimentos en R Formulas e modelado en R
Modelos de deseño de experimentos
Modelos de regresión lineal
Modelos avanzados de regresión
Clasificación supervisada en R Métodos clásicos: Análise discriminarte e regresión loxística
Métodos baseados en árbores
Outros métodos de clasificación

Planificación
Metodoloxías / probas Competencias Horas presenciais Horas non presenciais / traballo autónomo Horas totais
Proba mixta A1 B2 B6 C1 1 0 1
 
Atención personalizada 1 0 1
 
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías
Metodoloxías Descrición
Proba mixta Os alumnos deberán demostrar o seu dominio da materia e a súa capacidade para a resolución de problemas no ámbito da aprendizaxe estatística empregando R.

Atención personalizada
Metodoloxías
Descrición
A atención personalizada é unha actividade académica que ten como finalidade atender as necesidades e consultas do alumnado, de forma individual ou en pequeno grupo, relacionadas co estudo e temas vinculados coa materia. Esta atención servirá, dunha banda, ao profesor para detectar posibles problemas na metodoloxía empregada para impartir a materia e, por outra, aos alumnos para consolidar os coñecementos e para expresar as súas inquedanzas acerca da materia.

Esta actividade desenvolverase de forma presencial.

Avaliación
Metodoloxías Competencias Descrición Cualificación
Proba mixta A1 B2 B6 C1 A proba mixta ten por obxeto valorar a correcta comprensión e aplicación dos contidos da materia. Realizarase de forma individual empregando o software R. 100
 
Observacións avaliación

Fontes de información
Bibliografía 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

Bibliografía complementaria


Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente
Taller de Análise Cuantitativa/615518012

Materias que se recomenda cursar simultaneamente
Ferramentas informáticas para a Análise I/615518022

Materias que continúan o temario

Observacións


(*)A Guía docente é o documento onde se visualiza a proposta académica da UDC. Este documento é público e non se pode modificar, salvo casos excepcionais baixo a revisión do órgano competente dacordo coa normativa vixente que establece o proceso de elaboración de guías