| Competencias do título |
| Código | Competencias / Resultados 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 / Resultados 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 / Resultados | Horas lectivas (presenciais e virtuais) | Horas 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 |
|
|
| Avaliación | |||
| Metodoloxías | Competencias / Resultados | 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 | |
|
| Materias que se recomenda cursar simultaneamente | |
|
| Materias que continúan o temario |
| Observacións | |