Datos Identificativos 2020/21
Asignatura (*) Fundamentos Matemáticos y Herramientas para el Análisis de Datos Código 710G03014
Titulación
Grao en Xestión Industrial da Moda
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Grado 1º cuatrimestre
 Segundo Formación básica 6
Idioma
Inglés
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinador/a
Tarrio Saavedra, Javier
 Correo electrónico
javier.tarrio@udc.es
Profesorado
González Rueda, Ángel Manuel
Tarrio Saavedra, Javier
 Correo electrónico
angel.manuel.rueda@udc.es
javier.tarrio@udc.es
Web http://estudos.udc.es/gl/subject/710G04V01/710G04040/2020
Descripción general Esta materia introduce os conceptos básicos da análise estatística de datos, desde a estatística descritiva á inferencia estatística, pasando pola introdución á probabilidade, o concepto de variable aleatoria, as series de tempo e as ferramentas fundamentais do control estatístico da calidade, enfocando a súa docencia na resolución de problemas prácticos no marco da xestión industrial da moda.
Plan de contingencia 1. Modificacións nos contidos
Non se modifican os contidos.
2. Metodoloxías
Metodoloxías docentes que se manteñen
• Proba de resposta múltiple.
• Traballos tutelados.
• Solución de problemas.
• Prácticas a través de TIC.
Metodoloxías docentes que se modifican
Non se modifica ningunha metodoloxía docente.
3. Mecanismos de atención personalizada ao alumnado
Ferramentas: Microsoft Teams, correo electrónico e Moodle.
Temporalización: Microsoft Teams utilizarase en horario de clases, ademais de en horario de titorías. O correo electrónico servirá de medio para resolver dúbidas e para o intercambio de ficheiros e información en xeral. Moodle servirá para intercambio de información e material da materia, ademais de ser o medio da realización de probas de resposta múltiple, ademais de traballos de avaliación continua.
4. Modificacións na avaliación
A proba de resposta múltiple puntuarase ata un máximo de 40 puntos sobre 100 e constará de 15 a 20 preguntas tipo test con tres respostas posibles.
Os traballos tutelados contarán ata un total de 20 puntos sobre 100, sendo traballos a realizar en grupos de 2 a 5 persoas, de aplicación da estatística ou a análise de datos en xeral, ou mesmo relacionado cunha aplicación específica da estatística na xestión ou a industria.
A solución de problemas puntuarase ata un máximo de 20 puntos sobre 100. Avaliarase o desempeño do alumno mediante a entrega de exercicios resoltos.
As prácticas a través de TIC representarán un 20% da nota final. Nelas avaliarase o desempeño do alumno nas clases prácticas e/ou a entrega de traballos relacionados coa aplicación do software estatístico R.
Observacións de avaliación:
A proba de resposta múltiple ou exame pasa a representar o 40% (antes o 60%), os traballos tutelados o 20% (antes o 20%), as prácticas a través de TIC o 20% (antes o 10%) e a entrega de exercicios resoltos o 20% (antes o 10%).
5. Modificacións da bibliografía ou webgrafía

Competencias del título
Código Competencias del título
A13 Coñecer o impacto da tecnoloxía nos distintos procesos da industria téxtil.
A19 Capacidade para a recollida, selección e análise de fluxos de información, integración destes nos sistemas e procesos de xestión da información da empresa, e aplicación á toma de decisións estratéxicas e operativas, sempre desde unha perspectiva ética.
B1 Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
B2 Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
B3 Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
B4 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
B5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
B8 Capacidad de planificación, organización y gestión de recursos y operaciones
B9 Capacidad de análisis, diagnóstico y toma de decisiones
C3 Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida.
C7 Desarrollar la capacidad de trabajar en equipos interdisciplinares o transdisciplinares, para ofrecer propuestas que contribuyan a un desarrollo sostenible ambiental, económico, político y social.
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
Adquisición de habilidades para el análisis estadístico de datos como apoyo en la toma de decisiones en la empresa, industria e investigación. A13
A19
 B1
B2
B3
B9
 C3
Conocimiento de los conceptos básicos de la estadística, así como aquellos más específicos relacionados con la industria, gestión y análisis de negocio, que permitan la correcta definición de problemas reales, la toma adecuada de datos y la aplicación de las técnicas apropiadas. B1
B4
B5
B8
B9
Adquisición de habilidades para el análisis de datos y toma de decisiones mediante software estadístico, así como para el trabajo en grupo en proyectos multidisciplinares. A19
 B2
B3
B4
B9
 C3
C7
C8

Contenidos
Tema Subtema
Estadística descriptiva de una variable e introducción al manejo de software estadístico. Conceptos básicos de estadística descriptiva.
Medidas características de posición, dispersión y forma.
Gráficos.
Introducción al software estadístico R.
Estadística descriptiva de más de una variable. Medidas de asociación y correlación.
Gráficos para dos o más variables.
Regresión lineal.
Clasificación no supervisada (clúster).
Probabilidad Experimentos y sucesos.
Probabilidad, definición y propiedades.
Probabilidad condicionada.
Probabilidad total y teorema de Bayes.
Variables aleatorias. Variables aleatorias discretas.
Variables aleatorias continuas.
Principales distribuciones de probabilidad. Distribución binomial.
Distribución binomial negativa.
Distribución hipergeométrica.
Distribución de Poisson.
Distribución uniforme.
Distribución normal.
Distribución exponencial.
Distribuciones asociadas a la normal.
Inferencia estadística. Estimación puntual.
Intervalos de Confianza.
Contrastes de Hipótesis.
Inferencia en modelos de regresión lineal.
Técnicas básicas de control de la calidad. Conceptos básicos.
Metodoloxía Seis Sigma.
Diagrama de Ishikawa.
Diagrama de Pareto.
Gráficos de control.
Análisis de capacidad de procesos.
Series de tiempo. Definición.
Componentes.
Estimación y predicción.

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral B1 B3 B4 B5 B9 C8 67 0 67
Solución de problemas B1 B2 B3 B4 B5 B8 B9 16.5 16.5 33
Prácticas a través de TIC A19 B2 B3 B4 B9 C3 21.5 21.5 43
Prueba de respuesta múltiple B1 B2 B3 B4 B9 2 0 2
Trabajos tutelados A13 A19 B2 B3 B8 B9 C3 C7 C8 1 0 1
Eventos científicos y/o divulgativos A13 B1 C8 4 0 4
 
Atención personalizada 0 0
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Sesión magistral Se impartirán clases magistrales en las que el profesor explicará, con ayuda de medios audiovisuales adecuados, los principales contenidos de la materia.
Solución de problemas Se realizarán seminarios consistentes en la resolución de problemas, en grupos pequeños, con el objeto de fijar los conceptos mostrados en las sesiones magistrales y proporcionar a los alumnos conocimientos de las metodologías para la resolución práctica de problemas mediante la estadística.
Prácticas a través de TIC En las clases prácticas se introducirá al alumno al manejo del software estadístico R. Se mostrarán y aplicarán herramientas computacionales para la resolución de problemas mediante el análisis estadístico de datos, ya sea a partir de datos simulados o reales.
Prueba de respuesta múltiple Al finalizar el curso, se realizará una prueba/examen tipo test de 15 a 20 cuestiones, tanto prácticas como teóricas.
Trabajos tutelados Se propondrá a los alumnos la elaboración de un trabajo en grupo (de 2 a 4 personas) consistente en la aplicación de las herramientas estadísticas y computacionales mostradas en clase a un caso de estudio particular, descrito por datos reales o simulados. También podrá realizarse un trabajo consistente en la descripción de un caso de estudio en la industria y la gestión en el que se lleve a cabo la resolución de un problema real a partir de la aplicación de técnicas estadísticas. Otra alternativa será la ampliación de herramientas estadísticas y del análisis de datos, su utilidad y su aplicación en la industria y gestión de empresas, en particular, las relacionadas con el sector de la moda.
Eventos científicos y/o divulgativos Se plantearán presentaciones, charlas, pequeños cursos o seminarios de profesionales del sector de la moda y/o análisis de datos que complementen la enseñanza impartida y que proporcionen una perspectiva global de la importancia y utilidad del análisis de datos en esta industria.

Atención personalizada
Metodologías
Sesión magistral
Descripción
Se realizarán clases magistrales en las que el profesor explicará, con la ayuda de medios audiovisuales adecuados los principales contenidos de la asignatura, fomentándose, en todo momento, el debate en clase. En el caso particular de alumnos con dispensa académica, podrá realizarse tutorías presenciales y virtuales (correo electrónico, viedeoconferencia), que permitan al alumno seguir satisfactoriamente la asignatura.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prueba de respuesta múltiple B1 B2 B3 B4 B9 Constará de 15 a 20 preguntas tipo test con tres respuestas posibles. 60
Trabajos tutelados A13 A19 B2 B3 B8 B9 C3 C7 C8 Trabajos a realizar en grupos de 2 a 5 personas, de aplicación de la estadística a datos reales o simulados, de revisión de un tema de la estadística o análisis de datos en general determinado o mismo referente a una aplicación específica de la estadística en gestión e industria. 20
Solución de problemas B1 B2 B3 B4 B5 B8 B9 Se evaluará la asistencia y desempeño del alumno en las clases de problemas y/o la entrega de problemas resueltos. 10
Prácticas a través de TIC A19 B2 B3 B4 B9 C3 Se evaluará la asistencia y desempeño del alumno en las clases de prácticas, al igual que la entrega de trabajos relacionados con la aplicación del software estadístico R. 10
 
Observaciones evaluación

Evaluación en la primera oportunidad

La nota de la prueba de respuesta múltiple se ponderará con la calificación correspondiente a la entrega de trabajos prácticos relacionados con las prácticas realizadas con el software estadístico R, con la asistencia a las clases prácticas (prácticas TIC y ejercicios) y observación sistemática del desempeño del alumno, con la entrega de ejercicios y con la realización de trabajos tutelados

En el caso del alumnado con reconocimiento de dedicación a tiempo parcial y dispensa académica de exención de asistencia que decida no asistir a clases, este será evaluado en las dos oportunidades como el resto del alumnado que se encuentra en una situación similar.

Evaluación en la segunda oportunidad

La evaluación se realizará siguiendo el mismo procedimiento que en la primera oportunidad.

En el caso del alumnado con reconocimiento de dedicación a tiempo parcial y dispensa académica de exención de asistencia que decida no asistir a clases, este será evaluado en las dos oportunidades como el resto del alumnado que se encuentra en una situación similar.

Fuentes de información
Básica Umesh R Hodeghatta, Umesha Nayak (2016). Business Analytics Using R - A Practical Approach. Springer
Cao R., Franciso M, Naya S., Presedo M., Vázquez M., Vilar J.A. y Vilar J.M. (2005). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Pirámide
María Dolores Ugarte, Ana F. Militino, and Alan T. Arnholt (2015). Probability and Statistics with R. CRC Press
Robert H. Shumway, David S. Stoffer (2011). Time Series Analysis and its Applications. Springer

Complementária


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