| Competencias do título |
| Código | Competencias do 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 o estudantado demostrase posuír e comprender coñecementos nunha área de estudo que parte da base da educación secundaria xeral, e se adoita atopar a un nivel que, se ben se apoia en libros de texto avanzados, inclúe tamén algúns aspectos que implican coñecementos procedentes da vangarda do seu campo de estudo. |
| B2 | Que o estudantado saiba aplicar os seus coñecementos ao seu traballo ou vocación dun xeito profesional e posúa as competencias que adoitan demostrarse por medio da elaboración e defensa de argumentos e a resolución de problemas dentro da súa área de estudo. |
| B3 | Que o estudantado teña a capacidade de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro da súa área de estudo) para emitir xuízos que inclúan unha reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica ou ética. |
| B4 | Que o estudantado poida transmitir información, ideas, problemas e solucións a un público tanto especializado como non especializado. |
| B5 | Que o estudantado desenvolvera aquelas habilidades de aprendizaxe necesarias para emprender estudos posteriores cun alto grao de autonomía. |
| B8 | Capacidade de planificación, organización e xestión de recursos e operacións. |
| B9 | Capacidade de análise, diagnóstico e toma de decisións. |
| C3 | Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. |
| C7 | Desenvolver a capacidade de traballar en equipos interdisciplinares ou transdisciplinares, para ofrecer propostas que contribúan a un desenvolvemento sostible ambiental, económico, político e social. |
| 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 | ||
| Adquisición de habilidades para a análise estatística de datos como apoio na toma de decisións na empresa, industria e investigación. | A13 A19 |
B1 B2 B3 B9 |
C3 |
| Coñecemento dos conceptos básicos da estatística, así como aqueles máis específicos relacionados coa industria, xestión e análise de negocio, que permitan a correcta definición de problemas reais, a toma adecuada de datos e a aplicación das técnicas apropiadas. | B1 B4 B5 B8 B9 |
||
| Adquisición de habilidades para a análise de datos e toma de decisións mediante software estatístico, así como para o traballo en grupo en proxectos multidisciplinares. | A19 |
B2 B3 B4 B9 |
C3 C7 C8 |
| Contidos |
| Temas | Subtemas |
Estatística descritiva dunha variable e introdución ao manexo de software estatístico. |
Conceptos básicos de estatística descritiva. Medidas características de posición, dispersión e forma. Gráficos. Introdución ao software estatístico R. |
| Estatística descritiva de máis dunha variable. |
Medidas de asociación e correlación. Gráficos para dúas ou máis variables. Regresión lineal. Clasificación non supervisada (clúster). |
| Probabilidade. |
Experimentos e sucesos. Probabilidade, definición e propiedades. Probabilidade condicionada. Probabilidade total e teorema de Bayes. |
| Variables aleatorias. | Variables aleatorias discretas. Variables aleatorias continuas. |
| Principais distribucións de probabilidade. |
Distribución binomial. Distribución binomial negativa. Distribución hipergeométrica. Distribución de Poisson. Distribución uniforme. Distribución normal. Distribución exponencial. Distribucións asociadas á normal. |
| Inferencia estatística. |
Estimación puntual. Intervalos de Confianza. Contrastes de Hipóteses. Inferencia en modelos de regresión lineal. |
| Técnicas básicas de control da calidade. |
Conceptos básicos. Metodoloxía Seis Sigma. Diagrama de Ishikawa. Diagrama de Pareto. Gráficos de control. Análise de capacidade de procesos. |
| Series de tempo. |
Definición. Compoñentes. Estimación e predición. |
| Planificación | ||||
| Metodoloxías / probas | Competencias | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Sesión maxistral | 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 |
| Proba de resposta múltiple | B1 B2 B3 B4 B9 | 2 | 0 | 2 |
| Traballos tutelados | A13 A19 B2 B3 B8 B9 C3 C7 C8 | 1 | 0 | 1 |
| Eventos científicos e/ou divulgativos | A13 B1 C8 | 4 | 0 | 4 |
| Atención personalizada | 0 | 0 | ||
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | ||||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Sesión maxistral | Impartiranse clases maxistrais nas que o profesor explicará, con axuda de medios audiovisuais adecuados, os principais contidos da materia. |
| Solución de problemas | Realizaranse seminarios consistentes na resolución de problemas, en grupos pequenos, co obxecto de fixar os conceptos mostrados nas sesións maxistrais e proporcionar aos alumnos coñecementos das metodoloxías para a resolución práctica de problemas mediante a estatística. |
| Prácticas a través de TIC | Nas clases prácticas introducirase ao alumno ao manexo do software estatístico R. Mostraranse e aplicarán ferramentas computacionais para a resolución de problemas mediante a análise estatística de datos, xa sexa a partir de datos simulados ou reais. |
| Proba de resposta múltiple | Ao finalizar o curso, realizarase unha proba/exame tipo test de 15 a 20 cuestións, tanto prácticas como teóricas. |
| Traballos tutelados | Propoñerase aos alumnos a elaboración dun traballo en grupo (de 2 a 4 persoas) consistente na aplicación das ferramentas estatísticas e computacionais mostradas en clase a un caso de estudo particular, descrito por datos reais ou simulados. Tamén poderá realizarse un traballo consistente na descrición dun caso de estudo na industria e a xestión no que leve a cabo a resolución dun problema real a partir da aplicación de técnicas estatísticas. Outra alternativa será a ampliación de ferramentas estatísticas e da análise de datos, a súa utilidade e a súa aplicación na industria e xestión de empresas, en particular, as relacionadas co sector da moda. |
| Eventos científicos e/ou divulgativos | Faranse presentacións, charlas, pequenos cursos ou seminarios de profesionais do sector da moda e/ou análise de datos que complementen o ensino impartido e que proporcionen unha perspectiva global da importancia e utilidade da análise de datos nesta industria. |
| Atención personalizada |
|
|
| Avaliación | |||
| Metodoloxías | Competencias | Descrición | Cualificación |
| Proba de resposta múltiple | B1 B2 B3 B4 B9 | Constará de 15 a 20 preguntas tipo test con tres respostas posibles | 60 |
| Traballos tutelados | A13 A19 B2 B3 B8 B9 C3 C7 C8 | Traballos a realizar en grupos de 2 a 5 persoas, de aplicación da estatística a datos reais ou simulados, de revisión dun tema da estatística ou análise de datos en xeral determinado ou mesmo referente a unha aplicación específica da estatística en xestión e industria. | 20 |
| Solución de problemas | B1 B2 B3 B4 B5 B8 B9 | Avaliarase a asistencia e desempeño do alumno nas clases de problemas e/ou a entrega de problemas resoltos. | 10 |
| Prácticas a través de TIC | A19 B2 B3 B4 B9 C3 | Avaliarase a asistencia e desempeño do alumno nas clases de prácticas, do mesmo xeito que a entrega de traballos relacionados coa aplicación do software estatístico R. | 10 |
| Observacións avaliación | |||
|
Avaliación na primeira oportunidade
A nota da proba de resposta múltiple ponderarase coa cualificación correspondente á entrega de traballos prácticos relacionados coas prácticas realizadas co software estatístico R, coa asistencia ás clases prácticas (prácticas TIC e exercicios) e observación sistemática do desempeño do alumno, coa entrega de exercicios e coa realización de traballos tutelados. No caso do alumnado con recoñecemento de dedicación a tempo parcial e dispensa académica de exención de asistencia que decida non asistir a clases, será avaliado nas dúas oportunidades como o resto do alumnado que se atopa nunha situación similar. Avaliación na segunda oportunidade A avaliación realizarase seguindo o mesmo procedemento que na primeira oportunidade. No caso do alumnado con recoñecemento de dedicación a tempo parcial e dispensa académica de exención de asistencia que decida non asistir a clases, será avaliado nas dúas oportunidades como o resto do alumnado que se atopa nunha situación similar. |
|||
| Fontes de información |
| Bibliografía 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 |
|
|
|
| Bibliografía complementaria | |
|
|
| Recomendacións | |
| Materias que se recomenda ter cursado previamente |
| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
| Materias que continúan o temario |
| Observacións | |