El objetico de la asignatura es que el estudiante sea capaz de enfrentarse a casos reales de problemas de análisis de datos. El objetivo del curso es analizar la aplicabilidad de las técnicas de análisis en los problemas de negocio y aprendiendo qué tipo de técnica debe ser empleada en cada tipo de problema. Se aprenderán diferentes herramientas de análisis y cómo fijar los parámetros en función del problema. Además del ámbito empresarial, se analizarán los dominios de análisis de textos y de series temporales, aprendiendo las técnicas específicas para estos dominios así como su parametrización. El objetivo final del curso es que el alumno sea capaz de desarrollar un proyecto completo de análisis de datos en un caso real.

1.- Introducción 1.1.- Conceptos Fundamentales 1.2.- Tratamiento de datos 1.3.- Análisis visual de datos 1.4.- Metodología y áreas de aplicación 1.5.- Casos de uso reales 1.6.- IA Explicable 2.- Inteligencia de negocio 2.1.- Selección y transformación de atributos 2.2.- Segmentación, predicción e identificación de patrones 2.3.- Técnicas avanzadas de análisis 2.4.- Herramientas 2.5.- Comparativa de técnicas y parámetros 3.- Análisis dependiente del dominio 3.1.- Análisis de textos 3.2.- Análisis de series temporales 3.3.- Otros dominios 4. Caso práctico 4.1.- Carga y procesamiento de datos 4.2.- Aplicación de secuencia de análisis 4.3.- Conclusiones

ACTIVIDADES AF1 - Clase teórica. - [11.67 horas con un 100% de presencialidad, 0.39 ECTS] AF2 - Clases prácticas - [1.67 horas con un 100% de presencialidad, 0.06 ECTS] AF3 - Clases teórico prácticas - [10 horas con un 100% de presencialidad, 0.33 ECTS] AF5 - Tutorías - [3 horas con un 25% de presencialidad, 0.10 ECTS] AF6 - Trabajo en grupo - [13 horas con un 0% de presencialidad, 0.43 ECTS] AF7 - Trabajo individual del estudiante - [50.66 horas con un 0% de presencialidad, 1.69 ECTS] METODOLOGIA DOCENTE MD1 - Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. MD2 - Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura: Artículos de prensa, informes, manuales y/o artículos académicos, bien para su posterior discusión en clase, bien para ampliar y consolidar los conocimientos de la asignatura. MD3 - Resolución de casos prácticos, problemas, etc.... planteados por el profesor de manera individual o en grupo MD4 - Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos MD5 - Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo