Última actualización: 14/05/2019


Curso Académico: 2019/2020

Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones
(14339)
Titulación: Master Universitario en Ingeniería Informática (228)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: IGLESIAS MARTINEZ, JOSE ANTONIO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
Competencias específicas de la materia: CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación CG4. Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería Informática y campos multidisciplinares afines. CG8. Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares, con la capacidad de integrar conocimientos CG11. Capacidad para saber comunicar (de forma oral y escrita) las conclusiones - y los conocimientos y razones últimas que las sustentan - a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades CE1. Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares. CE12. Capacidad para aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento. Resultados de aprendizaje: RA12. Conciencia crítica de los conocimientos de vanguardia de su especialidad. RA52. Un conocimiento integral de métodos y técnicas aplicables y de sus limitaciones. RA23. La capacidad de utilizar su conocimiento y la comprensión suficiente para concebir modelos, sistemas y procesos de ingeniería. RA43. La capacidad de analizar de forma crítica los datos y llegar a conclusiones. RA31. La capacidad de utilizar su conocimiento y comprensión para aportar soluciones a problemas que requieran conocimientos más allá de los propios de su disciplina. RA61. Demostrar las competencias genéricas de los graduados de primer ciclo a un nivel superior característico del nivel de máster.
Descripción de contenidos: Programa
1. Inteligencia de Negocios, Analítica y Soporte a la Decisión 2. Fundamentos y tecnologías para el apoyo de decisiones 3. Business Performance Management 4. Minería de datos 5. Text Analytics y Sentiment Analysis 6. Web Analytics y Social Analytics 7. Sistemas Automatizados de Decisión y Sistemas Expertos
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
- Clases magistrales: Orientadas a la enseñanza de las competencias específicas de la materia. En ellas se presentarán los conocimientos que los alumnos deben adquirir. Para facilitar su desarrollo los alumnos recibirán las notas de clase y tendrán textos básicos de referencia que les permitan completar y profundizar en aquellos temas en los cuales estén más interesados. Se hará énfasis en aspectos generales construcción de sistemas computacionales de soporte a la toma de decisión. -Seminarios: En estas sesiones los estudiantes plantearán y resolverán un problema práctico relacionado con la utilización de sistemas de apoyo a la toma de decisión en las organizaciones. -Prácticas: Las prácticas en esta materia se realizarán preferentemente en grupo y estarán orientadas al diseño y construcción de sistemas de apoyo a la toma de decisiones. -Ponencia invitada: Una persona relevante en el tema de la asignatura impartirá una charla sobre determinados conceptos de la asignatura. -Trabajo personal y estudio del alumno: Orientado especialmente a la adquisición de la capacidad para la autoorganización y planificación del trabajo individual y del proceso de aprendizaje.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 25
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 75
Bibliografía básica
  • Daniel J. Power. Decision Support Systems. Concepts and Resources for Managers. Quorum Books. 2002
  • Efraim Turban, Jay E. Aronson, Ting-Peng Liang, Ramesh Sharda. Decision Support and Business Intelligence Systems (eighth edition). Pearson Prentice Hall. 2006
  • Efraim Turban, Ramesh Sharda, Dursun Delen. Decision Support and Business Intelligence Systems (Ninth Edition). Pearson. 2011
  • Efraim Turban, Ramesh Sharda, Dursun Delen. usiness Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support. Pearson. 2014
  • Elizabeth Vitt, Michael Luckevich, Stacia Misnes. Business Intelligenge. Técnicas de análisis para la toma de decisiones estratégicas. McGraw Hill. 2003
Bibliografía complementaria
  • Kenneth N. Berk, Patrick Carey. Análisis de datos con Microsoft Excel. Thompson Learning.
  • Wayne L. Winston. Microsoft Excel. Data Analysis and Business Modeling. Microsoft.

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.