Última actualización: 20/05/2022


Curso Académico: 2022/2023

Análisis estadístico avanzado
(17467)
Titulación: Grado en Gestión de la Información y Contenidos Digitales (340)


Coordinador/a: MUÑOZ GARCIA, ALBERTO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Conocimiento de estadística multivariante básica.
Objetivos
1. Conocer y utilizar técnicas estadísticas avanzadas, con soporte informático de última generación. 2. Extraer y analizar información de grandes conjuntos de datos. 3. Adquirir las habilidades estadísticas para el análisis de datos multivariantes socio-económicos, tales como los que aparecen en investigación de mercados. 4. Habilidad de describir y analizar conjuntos de datos reales con las técnicas mencionadas. 5. Capacidad de elaborar informes de resultados de los análisis sobre estudios de caso reales. 1. Capacidad de análisis y síntesis de la información en problemas de Data Mining. 2. Resolución de problemas reales. 3. Conocimiento y adiestramiento en el uso de software estadístico para la resolución de problemas reales. 4. Razonamiento crítico y selectivo frente a la resolución de problemas. 5. Habilidades de presentación de resultados
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Lenguaje de Programación R 1.1 Tipos de datos y lectura de datos 1.2 Bucles y condicionales 1.3 Funciones 2. Análisis Exploratorio de Datos 2.2 Paquete ggplot2 3. Técnicas de Clasificación Supervisada 3.1 K-vecinos próximos 3.2 Arboles de decisión 3.3 La distribución Normal y el Análisis Discriminante 3.4 Máquinas de vector soporte 3.5 Regresión Logística 4. Técnicas de Reducción de Dimensiones y Clustering 4.1 Principal Component Analysis 4.2 K-means 4.3 Clustering jerárquico 5. Como escribir un informe con R-Markdown
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
El curso consta de 14 clases teóricas con material de apoyo disponible en aula global y 14 sesiones basadas en sesiones de prácticas computacionales. Cada semana los estudiantes dispondrán de una tutoría optativa colectiva donde podrán resolver sus dudas.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Bibliografía básica
  • Pathak, Manas A.. Beginning data science with R. Springer. 2014

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