CT08 Planificar i organitzar les propostes i projectes CT09 Aplicar cirteris de qualitat a les propostes i/o projectes CIS4 Capacitat d'identificar i analitzar problemes i dissenyar, desenvolupar, implementar, verificar i documentar solucions software sobre la base d'un coneixement adequat de les teories, models i tècniques actuals.
1. Introducció a la BI com una eina de recolçament a la presa de decisiona a l'empresa 2. Descriptive analytics. Datawarehousing 2.1. Arquitectures i metodologies 2.2. Procesos d'exracció, transformació i càrrega (ETL) de dades. 2.3. Models de dades multidimensional i processat analític on-line (OLAP) 2.4. Anàlisi i visualització de daes. KPI i dashboards. 3. Predictive analytics. Data Mining 3.1. Principis de mineria de dades. 3.2. Mètodes d’aprenentatge supervisat per tasques de classificació i regressió 3.2.1. Regressió linial 3.2.2. Arbres de decisió 3.3. Clustering
Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total Anàlisi / estudi de casos 3,00 17,00 0 20,00 Aprenentatge basat en problemes (PBL) 14,00 14,00 0 28,00 Exposició dels estudiants 1,00 7,00 0 8,00 Sessió expositiva 21,00 21,00 0 42,00 Sessió pràctica 7,00 20,00 0 27,00 Total 46,00 79,00 0 125
Turban, Efraim (cop. 2011 ). Business intelligence : a managerial approach (2nd ed.). Boston: Prentice Hall. Catàleg Alberto Ferrari, Marco Russo (2013). Microsoft Excel 2013. Building data models with PowerPivot. Microsoft. Catàleg Sierra, Basilio (cop. 2006 ). Aprendizaje automático : conceptos básicos y avanzados : aspectos prácticos utilizando el software Weka . Madrid: Pearson Prentice Hall. Catàleg Mohammed j. Zaki, Wagner Meira (2014). Data mining and analysis.Fundamental concepts and algorithms. Cambridge University press. Catàleg Trevor Hastie, Robert Tibshirane, Jerome Friedman (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer. Catàleg
Activitats d'avaluació: Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable Pràctica analítica descriptiva Funcionament i informe correctes 30 No Pràctica analítica predictiva Funcionament i informe correctes 30 No Exposició oral Claredat en l'exposició , documentació i presentació (powerpoint) 20 No Exercicis Plantejament dels exercicis i correcció de la solució 20 No
Cal presentar tots els exercicis i pràctiques en els terminis establerts. La qualificació final de l'assignatura es calcularà com la mitjana ponderada de totes les activitats d'avaluació Criteris específics de la nota «No Presentat»:Seran qualificats amb la nota No Presentat nomès aquells alumnes que no lliurin cap de les activitats d'avaluació. Avaluació única:Els alumnes que optin per l'avaluació única hauran de fer una prova final a la que entrarà tota la matèria impartida a l'assignatura durant el quatrimestre Requisits mínims per aprovar:Per considerar superada l’assignatura, caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0