Anar al contingut (clic a Intro)
UdG Home UdG Home
UdG 30 anys
Tancar
Menú

Estudia a la UdG

Dades generals

Curs acadèmic:
2021
Descripció:
El curs pretén introduir l'estudiant alc conceptes bàsics de la intel·ligència de negoci i la mineria de dades amb el propòsit de que pugui aplicar aquests coneixements en l'entorn empresarial
Crèdits ECTS:
5

Grups

Grup A

Durada:
Semestral, 1r semestre
Professorat:
ESTEBAN FERMIN DEL ACEBO PEÑA
Idioma de les classes:
Català (80%), Anglès (20%)

Competències

  • 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.

Continguts

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

Activitats

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

Bibliografia

  • 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

Avaluació i qualificació

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

Qualificació

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

Tutoria

Tutories presencials setmanals, individuals o en grup
Tutories telemàtiques a petició

Comunicacio i interacció amb l'estudiantat

Classes presencials
Videoxat (google meet, jitsi)
Correu electrònic
Forum de l'assignatura

Assignatures recomanades

  • Bases de dades
  • Intel·ligència artificial

Escull quins tipus de galetes acceptes que el web de la Universitat de Girona pugui guardar en el teu navegador.

Les imprescindibles per facilitar la vostra connexió. No hi ha opció d'inhabilitar-les, atès que són les necessàries pel funcionament del lloc web.

Permeten recordar les vostres opcions (per exemple llengua o regió des de la qual accediu), per tal de proporcionar-vos serveis avançats.

Proporcionen informació estadística i permeten millorar els serveis. Utilitzem cookies de Google Analytics que podeu desactivar instal·lant-vos aquest plugin.

Per a oferir continguts publicitaris relacionats amb els interessos de l'usuari, bé directament, bé per mitjà de tercers (“adservers”). Cal activar-les si vols veure els vídeos de Youtube incrustats en el web de la Universitat de Girona.