Métodos de Análisis de Datos_710
Esta es una asignatura semestral de 6 ECTS, lo que supone 60 horas presenciales y 90 horas de trabajo autónomo por parte del alummo..
Las 60 horas presenciales se han repartido del siguiente modo:
- 36 horas son de docencia en aula en aula grande (teoría y problemas)
- 8 horas de docencia en grupos reducidos (problemas)
- 12 horas son de docencia en aula informática (manejo de un programa estadístico, resolución de problemas con el ordenador y presentación de trabajos)
- 4 están reservadas para la realización de exámenes (3 horas el examen de teoría y 1 hora el examen de prácticas con ordenador).
Para conseguir un horario homogéneo, este año se ha diseñado el horario de la asignatura de modo que los grupos reducidos y los de prácticas informáticas tengan el mismo horario. De este modo, cada semana se realizará, como máximo, una de las dos actividades. La planificación prevista para este curso está en el Cronograma que se encuentra en el Aula virtual.
Es muy importante que leas detenidamente la Guía de la asignatura que se encuentra también en el aula virtual. Junto con el Cronograma, dispondrás de toda la información importante para poder seguir la asignatura sin sorpresas.
Teoría:
La teoría se imparte mediante clases presenciales.
Para seguir estas clases es recomendable tener a mano los apuntes del tema correspondiente.
Los apuntes de la asignatua, están publicados y te los puedes descargar desde aquí:Métodos de análisis de datos: Apuntes
Problemas:
Además de los conceptos teóricos, es muy importante saber enfrentarse a problemas reales. A lo largo del curso se resolverán gran cantidad de problemas en los que se abordarán distintas situaciones y distintos enfoques de una misma situación que permitirán al alumno afianzar los conceptos.
Los problemas para resolver en clase se encuentran en el aula virtual.
Prácticas en aula informática
Para completar el curso, a lo largo del mismo se realizarán prácticas con un paquete estadístico.
El software que se usará este año aún está por decidir, pero puede ser:
- Software libre: R (utilizando la interfaz Interactúa_R)
- Softare comercial: STATISTICA 9.0
La Guía de las prácticas de Métodos de Análisis de Datos con Statistica se encuentra en el aula virtual.
Desarrollo del curso:
Además de las clases presenciales en donde se explicarán los conceptos y resolverán problemas, los alumnos deberán:
- Realizar los ejercicios de evaluación on-line y exámenes que se van proponiendo a medida que se avanza en la asignatura. Estos ejercicios se encuentran en el Aula Virtual.
- Realizar y exponer 2 trabajos que se propondrán en las clases de grupo reducido.
Tanto los ejercicios de autoevaluación, como los trabajos, se considerarán realizados, y por lo tanto podrán ser calificados, si se han entregado y/o expuesto en la fecha prevista para ello, en cualquier otro caso se considerarán no realizados y su calificación será cero.
Evaluación:
Para la calificación final de la asignatura (sobre 10 puntos), se tendrán en cuenta los siguientes elementos:
- Examen de problemas, escrito, al finalizar el semestre (máximo 5'5 puntos).
- Examen de problemas, escrito, resuelto con ordenador y manejando el sofware utilizado en el curso (hasta 1'5 puntos)
- Los ejercicios propuestos en el Aula Virtual (hasta 2 puntos). NO RECUPERABLE.
- Los 2 trabajos propuestos a los largo del curso (hasta 1 punto). NO RECUPERABLE
IMPORTANTE:
- Tanto los trabajos propuestos como los ejercicios del Aula Virtual son NO RECUPERABLES, por lo que la nota máxima de un estudiante que no los realice será de 7.
- Para superar la asignatura es necesario tener una calificación mínima de 4 puntos (sobre 10) en el examen de problemas (escrito). Si un estudiante no alcanza esa calificación, la nota del acta será la obtendida en dicho examen.
Para más información sobre los trabajos y ejercicios del Aula Virtual, lee detenidamente la Guía de la asignatura.
NOTA: La asignatura se supera con una nota MAYOR O IGUAL QUE 5 (4'99 es suspenso).