Código Asignatura: ECO124 Nombre Asignatura: Análisis avanzado de datos Grado: Administración y Dirección de Empresas

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1 Código Asignatura: ECO124 Nombre Asignatura: Análisis avanzado de datos Grado: Administración y Dirección de Empresas

2 Asignatura: Análisis avanzado de datos Carácter: Obligatorio Idioma: Español e inglés Modalidad: Presencial y a distancia Créditos: 6 ECTS Curso: 4º Semestre: 1º Grupo: 4ADE Profesores/Equipo Docente: Carmen Lafuente Ibáñez Sabina Belope 1. REQUISITOS PREVIOS Análisis Avanzado de Datos: haber cursado las asignaturas de Matemáticas y Estadística Aplicada 2. BREVE DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS Análisis Avanzado de Datos Técnicas y herramientas para el análisis multivariante de datos. Se trata de proporcionar herramientas avanzadas para que el alumno, futuro profesional de la gestión empresarial, pueda alcanzar conclusiones y tomar decisiones a partir del tratamiento de datos obtenidos de la realidad del entorno en el que desarrolla su actividad. Se explicarán los métodos a utilizar sin entrar necesariamente a considerar sus fundamentos matemáticos. 3. COMPETENCIAS (Materia: Métodos cuantitativos) Competencias básicas - Gestionar y administrar una empresa u organización de pequeño tamaño, entendiendo su ubicación competitiva e institucional e identificando sus fortalezas y debilidades - Integrarse en cualquier área funcional de una empresa u organización mediana o grande y desempeñar con soltura cualquier labor de gestión en ella encomendada - Valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa - Emitir informes de asesoramiento sobre situaciones concretas de empresas y mercados - Redactar proyectos de gestión global o de áreas funcionales de la empresa «Nombre» [2] 2015/2016

3 - Identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido - Entender las instituciones económicas como resultado y aplicación de representaciones teóricas o formales acerca de cómo funciona la economía - Derivar de los datos información relevante imposible de reconocer por no profesionales - Usar habitualmente la tecnología de la información y las comunicaciones en todo su desempeño profesional - Leer y comunicarse en más de un idioma, en especial en inglés - Comunicarse con fluidez en su entorno y trabajar en equipo Aplicar al análisis de los problemas criterios profesionales basados en el manejo instrumentos técnicos Competencias generales CG1.- Capacidad para la resolución de problemas CG2.- Capacidad de análisis y síntesis CG4.- Habilidad para analizar y buscar información proveniente de fuentes diversas CG5.- Capacidad de tomar decisiones CG6.- Capacidad de transmisión de conocimientos CG12.- Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica CG13.- Habilidad en la búsqueda de información e investigación CG14.- Habilidad en el diseño y gestión de proyectos CG15.- Dominar la terminología económica básica y utilizarla en los contextos apropiados CG16.- Adquirir la capacidad para aplicar los conocimientos teóricos a los problemas de la vida cotidiana CG18.- Habilidad para buscar y usar las fuentes estadísticas que proporcionan información económica útil para modelar el comportamiento individual de los agentes económicos CG19.- Ser capaz de aplicar los conocimientos matemáticos apropiados a cada situación empresarial e interpretar adecuadamente los resultados CG20.-Elaborar argumentos que orienten la toma de decisiones a partir del análisis estadístico-econométrico realizado CG21.-Capacitar al alumno para situar el estado de la cuestión sobre un problema concreto en la literatura económica, así como para decidir las herramientas econométricas apropiadas para contribuir a su solución Competencias específicas CE 1: Elegir las técnicas, herramientas y modelos adecuados en el análisis de diferentes problemas económicos CE 2: Utilizar programas informáticos específicos del área, e Interpretar los resultados obtenidos a través de ellos. CE 3: Comprender los términos y conceptos relacionados con las matemáticas y las técnicas estadísticas que permitan el mejor proceso de diagnóstico y decisión posible «Nombre» [3] 2015/2016

4 CE 4: Apreciar el valor de los métodos cuantitativos como herramientas necesarias para el desarrollo de otras disciplinas CE 5: Concienciar de la importancia del análisis de datos para la toma de decisiones 4. ACTIVIDADES FORMATIVAS Y METODOLOGÍA (Materia: Métodos cuantitativos) MODALIDAD PRESENCIAL Clases de teoría: (45 hs/ 30%) Son clases presenciales en las que se utiliza la metodología de la clase magistral. El objetivo de estas clases es exponer por parte del profesor las explicaciones necesarias sobre los contenidos de cada tema apoyadas en presentaciones y resoluciones de diferentes problemas; se promueve la participación activa del alumno. Se consiguen las siguientes competencias: capacidad de análisis y síntesis, conocimientos generales básicos, resolución de problemas, toma de decisiones. Elegir las técnicas, herramientas y modelos adecuados en el análisis de diferentes problemas económicos. Utilizar el programa informático SPSS y las funciones de Excel específicas del área. Interpretar los resultados proporcionados por SPSS y Excel. Tutorías: (15 hs/10%) Seguimiento personalizado del alumno a través de la resolución de dudas y problemas de la materia. Estudio individual y prácticas: (70 hs/47%) Realización de ejercicios y resolución de problemas económicos utilizando herramientas, técnicas y métodos cuantitativos. Lectura y análisis de artículos y trabajos de investigación cuyos resultados están fundamentados en el uso de métodos cuantitativos. Varias de estas sesiones tendrán lugar en el aula de informática. Competencias desarrolladas: todas. Trabajo en equipo: (20 hs/13%) Los alumnos presentarán un trabajo original basado en la recopilación de datos y la posterior elaboración, interpretación y validación de un modelo econométrico que relacione variables económicas. Competencias desarrolladas: todas. MODALIDAD DISTANCIA Teoría: (45 hs/ 30%) Los contenidos didácticos de la asignatura son posicionados en el Campus Virtual Avanzado, en el apartado de Itinerarios formativos. Estos contenidos se ilustran con vídeos y gráficos que hacen más amena su lectura y su estudio por los alumnos. En el apartado Documentación se integran los mismos textos pero sin animaciones, para que los alumnos puedan imprimirlos, si así lo desean. Esto se completa con Tutorías con el profesor y por videoconferencia, en las horas y fechas establecidas. Las competencias obtenidas son las mismas que las correspondientes a la modalidad presencial. «Nombre» [4] 2015/2016

5 Tutorías: (15 hs/10%) Seguimiento personalizado del alumno aprovechando los recursos tecnológicos del Campus Virtual Estudio individual y prácticas: (70 hs/47%) Realización de ejercicios y resolución de problemas económicos utilizando herramientas, técnicas y métodos cuantitativos. Lectura y análisis de artículos y trabajos de investigación cuyos resultados están fundamentados en el uso de métodos cuantitativos. Con frecuencia, el alumno tendrá que utilizar los programas informáticos disponibles en el Campus Virtual. Las competencias desarrolladas son las mismas que en la modalidad presencial. Trabajo en equipo: (20 hs/13%) Los alumnos presentarán un trabajo original que muestre un ejemplo de aplicación de los métodos y técnicas desarrollados en la asignatura. Las competencias desarrolladas son las mismas que en la modalidad presencial. 5. SISTEMA DE EVALUACIÓN FORMA DE EVALUACIÓN PREVISTA EN LA MODALIDAD PRESENCIAL Convocatoria Ordinaria: Participación: 10% Prácticas individuales y trabajo en equipo: 30% Examen parcial: 10% Examen final: 50% FORMA DE EVALUACIÓN PREVISTA EN LA MODALIDAD A DISTANCIA:: Convocatoria Ordinaria: Participación.: 10% Trabajos individuales o en grupo: 30% Examen parcial o trabajo de evaluación a distancia: 10% Examen final, presencial: 50% Para poder hacer media con las ponderaciones anteriores es necesario obtener al menos una calificación de 5 en el examen final. El alumno podrá presentar de nuevo los trabajos, una vez han sido evaluados por el profesor y siempre antes del examen de la convocatoria ordinaria, si desea mejorar la calificación obtenida Convocatoria extraordinaria(ambas modalidades) La calificación final de la convocatoria se obtiene como suma ponderada entre la nota del examen extraordinario (60%) y las calificaciones obtenidas por prácticas y trabajos presentados en convocatoria ordinaria (40%), siempre que la nota del examen extraordinario sea igual o superior a 5. «Nombre» [5] 2015/2016

6 Asimismo, es potestad del profesor solicitar y evaluar de nuevo las prácticas o trabajos escritos, si estos no han sido entregados en fecha, no han sido aprobados o se desea mejorar la nota obtenida en convocatoria ordinaria. 6. BIBLIOGRAFÍA Bibliografía básica BUDRÍA, S. y LAFUENTE, C. Apuntes de econometría Nombre documento_dpto. [4] fecha WOOLDRIDGE, J.M. Introducción a la econometría. Un enfoque moderno. 2ª Edición. Thomson Editores Spain Paraninfo, S.A Bibliografía complementaria HEIJ C.; DE BOER, P.; HANS FRANSES, P:; KLOEK, T. y H.K. VAN DIJK. Econometric Methods with Applications in Business and Economics, Oxford University Press, GUJARATI, Damodar N. Econometría. Madrid,Mc Graw-Hill,1990. DAVIDSON, R. y J.G. MACKINNON. Econometric, theory and methods. Oxford University Press, HILL, R.C., GRIFFITHS, W.E. y LIM, G.C. Principles of Econometrics. 4th Edition. John Wiley & Sons, Inc, URIEL, E., CONTRERAS, D., MOLTÓ, M.L. y A. PEIRÓ, Econometría. El modelo lineal. 3ª Edición. Editorial AC, URIEL, E. e I. GEA, Econometría aplicada. International Thomson Editores Spain Paraninfo, S.A PÉREZ, C. Problemas resueltos de Econometría. International Thomson Editores Spain Paraninfo, S.A BREVE CURRICULUM Carmen Lafuente Ibáñez Doctora en Ciencias Económicas y Empresariales, en el área de métodos cuantitativos por la UNED. Licenciada en Ciencias Empresariales por la Universidad de Zaragoza. Profesora de postgrado e investigadora invitada en el Instituto Tecnológico de Monterrey de México y profesora de postgrado invitada en la universidad EAN de Colombia. Miembro del comité editorial y científico de la revista EAN. Realiza proyecto de investigación de mercados y de consultoría para organismos públicos y para empresas privadas. Sabina Belope «Nombre» [6] 2015/2016

7 Grado en Estadística Aplicada y Máster en Minería de Datos e Inteligencia de Negocios por la Universidad Complutense de Madrid. Doctoranda en Análisis de Datos (Data Science) por la Universidad Complutense de Madrid. Profesora del área de empresa, Universidad Nebrija. Experiencia profesional: Analista Cuantitativo Junior en STIGA S.L. 8. LOCALIZACIÓN DEL PROFESOR El alumno puede contactar con el profesor vía Carmen Lafuente Ibáñez: clafuent@nebrija.es Sabina Belope: sbelope@nebrija.es El profesor estará disponible para tutorías, consultas y otros después de las clases el campus de La Berzosa. 9. CONTENIDO DETALLADO DE LA ASIGNATURA Tema 1: Qué es la econometría? Nacimiento del conocimiento econométrico Concepto de Econometría Modelos econométricos Tema 2: Conceptos estadísticos básicos en econometría: Introducción Población, muestra, variables y parámetros Escalas de medida y referencia temporal Estadística descriptiva Variable aleatoria Inferencia estadística Análisis básico de datos con SPSS Tema 3: Información económica Tipos de datos económicos Acceso a fuentes y banco de datos Depuración y homogenización de datos. Números índices y tasas de variación. Tema 4: Modelo Lineal Simple Definición del modelo Supuestos del modelo Derivación de las estimaciones por mínimos cuadrados ordinarios Interpretación de los coeficientes estimados Validación. Contrastes de hipótesis Validación. Coeficientes de determinación Predicción Aplicaciones y ejemplos con SPSS Una nota sobre la transformación logarítmica Tema 5: Modelo Lineal General Especificación, estimación e interpretación de los parámetros Contrastes individuales y conjunto. R-cuadrado y R-cuadrado corregido. «Nombre» [7] 2015/2016

8 Predicción Aplicaciones y ejemplos con SPSS Tema 6: Multicolinealidad Naturaleza y tipos Consecuencias de la multicolinealidad aproximada Formas de detectar la multicolinealidad Corrección de la multicolinealidad aproximada Ejercicios resueltos Tema 7: Variables independientes cualitativas(dummy o ficticias) Introducción Regresión con variables cualitativas binarias. Modelos econométricos Ejercicios resueltos Aplicaciones y ejemplos con SPSS «Nombre» [8] 2015/2016