Administración de Empresas (2) Economía (2) Empresariales (2) International Business Economics (1)

Transcripción

1 Plan docente: Análisis de Datos Guía docente Programación de actividades 1. Guía docente 1.1. Descripción de la asignatura Curso académico Nombre de la asignatura Análisis de Datos Código Tipo de asignatura Obligatoria Titulación Grado en Ciencias Empresariales Número de créditos ECTS 5 Horas de dedicación del estudiante 87 Curso Primero Tipo Trimestral Período Primer trimestre Coordinación Walter García-Fontes Departamento Economía y Empresa Profesorado Walter García-Fontes Luca Di Gennaro Ana Isabel Guerra Eva Ventura Ayudantes Grupos Administración de Empresas (2) Economía (2) Empresariales (2) International Business Economics (1) Lengua de docencia Catalán/castellano/inglés Horario Clases magistrales Miércoles s De lunes a viernes

2 1.2. Presentación de la asignatura Análisis de Datos es un curso que se centra en la recogida, la organización y el análisis descriptivo de datos estadísticos. Esta asignatura se conoce también con el nombre de Estadística Descriptiva. Es la forma más básica de la estadística, pero sienta las bases para todo el conocimiento estadístico, y por tanto es muy importante. Las competencias adquiridas, sin embargo, además de resultar útiles para el futuro tienen también un carácter instrumental para el día a día de todas las asignaturas. Además, dado que la estadística se utiliza en distintos ámbitos, incluidos los medios de comunicación o la Administración, probablemente el alumno tiene más conocimientos de los que cree antes de asistir a cualquier curso de estadística. Análisis de Datos es una asignatura de carácter práctico en la que se trabaja la estadística de manera intuitiva, sin recurrir a los fundamentos matemáticos. Además de trabajar los conceptos y las técnicas relacionados con la estadística descriptiva, el curso también introduce al uso del ordenador para el tratamiento de datos. En pocas palabras, éste es un curso en el que se aprenderán los conceptos básicos de la estadística descriptiva y se aplicarán de manera práctica estos conceptos al análisis de distintos conjuntos de datos con la ayuda del ordenador Prerrequisitos para el itinerario formativo El curso contiene todos los elementos necesarios para que el estudiante pueda seguirlo sin necesidad de tener ningún conocimiento previo de estadística. No se requieren, tampoco, conocimientos matemáticos previos, más allá de las matemáticas básicas relacionadas con las operaciones algebraicas más elementales y con la manipulación de fórmulas establecidas, especialmente con la inclusión de sumatorios. El curso hace un uso intensivo del ordenador como herramienta de apoyo al análisis y la interpretación de datos estadísticos. Si bien se supone que los alumnos tienen una experiencia previa en entornos informáticos, se trabajará el uso de los mismos para la organización y el análisis de datos, y por tanto tampoco se establece ningún prerrequisito en este ámbito Valor añadido para el estudiante La asignatura, de carácter básico, debe permitir al estudiante alcanzar las competencias de apoyo necesarias para la toma de decisiones, mediante unos conocimientos basados en hechos y en datos sobre el entorno económico. La asignatura forma parte, por tanto, de los itinerarios formativos que tienen como objetivo trabajar las competencias instrumentales de análisis estadístico de los fenómenos reales. Análisis de Datos es el primer curso de estadística, y forma parte de una secuencia que continúa con otros cursos de estadística que proporcionan los fundamentos matemáticos y con otros cursos específicos del ámbito de la administración de empresas y el análisis económico Competencias a alcanzar en la asignatura

3 A continuación se indican las competencias que hay que alcanzar en la asignatura: Peso en la Tipo de competencia evaluación Competencias generales / transversales 1. Competencias para la comunicación oral y escrita 2% 2. Capacidad de análisis y de síntesis 1% 3. Capacidad para el trabajo en equipo 1% 4. Aprendizaje a partir del uso y de la experiencia 1% 5. Aplicación del conocimiento teórico y de las herramientas de análisis a 1% situaciones reales 6. Habilidad para trabajar de manera autónoma 1% Competencias específicas 7. Conocimiento de las técnicas numéricas y gráficas de descripción y análisis de datos 10% 8. Aplicación de las técnicas numéricas y gráficas de descripción y análisis de datos 25% 9. Uso de las herramientas informáticas básicas 7% 10. Capacidad para utilizar el ordenador para poner en práctica las técnicas básicas de tipo numérico y gráfico 9% 11. Habilidades para la aplicación de técnicas estadísticas en la resolución de problemas 40% 12. Habilidades de búsqueda de fuentes adecuadas y de discriminación de datos en la realización de trabajos en equipo 1% 13. Capacidad para comunicar a personas no expertas informes profesionales con descripción de datos estadísticos 1%

4 1.4. Evaluación La máxima puntuación posible es de 100 puntos, que pueden ganarse con distintas actividades de evaluación continua y final que medirán el grado de consecución de las distintas competencias que se trabajan durante el curso Tipo de evaluación Evaluación continua - Tests semanales: Se realizarán tests semanales tanto en las clases magistrales como en los seminarios. Dichos tests supondrán un máximo de 25 puntos de la nota final. Debe obtenerse un mínimo de 10 puntos para que se valoren las demás actividades. - Trabajo en equipo: Evaluación continua mediante un trabajo de equipo, con el que podrán ganarse 20 puntos en total. El trabajo de equipo consiste en analizar un producto escogido por el grupo de trabajo y en justificar la introducción en el mercado de un producto alternativo sobre la base de los resultados obtenidos en el análisis estadístico. - Entregas semanales de tareas: Cada semana se asignan tareas en las que se trabaja algún aspecto concreto de los conceptos introducidos en la semana precedente. Si se completan todas estas tareas con éxito pueden ganarse 5 puntos. Evaluación final Al final del trimestre se realizará un examen con el que pueden ganarse 50 puntos de la nota. El examen tiene carácter obligatorio, y hay que obtener un mínimo de 20 puntos para tener derecho a que se valoren las demás actividades. El examen constará de ocho preguntas prácticas. Se valorarán, entre otros aspectos, la capacidad de resolución de problemas, la aplicación de conocimientos teóricos y de herramientas gráficas y numéricas para el análisis de situaciones reales, y el aprendizaje a partir de la experiencia. El tiempo del que se dispone para realizar la prueba es de dos horas Criterios para obtener los créditos del curso Para obtener los créditos del curso hay que obtener un mínimo de 50 puntos en total, con un mínimo de 20 puntos en el examen final y de 10 puntos en los tests semanales. En el cuadro resumen siguiente se indican los criterios de evaluación general. Evaluación en términos de actividades Evaluación final Examen final 50 puntos de la nota final (al final del trimestre) (se necesita un mínimo de 20 puntos) Evaluación Tests semanales 25 puntos de la nota final continua de evaluación (se necesita un mínimo de

5 Trabajo en equipo Entregas semanales de tareas Total de puntos a ganar 15 puntos) 20 puntos de la nota final 5 puntos de la nota final 100 puntos (hay que obtener por lo menos 50 puntos y cumplir los requisitos de mínimos establecidos para el examen final y los tests semanales) 1.5. Metodología Organización de la asignatura Actividades para los estudiantes La metodología de la asignatura se basa en las siguientes actividades para los estudiantes: 1. Ocho sesiones en gran grupo para la presentación de conceptos y aplicaciones básicos, en las que el profesor transmite conocimientos al alumno. 2. Seis sesiones en pequeño grupo en las que se trabajan de manera conjunta e interactiva los distintos conceptos, y en las que el profesor transmite conocimientos al alumno pero también se produce un aprendizaje mediante la práctica. 3. Ocho sesiones de trabajo autónomo individual de los alumnos en las que se produce un aprendizaje mediante la práctica y el uso. 4. Trabajos autónomos en equipo, en los que se produce un aprendizaje mediante la práctica y mediante la interacción entre los componentes del equipo. 5. Preparación del examen final. 6. Realización del examen final. En términos cronológicos, el seguimiento adecuado del curso por parte del alumno incluye, de manera general, las siguientes etapas: 1. Asistencia a la sesión de gran grupo (dos horas a la semana). 2. Sesiones en pequeño grupo (una hora a la semana, a partir de la tercera semana). 3. Trabajo autónomo (tiempo sugerido: cuatro horas a la semana). 4. Trabajo en equipo (tiempo sugerido: tres horas a la semana). 5. Preparación del examen final (tiempo sugerido: quince horas al final del curso). 6. Realización del examen final (dos horas).

6 En el siguiente cuadro se indica el total de horas que el alumno deberá dedicar a este curso: Gran Pequeñ o Trabajo Trabajo Preparación Realización Dedicación grupo grupo autónomo autónom o del examen del examen semanal individual en equipo Semana Semana Semana Semana Semana Semana Semana Semana Preparació n del examen Examen final 2 2 Total de horas (87) Programación de actividades 2.1. Competencias y calendario Semana Actividad Recursos (continúa de la página anterior) Semana Actividad Recursos

7 Semana 1 Gran grupo Presentación de Moore, sección inicial, la asignatura; apartado 2.3 introducción a la estadística; obtención de una muestra aleatoria Semana 2 Gran grupo Examen descriptivo Moore, pág de los datos Semana 3 Gran grupo Test 1: semanas 1 y 2 Descripción de una Moore, pág variable cuantitativa Test sobre el uso de Calc; caso práctico 1 Semana 4 Gran grupo Transformaciones de los Dossier, pág. 1-8 datos; Semana 5 Gran grupo datos agrupados Test sobre ODStatistics; caso práctico 2 Test 2: una variable numérica Cálculos con la Moore, pág distribución normal Primera presentación del trabajo de equipo Semana 6 Gran grupo Análisis de dos variables Moore, pág numéricas Test sobre cálculos con la distribución normal; caso práctico 3 Semana 7 Gran grupo Test 3: distribución normal Dos variables categóricas Moore, pág Test: dos variables numéricas; caso práctico 4 Semana 8 Gran grupo Series temporales Dossier, pág Segunda presentación del trabajo de equipo

8 2.2. Acontecimientos más importantes Cada semana deben completarse los guiones de trabajo independiente. Semana Acontecimiento 1. Formación de seminarios 2. Formación de equipos y elección del proyecto 3. Test 1 en gran grupo, test 1 en seminario 4. Test 2 en seminario 5. Test 2 en gran grupo, primera presentación de los equipos 6. Test 3 en seminario 7. Test 3 en gran grupo, test 4 en seminario 8. Segunda presentación de los equipos 2.3. Recursos didácticos 1. Libro de texto: Moore, David S. Estadística aplicada básica. 2ª. ed. Editorial Antoni Bosch, Software de análisis de datos ODStatistics. Está instalado en los ordenadores de la UPF, y el estudiante puede bajárselo y llevárselo a casa. 3. Dossier de teoría preparado por los profesores.