Pla docent: Anàlisi de Dades. Guia docent Programació d activitats

(1)

Pla docent: An `

alisi de Dades

Guia docent

(2)

1 Guia Docent

1.1 Descripci ´o de l’assignatura

Curs acad`emic 2015-2016

Nom de l’assignatura An `alisi de Dades

Codis 20825, 21116 i 23624

Tipus d’assignatura Obligat`oria

Titulaci´o Economia, Administraci´o

d’empreses, i Empresarials-Management Nombre de cr`edits

ECTS 6

Hores dedicaci´o estudiant 135 hores

Curs 1r. curs

Tipus trimestre

Per´ıode 1r. trimestre

Coordinaci´o Walter Garc´ıa-Fontes

Departament Economia i Empresa

Professorat Walter Garc´ıa-Fontes

David Altimira Libertad Gonz ´alez Claudia Sanguinetti Ajudants

Grups Administraci´o d’Empreses (2)

Economia (2) Empresarials (1)

Administració d’Empresas i Dret (1) International Business Economics (1) Llengua de docència Catal à, castell à i anglès

Horari

Classes magistrals Dimecres

(3)

1.2 Presentaci ´o de l’assignatura

An àlisi de Dades és un curs que se centra en la recollida, organització i an àlisi descriptiva de dades estad´ıstiques.

Aquesta assignatura es coneix també com Estad´ıstica Descriptiva. És la forma més b àsica de l’estad´ıstica, però estableix les bases per a tot el coneixement estad´ıstic, i per tant és molt important. Les competències adquirides, però, a més d’ útils per al futur són també instrumentals per al dia a dia de totes les assignatures. A més l’ ús de l’estad´ıstica es troba a diversos àmbits, inclosos els mitjans de comunicació o l’administració, i probablement l’alumne en sap més del que pensa abans d’assistir a qualsevol curs d’estad´ıstica.

´

Es un curs de caire pr àctic i on es treballa l’estad´ıstica en forma intu¨ıtiva, sense cap ús de fonaments matem àtics. A més de treballar els conceptes i les tècniques relacio-nades amb l’estad´ıstica descriptiva, el curs també introdu-eix a l’ ús de l’ordinador per al tractament de dades.

En poques paraules, és un curs en el qual s’aprendran els conceptes b àsics de l’estad´ıstica descriptiva i s’aplicaran en forma pr àctica aquests conceptes a l’an àlisi de diversos conjunts de dades amb l’ajuda del ordinador.

1.2.1 Prerequisits per a l’itinerari formatiu

El curs cont´e tots els elements necessaris per al seu segui-ment, i no pressuposa cap coneixement previ d’estad´ıstica.

(4)

El curs fa un ús intensiu de l’ordinador com a eina per a recolzar l’an àlisi i interpretació de dades estad´ıstiques. Se suposa que els alumnes tenen una experiència prèvia en entorns inform àtics, tot i que es treballar à el seu ús per a l’organització i an àlisi de dades i per tant no es plantegen pre-requisits en aquest aspecte.

1.2.2 Valor afegit per a l’alumnat

L’assignatura és b àsica perquè l’alumnat assoleixi les com-petències necess àries per recolzar la presa de decisions mit-jançant un coneixement basat en fets i dades sobre l’entorn econòmic. Forma part, per tant, dels itineraris formatius que tenen per objectiu treballar les competències instru-mentals d’an álisi estad´ıstica dels fenòmens reals.

An àlisi de Dades és el primer curs d’estad´ıstica, en una seq üència que continua amb altres cursos d’estad´ıstica que proveeixen els fonaments matem àtics, aix´ı com altres cur-sos espec´ıfics de l’administració d’empreses i l’an àlisi econòmica. 1.3 Compet ències a assolir en l’assignatura

(5)

Tipus de compet `encia Pes a l’avaluaci ´o

Generals/Transversals

1. Compet`encies per a la comunicaci´o 2% oral i escrita

2. Capacitat d’an `alisi i s´ıntesi 1% 3. Capacitat per al treball en equip 1% 4. Aprenentatge a partir de l’ ´us i 1%

l’experi`encia

5. Aplicació del coneixement teòric i 1% eines d’an àlisi a situacions reals

6. Habilitat per treballar de manera 1% aut`onoma

Espec´ıfiques

7. Coneixement de les t`ecniques

numèriques i gr àfiques de descripció i 10% an àlisi de dades

8. Aplicació de les tècniques numèriques

i gr àfiques de descripció i an àlisi de 25% dades

9. Ús de les eines inform àtiques 7% b àsiques

10. Capacitat per utilitzar l’ordinador per

posar en pr àctica les tècniques 9% b àsiques de tipus numèric i gr àfic

11. Habilitats per a l’aplicaci´o de

t`ecniques estad´ıstiques en la 40% resoluci´o de problemes

12. Habilitats de recerca de fonts adients i

discriminaci´o de dades en la 1% realitzaci´o de treballs en equip

13. Capacitat per comunicar a persones

no expertes informes professionals 1% amb descripci´o de dades

estad´ıstiques

1.4 Avaluaci ´o

(6)

1.4.1 Tipus d’avaluaci ´o

Avaluaci ó cont´ınua Es necessita un m´ınim de 40% a l’e-xamen final perquè l’avaluació cont´ınua sigui tinguda en compte.

Lliurament setmanals de tasques: Cada setmana s’as-signen guions de treball i q ¨uestionaris que treballen algun aspecte concret dels conceptes introdu¨ıts a la setmana precedent. Es poden guanyar 5 punts si es completen totes aquestes tasques amb `exit.

Tests Setmanals: Es faran tests tant a les classes magis-trals (20 punts a guanyar) com als seminaris (20 punts a guanyar), que suposaran un m àxim de 40 punts de la nota final. Els tests de seminari avaluen principal-ment les competències d’ ús d’eines inform àtiques per a l’an àlisi de dades i sols es poden avaluar als semi-naris, per tant no es poden compensar amb cap altra activitat. Els tests de classe avaluen l’aprofitament continu del curs, i són semblants a les preguntes in-closes a l’examen final, per tant es poden compensar amb l’examen final. Es descartar à la pitjor nota dels tests de seminari, sigui per baixa nota o per absència. No es descartar à cap dels tests de classe perquè es pot compensar amb l’examen final.

(7)

Avaluaci ó final Es far à un examen al final del trimestre on es poden guanyar 40 punts de la nota. L’examen és obli-gatori. S’ha d’obtenir un m´ınim d’un 40% de la nota de l’e-xamen final perquè la nota guanyada a l’avaluació cont´ınua es tingui en compte.

Si s’han fet tots els tests de classe sols es tindr à en comp-te la nota dels comp-tests de classe si fa pujar la nota del final, sinó l’examen final es comptar à sobre 60 punts.

Es far à un examen de recuperació per a l’examen final, a principis del segon trimestre. Aquest examen recupera l’e-xamen final, és a dir que es té en compta la nota obtinguda en aquest examen de recuperació en comptes de l’examen final. Només tenen dret a presentar-se a l’examen de recu-peració aquells alumnes que s’hagin presentat a l’examen final ordinari, que no hagin superat el curs i que hagin ob-tingut a l’examen final més de de 15% a la nota.

Avaluaci ó per als alumnes que repeteixen l’assignatura Els alumnes que repeteixin l’assignatura, és a dir que ja l’hagin cursat però no l’hagin superat, poden escollir entre les dues modalitats seg üents:

1. S’avaluen de la mateixa manera que els alumnes que cursen l’assignatura per primera vegada, ´es a dir que participen de totes les activitats per obtenir l’avaluaci´o cont´ınua i final.

2. S’avaluen mitjanc¸ant el lliurament de 4 llistes de pro-blemes que compta un 30% i la realitzaci´o d’un examen final que compta 70%.

(8)

1.4.2 Criteris per obtenir els cr `edits del curs

Per obtenir els cr`edits del curs s’ha d’obtenir un m´ınim de 60 punts en total.

(9)

Avaluaci´o en termes d’activitats

Avaluaci´o final Examen final 40 punts, m´ınim 12

de la nota final

(o 60 punts, m´ınim 18, si els 20 punts dels

tests de classe no pugen la nota de l’examen final)

Avaluaci´o Tests continus

Continuada d’avaluaci´o

Lliurament setmanal 5 punts de

de tasques la nota final

Tests de classe 20 punts de

la nota final (sols es tindran en compte si fan pujar la nota final)

Tests de seminaris 20 punts

de la nota

Treball 15 punts de

en equip la nota final

Total de punts a guanyar 100 punts

(Cal obtenir almenys 60 punts i aprovar l’examen final amb més del 40% de la La nota final que s’entrar à a l’expedient acadèmic és la

(10)

exemple un alumne que hagi obtingut 73 punts veur à al seu expedient 7.3), excepte en el rang 49-59 punts en el qual la nota que s’entrar à a l’expedient és de 4.9.

Nota important: Es realitzar à un examen de recupe-ració algunes setmanes després de l’examen final (s’anun-ciar à la data), però sols tenen dret a l’examen de recupera-ció aquells alumnes que s’hagin presentat a l’examen final, que no hagin superat l’assignatura i que hagin obtingut a l’examen final un 15% de la nota o més.

1.5 Metodologia

1.5.1 Organitzaci ´o de l’assignatura

Activitats per als estudiants La metodologia de l’assignatura es basa en les seg ¨uents activitats per als estudiants:

1. 10 sessions en grup gran per a la presentació de con-ceptes i aplicacions b àsiques, on es produeix una trans-missió de coneixements des del professor a l’alumne. 2. 8 sessions en grup petit on es treballen de forma

con-junta i interactiva els diferents conceptes, on hi ha una transmissió de coneixements però també un aprenen-tatge mitjançant la pr àctica.

3. 10 sessions de treball autònom individual dels alum-nes on hi ha aprenentatge mitjançant la pr àctic i l’ ús. 4. treballs autònoms en equip on hi ha aprenentatge

mit-jançant la pr àctica i mitmit-jançant la interacció entre els components de l’equip.

(11)

En termes cronol`ogics l’adequat seguiment del curs d’un alumne implica, de forma general, les seg ¨uents etapes:

1. Assist`encia a la sessi´o de grup gran (2 hores a la set-mana).

2. Sessions en grup petit (1 hora a la setmana, a partir de la tercera setmana)

3. Treball aut`onom (temps suggerit: 4 hores a la setma-na)

4. Treball en equip (temps suggerit: 3 hores a la setma-na)

5. Preparaci´o de l’examen final (temps suggerit: 15 hores al final del curs)

6. Realitzaci´o de l’examen final (2 hores)

El quadre seg ¨uent presenta el total d’hores que l’alum-nat dedicar `a a aquest curs:

Grup Grup Treball Treball Preparació Realització Dedicació Gran Petit Autònom Autònom Examen Examen Setmanal

(12)

2 Programaci ´

o d’activitats

2.1 Compet `encies i calendari

Les classes comencen el dimecres 30 de setembre.

Nota: Els seminaris comencen la segona setmana del curs (dijous 8 d’octubre i divendres 9 d’octubre). Durant la sisena setmana del curs (dijous 5 de novembre i divendres 6 de novembre) no hi ha seminaris.

Setmana Activitat Recursos

Setmana 1

Classe 1 Presentaci´o de Moore secci´o inicial,

l’assignatura; apartat 2.3 Introducció a l’estad´ıstica; Obtenció d’una mostra aleatòria Setmana 2

Classe 2 Examen descriptiu Moore p `ag. 6-51

de les dades. Conjunts de dades d’una variable quantitativa

Seminari 1 Test sobre ´us de Calc i d’ODStatistics; Cas pr `actic 1 Setmana 3

Classe 3 Test 1: Setmana 1 i 2

Transformacions de les Dossier p `ag 6-16

dades;

Dades agrupades

Seminari 2 Test sobre 1NUM

(13)

Continuat de la p `agina anterior

Exposici´o del projecte d’equip

Setmana 4

Classe 4 C `alculs amb la Moore p `ag. 51-75

distribuci´o normal

Seminari 3 Test sobre Dades

Agrupades i Transformaci´o amb ODStatistics

Cas Pr `actic 2 Setmana 5

Classe 5 An `alisi de 2 variables Moore p `ag. 97-173

num`eriques

Seminari 4 Primera presentaci´o treball d’equip: descripci´o de cada variable per separat

Setmana 6

Classe 6 Test 2: 1 variable

num`erica i distribuci´on normal

Relacions no lineals entre Dossier p `ag. 16-22 dues variables num`eriques;

Correlaci´o i causalitat Setmana 7

Classe 7 2 variables categ`oriques Moore p `ag. 173-203

Seminari 5 Test: c àlculs amb la normal i dues variables numèriques Cas pr àctic 3

Setmana 8

Classe 8 S`eries temporals Dossier p `ag 30-40

Seminari 6 Segona presentaci´o del

(14)

Continuat de la p `agina anterior

treball d’equip: 2 variables Setmana 9

Classe 9 Test 3: dues variables

i s`eries temporals

Desigualtat Dossier p `ag. 44-51

Seminari 7 Test: 2 variable categ`oriques Cas pr `actic 4

Setmana 10

Classe 10 Nombres ´ındex Dossier p `ag. 52-59

Seminari 8 Ultima presentaci´o del´ treball d’equip: poster 2.2 Esdeveniments m ´es importants

Totes les setmanes s’han de completar els guions de treball independent i els q ¨uestionaris.

2.2.1 Activitats generals

Setmana Activitats

1 Classe 1 - Formaci´o de seminaris

2 Classe 2 - Formaci´o d’equips i elecci´o del projecte

3 Classe 3 - Test 1 en classe gran

4 Classe 4

5 Classe 5

7 Classe 7

8 Classe 8

(15)

2.2.2 Activitats als seminaris

Seminari Activitats

1 Test 1 d’ordinador - Cas pr `actic 1

2 Test 2 d’ordinador - Presentaci´o projectes d’equip

4 Primera presentaci´o de treballs d’equip

7 Segona presentaci´o de treballs d’equip

8 Presentaci´o final dels treball d’equip

2.3 Recursos did `actics

1. Llibre de text: David Moore, “Estad´ıstica b `asica apli-cada”, segona edici´o, Editorial Bosch.

2. Software d’an `alisi de dades ODStatistics: instal·lat als ordinadors de la UPF. Us el podeu baixar i portar a casa.