Conocer técnicas aplicables al tratamiento de datos en bruto para refinarlos y prepararlos antes de
proceder a su análisis. (CG3)
Conocer métodos para tratar la falta de datos y detectar datos erróneos. (CG3)
Conocer técnicas de transformación para reducir la dimensionalidad de grandes volúmenes de datos.
(CG3)
Conocer distintas técnicas de agrupación y saber aplicarlas para obtención de grupos homogéneos.
(CG3, CE1)
Saber realizar un proceso completo de depuración y transformación de un conjunto de datos. (CG3,
CE1)
Conocer los fundamentos de la minería de datos y relación con otras disciplinas. (CG1, CG2, CG3,
CG4)
Conocer técnicas de clasificación, asociación y dependencia para extracción del conocimiento. (CG3)
Conocer técnicas de minería de datos complejos de diversa tipología. (CG3)
Saber aplicar técnicas de evaluación, comparación y uso de modelos. (CG4, CE1)
Saber realizar un proceso completo de minería de datos. (CG3, CG2, CE1, CE2)

Sesiones académicas teóricas.

- Trabajo individual o en grupos tutorizado por el profesor.
- Resolución individual o grupal de dudas.
- Resolución de problemas por parte del profesor.

Prácticas informáticas.

2

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El alumno debe ser capaz de manejar los métodos de análisis de datos univariante, bivariante y multivariante.

Haber cursado o estar cursando las asignaturas "Estadística aplicada" y " Optimización en redes".

1. Comprender las técnicas exploratorias para el tratamiento de datos univariantes y bivariantes

2. Conocer diversas técnicas para el análisis exploratorio de datos multivariantes

3. Utilizar software estadístico para el análisis de datos

Examen teórico-práctico*: 80%
Realización de ejercicios y prácticas: 20%
Nota*: El 20% de la calificación obtenida por ejercicios y prácticas se mantendrá para la convocatoria extraordinaria.

1. Cuadras, C. (2011). Nuevos Métodos de Análisis Multivariante. Ed. CMC Editions. Disponible en http://www.ub.edu/stat/personal/cuadras/metodos.pdf
2. Salafranda; Guardia; Ferrer; Turbany (1992). Análisis exploratorio de datos: Nuevas Técnicas Estadísticas. PPU
3. Peña, D. (2002). Análisis de datos multivariantes. McGraw-Hill.