Professors Titulars
Professors Docents
Els Resultats d'Aprenentatge d'aquesta assignatura són:
R1. Entendre el concepte de govern de dades
R2. Definir una estratègia de dades correcta alineada amb l'estratègia empresarial
R3. Definir una estratègia correcta de govern de dades
R4. Entendre com protegir les dades
R5. Manipular i codificar algorismes d'aprenentatge automàtic supervisat i no supervisat
El processament i l'anàlisi de dades avançats impliquen accions i mètodes realitzats sobre dades que ajuden a descriure fets, detectar patrons, desenvolupar explicacions i provar hipòtesis. Això inclou:
- El govern de les dades
- L'anàlisi de dades estadístiques
- La modelització
- La interpretació dels resultats
L'assignatura té un funcionament setmanal amb dues sessions lectives. Cada sessió es divideix en dues parts: una primera part és magistral en la qual el professor explica els nous continguts i una segona a la qual els alumnes treballen en nous exercicis per consolidar la matèria. Cada dues o tres sessions es realitzen activitats avaluatives individuals o en grup mitjançant proves escrites, recollida dels exercicis realitzats a casa, etc.
A la següent taula es posen en relació els resultats d'aprenentatge amb el contingut impartit per assolir-los.
R1. Comprendre el concepte de governança de dades
- Reconèixer els actius de dades dels sistemes d'informació
- Definicions de govern de dades
- Principis d'orientació ISO per a la gestió
- Beneficis d'un bon govern de les dades
- Creu que el govern de dades i els resultats empresarials estan correlacionats?
R2. Definir una correcta estratègia de dades alineada amb l'estratègia empresarial
- Components del govern de dades
- Components del pla de gestió de dades
- Cicle de vida de les dades
- Examinar la relació entre la gestió de dades i el govern de dades
R3. Definir una correcta estratègia de governança de dades
- Estratègia de govern de dades
- Estratègia de dades en l'era del Big Data
- Plantilla de govern de dades
R4. Comprendre com protegir les dades
- Seguretat de dades, conformitat i còpies de seguretat i MIS2
- Recuperació en cas de catàstrofe i continuïtat de l'activitat
R5. Manipular i codificar algoritmes supervisats i no supervisats d'aprenentatge automàtic: Codi bàsic, exemples, script
Amb la finalitat d'avaluar si l'alumne ha assolit en un grau adequat els objectius perseguits a l'assignatura es fan servir diferents activitats d'avaluació (amb una freqüència aprox. setmanal).
A la següent taula es mostra el percentatge d'avaluació de cada activitat sobre la nota final:
SISTEMA D'AVALUACIÓ CONTINUA:
R2 - 15% - 20% - ACTIVITAT A CLASSE (DEURES)
R4 - 35% - 20% - TREBALL EN GRUP
R5 - 15% - 20% - TREBALL EN GRUP
R6 - 35%
- 20% - PROJECTE EN GRUP
- 20% - FINAL EXAM (CONVOCATÒRIA ORDINÀRIA)
Objectius de l'avaluació contínua:
- L'objectiu principal és ajudar els alumnes a portar al dia l'assignatura i aconseguir un bon mètode de treball, de manera que els ajudi a assimilar la matèria, impartida de forma progressiva, i en l'obtenció de bons resultats acadèmics.
- També permet valorar la feina que fa l'alumne dia a dia, sense que la seva nota depengui únicament dels exàmens realitzats durant els semestres del curs acadèmic.
- De cara a professor, ajuda a tenir més informació de la feina realitzada pels alumnes i un millor coneixement d'aquests, tant a nivell acadèmic com personal.
Política de recuperació de l'examen: en cas de suspendre el curs en general, tindreu l'oportunitat de tornar a fer un examen, sempre que s'hagin presentat treballs i projectes.
La nota de tornada serà: 40% l'examen de tornada i 60% l'avaluació contínua obtinguda durant el curs.
- Data Strategy - how to profit from a World of big data, analytics and artificial intelligence (2022). Bernard Marr. 2nd Edition. KoganPage
- Data Governance. How to design, deploy and sustain and effective data governance program (2020). John Ladley. 2nd Edition. Elsevier.
- DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge) 2017. 2nd Edition. Technics Publications. Basking Ridge, New Jersey.
- ISO/IEC 38505-1:2017. International Standard. Information Technology - Governance of IT - Governance of data. Part1: Application of ISO/IEC 38500 to the governance of data
- James et al. - 2021 - An Introduction to Statistical Learning
- Easy Steps To Managing Cyber Security Risk Edited By Jonathan Reuvid