Professors Titulars
Professors Docents
Pel que fa a la part merament estadística, l'alumnat coneixerà els conceptes bàsics de la inferència estadística i sabrà ajustar diferents models de regressió sabent en cada cas quin model és el més idoni duent a terme les diferents fases de selecció de variables, validació i interpretació dels mateixos. En la vessant predictiva, coneixerà les diferents tècniques de clustering i sabrà quina d'elles aplicar segons les característiques del problema per obtenir els millors indicadors de predicció. La comprensió a nivell teòric, li permetrà treure el màxim rendiment de cada tècnica.
Pel que fa al programari R, l'alumne serà capaç de programar anàlisis complexes per a cadascuna de les metodologies estudiades amb l'ajuda de scripts-guia i mitjançant pràctiques que involucren problemes reals amb grans volums de dades. A més, s'especialitzarà en la visualització de resultats, fet que contribuirà a millorar la comunicació amb els futurs clients.
Inferència estadística.
Programació en R.
Models de regressió.
Models de clustering.
Tècniques per a reducció de dimensionalitat.
Les classes combinen explicacions teòriques per part del professorat amb altres més pràctiques. La majoria de pràctiques i exercicis d'aquesta assignatura es desenvolupen en grup, ja que es considera clau que l'alumne pugui intercanviar idees i opinions en aquest àmbit.
Es realitzaran exercicis per a una avaluació continuada.
Els resultats d'aprenentatge d'aquesta assignatura són els següents:
ADM_RA5: L'alumne coneix els conceptes d'anàlisi estadística relacionats amb la inferència, regressió, clustering per a grans volums de dades.
ADM_RA6: L'alumne és capaç de dissenyar i programar anàlisis complexes mitjançant una tecnologia d'anàlisi estadística disponible al mercat.