Grau en Business Intelligence i Data Analytics

I si poguessis interpretar les dades abans que el mercat canviï?

Matemàtiques

Descripció: 

L'objectiu del curs no és ensenyar matemàtiques com un cos abstracte de coneixements, ni reproduir un curs d'economia a través del llenguatge matemàtic. Més aviat, els estudiants aprenen a utilitzar conceptes i tècniques matemàtiques per comprendre, formular i resoldre problemes que sorgeixen en contextos empresarials.

El que distingeix aquesta versió de l'assignatura és que l'aprenentatge s'organitza al voltant d'un repte en equip que dura tot el semestre. Els estudiants treballen en equips de cinc persones en una sola empresa —una cafeteria del campus — i apliquen cada tècnica matemàtica, en la mateixa quinzena que s'ensenya, a una decisió real que la direcció ha de prendre. El repte no és una tasca afegida al final del curs: és el fil conductor de tot el contingut.

Tipus assignatura
Primer - Obligatoria
Semestre
Primer
Curs
1
Crèdits
6.00

Professors Titulars

Professor/a
Coneixements previs: 

Aquest curs està dissenyat com a revisió dels principals mètodes matemàtics que requereixen els estudiants de negocis, economia i gestió. Només assumeix un coneixement bàsic de l’anàlisi matemàtica i anirà construint lentament des de temes força elementals fins a una introducció al càlcul i els mètodes més complexos utilitzats en estudis més avançats.

Objectius: 

Aquest curs busca ajudar-vos en:

·        Revisar conceptes bàsics matemàtics.

·        Practicar operacions i estimacions de quantitats.

·        Entendre com les matemàtiques tenen un paper important en els negocis.

Continguts: 


Conceptes tractats


1. Repàs dels conceptes bàsics

2. Equacions lineals, sistemes d’equacions lineals, oferta i demanda, programació lineal

3. Funcions quadràtiques, funcions de cost, ingressos i benefici

4. Derivació, funcions marginals i elasticitat

5. Optimització de funcions econòmiques i derivades parcials

6. Integració, excedent del consumidor i del productor

7. Potències i logaritmes

8. Matemàtiques financeres

9. Matrius

Desglossament detallat dels continguts




SetmanaContingutRepte d’equip
Setmana 1Llenguatge matemàtic i àlgebra. Activitat diagnòstica, repàs d’àlgebra, fraccions, aïllament de fórmules, pràctica guiada i reflexió. Prova de nivell.Sprint 0: formació dels equips i assignació de rols.
Setmana 2Funcions lineals i pensament gràfic. Pendent, ordenada a l’origen, construcció de gràfics, interpretació i modelització.Inici de l’Sprint 1.
Setmana 3Sistemes d’equacions lineals. Mètodes de substitució i eliminació, interpretació gràfica i aplicacions. Oferta i demanda.Punt de control de l’Sprint 1 (segona sessió).
Setmana 4Funcions quadràtiques. Gràfics, simetria, vèrtex, completació del quadrat i interpretació. Ingressos, costos i beneficis.Inici de l’Sprint 2.
Setmana 5Comprensió del canvi. Taxes de variació mitjana i instantània, pendent i raonament gràfic. Aplicacions de les derivades i diagrames de signes.
Setmana 6Tècniques de derivació. Regla de la potència, suma i diferència de funcions, funcions marginals i elasticitat.Punt de control de l’Sprint 2 (segona sessió).
Setmana 7Taller integrat i repàs. Examen parcial.
Setmana 8Fonaments de l’optimització. Punts estacionaris, condició de primer ordre i prova de la segona derivada.Inici de l’Sprint 3.
Setmana 9Derivades parcials. Funcions de dues variables i optimització de dos productes.
Setmana 10Programació lineal i optimització. Regions factibles, restriccions, funcions objectiu i presa de decisions.Punt de control de l’Sprint 3 (segona sessió).
Setmana 11Integració. Excedent del consumidor i del productor; acumulació al llarg del temps.Inici de l’Sprint 4.
Setmana 12Potències i logaritmes; matemàtiques financeres. Interès compost, valor actual, VAN i TIR.Punt de control de l’Sprint 4 (segona sessió).
Setmana 13Matrius. Operacions, matriu inversa, regla de Cramer i cadenes de Markov.Sprint 5: informe integrat i presentació davant del consell.
Setmanes 14–15Repàs i examen final.

Metodologia: 

Dues sessions per setmana on es mostraran els conceptes bàsics i la seva aplicació en situacions pràctiques. Es resoldran exercicis a classe i també es proposaran problemes perquè els estudiants puguin aplicar els conceptes apresos.

Cada tema tindrà els següents elements:

 


Elements

Mètode

Revisió de conceptes

Classe Magistral

Problemes exemple

Classe Magistral

Problemes  homeworks

Resolució de problemes

Problemes per practicar

Resolució de problemes

Avaluació: 



L'avaluació contínua té l'estructura següent:




Tipus d’avaluacióPesContingutNivell d’ús de la IATipus d’activitat
Examen parcial25%Primera part de l’assignatura1Molt important
Examen final25%Segona part de l’assignatura1Molt important
Lliurament I: Diagnosticar (part grupal + Playbook individual)10%Temes 1–33 per a la part grupal, 1 per al Playbook individualMolt important
Lliurament II: Decidir (part grupal + Playbook individual)10%Temes 4–63 per a la part grupal, 1 per al Playbook individualMolt important
Lliurament III: Optimitzar (part grupal + Playbook individual)10%Temes 7–103 per a la part grupal, 1 per al Playbook individualMolt important
Tasques individuals per fer a casa (5)20%Tots els temes, extrets del conjunt de dades CUP1Moderadament important
TOTAL100%


Nivells d’ús de la IA


La taula següent descriu els cinc nivells d’ús de la intel·ligència artificial i els requisits associats per a l’estudiant.



NivellSignificatÚs de la IARequisits per a l’estudiant
1Sense IANo es permet l’ús de la IA en cap fase de la tasca. El treball s’ha de realitzar íntegrament sense assistència artificial.L’activitat s’ha de completar de manera independent, demostrant els coneixements i les competències pròpies de l’estudiant, sense utilitzar eines d’IA.
2IA per a la generació d’idees i l’estructuracióLa IA es pot utilitzar per fer pluja d’idees, elaborar esquemes, obtenir orientació inicial o suggeriments d’organització, però no per produir el contingut final.La IA només es pot utilitzar com a suport preliminar. La versió final ha d’estar redactada íntegrament per l’estudiant i no pot incloure contingut generat per IA.
3IA per a l’edicióEs permet l’ús de la IA per millorar la redacció, la claredat, la gramàtica, la puntuació o l’estil, però no per generar contingut nou.Els estudiants han de presentar treball original i incloure la versió inicial (abans de l’ús de la IA) com a evidència del procés d’edició.
4IA per executar tasques, amb avaluació humanaEs permet l’ús de la IA per completar parts específiques de la tasca. L’èmfasi es posa en l’anàlisi crítica i l’avaluació humana del contingut generat.Els estudiants han d’utilitzar la IA en les parts indicades, analitzar i avaluar críticament els resultats obtinguts i referenciar clarament qualsevol contingut generat per IA.
5Ús complet de la IALa IA es pot utilitzar àmpliament durant tot el procés com a eina de suport o «copilot» per desenvolupar el treball.Els estudiants poden integrar lliurement la IA per donar suport al seu treball d’acord amb els objectius de la tasca. En aquest nivell no és obligatori especificar quines parts han estat generades amb IA.


Repte d’equip


El repte s’avalua sobre un total de 100 punts de projecte, distribuïts de la manera següent:

  • 20 punts pels quatre punts de control (checkpoints) (5 punts cadascun).
  • 40 punts per l’informe integrat.
  • 25 punts per la presentació davant del consell (board pitch).
  • 15 punts per la contribució demostrada de cada membre de l’equip, aplicada de manera individual.

La rúbrica completa es proporciona al document del repte.



Examen parcial i examen final


S’organitza un examen de 2 hores durant les setmanes establertes, d’acord amb el calendari comunicat per l’administració.

  • No es permet l’ús de calculadores.
  • Es facilita un full de fórmules preparat pel professorat.
  • No es permet cap altre material.
  • Els estudiants amb absències justificades per motius mèdics han d’aportar la documentació oficial corresponent i seran convocats a una sessió addicional una setmana més tard.
  • Abans de cada examen es realitza una sessió de revisió.
  • No s’exigeix cap qualificació mínima en els exàmens.

Criteris avaluació: 


Criteris d’avaluació i requisits del curs


Els criteris d’avaluació s’apliquen a tots els estudiants; els estudiants repetidors han d’assistir a classe i presentar tots els lliuraments requerits. Qualsevol situació excepcional s’ha de comunicar prèviament al professorat i ha de ser validada pel tutor o tutora.

És obligatori haver presentat els tres lliuraments del projecte per poder presentar-se a l’examen final.

Els lliuraments individuals presentats fora de termini tindran una qualificació de zero.

Llindar d’aprovació: l’assignatura se supera si la qualificació global és igual o superior a 5,0 i la qualificació de l’examen final és igual o superior a 5,0.


No hi ha cap examen de recuperació previst per a Matemàtiques. Això significa que els estudiants que no obtinguin una qualificació d’aprovat hauran de tornar a matricular-se de l’assignatura i començar-ne l’estudi des del principi. Aquesta política està dissenyada per garantir que els estudiants participin activament durant les sessions de classe, ja que la implicació continuada és essencial per desenvolupar una comprensió sòlida dels continguts. Les matemàtiques són una matèria acumulativa, i no assimilar conceptes clau pot dificultar el progrés acadèmic posterior. En exigir una participació plena al llarg de tot el curs, en lloc d’oferir una prova de recuperació, el programa ajuda els estudiants a construir una base sòlida per a l’aprenentatge futur.


Bibliografia bàsica: 

Jacques, I. (2009). Mathematics for Economics and Business. Pearson Education, 9th edition.

Material complementari: 

None