Profesores Docentes
Los resultados de Aprendizaje de esta asignatura son:
- Comprensión de conceptos y tecnologías clave: Los estudiantes comprenderán los conceptos y tecnologías fundamentales que sustentan la inteligencia empresarial (BI) y la analítica.
- Análisis y utilización de Big Data: El curso equipa a los estudiantes para analizar y utilizar Big Data de manera efectiva para el apoyo a la toma de decisiones.
- Diseño e implementación de soluciones de almacenamiento de datos e informes comerciales: Los participantes aprenderán a diseñar e implementar soluciones para el análisis descriptivo, centrándose en el almacenamiento de datos y los informes comerciales.
- Aplicación de técnicas de minería de datos y modelado predictivo: Los estudiantes adquirirán habilidades en la aplicación de minería de datos y modelado predictivo para el apoyo a la toma de decisiones.
- Utilización de análisis de texto, minería de texto y análisis web: El curso cubre la aplicación de análisis de texto, minería de texto, análisis de sentimientos, análisis web, minería web y análisis social para el análisis predictivo.
- Implementación de métodos de toma de decisiones basados en modelos y búsqueda heurística: Los estudiantes aprenderán a implementar la toma de decisiones basada en modelos, los métodos de búsqueda heurística y la simulación para el análisis prescriptivo.
- Utilización de sistemas de decisión automatizados y sistemas expertos: El curso también enseña el uso de sistemas de decisión automatizados, sistemas expertos, gestión del conocimiento y sistemas colaborativos para el apoyo avanzado a la toma de decisiones.
1. Introducción a Business Intelligence y Analytics
2. Big Data y Analytics
3. Analytics Descriptivo - Data Warehousing y Reporting Empresarial
4. Analytics Predictivo - Data Mining y Modelado Predictivo
5. Analytics Predictivo Continuado - Análisis de Texto, Minería Web y Análisis Social
6. Modelos y Simulación / Prescriptive Analytics
7. Analytics Prescriptivo Continuado - Sistemas de Decisión Automatizados y Gestión del Conocimiento
Tres sesiones por semana donde se mostrarán los conceptos básicos y su aplicación en situaciones prácticas. Se resolverán ejercicios en clase y también se propondrán problemas para que los estudiantes puedan aplicar los conceptos aprendidos. Algunos de estos ejercicios se analizarán en la siguiente sesión.
La nota de la asignatura se calculará de la siguiente forma:
Debates: 30%
Casos Bisemanales: 40%
Trabajo final: 30%
Los criterios de evaluación se aplican a todos los alumnos, los repetidores deben asistir a clase y entregar todos los entregables solicitados. Cualquier situación excepcional deberá ser comunicada previamente a los profesores y validada por el tutor.
La asignatura estará aprobada si el cómputo global de la nota es superior a 5.
RETAKE POLICY El Retake consistirá en un examen que incluye todo el contenido de la asignatura. Antes del día del examen se deberán entregar todas los casos prácticos. En caso contrario no se podrá realizar el examen derecuperación.
Business Intelligence, Analytics, Data Science, and AI, 5th edition, Published by Pearson © 2024, by Ramesh Sharda Oklahoma State University | Dursun Delen Oklahoma State University | Efraim Turban Oklahoma State University, University of Hawaii ISBN-13: 978-1292459295