Consultoria Estadística
Codi: 104877Crèdits: 6
| Titulació | Tipus | Curs |
|---|---|---|
| Estadística Aplicada | OP | 4 |
Professor/a de contacte
- Nom :
- Llorenç Badiella Busquets
- Correu electrònic :
- llorenc.badiella@uab.cat
Idiomes dels grups
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
Prerequisits
Eines informàtiques per a l'Estadística
Models Lineals 1
Models Lineals 2
Modelització Avançada
Aprenentatge No supervisat
Aprenentatge Automàtic 1
Objectius
Consolidar i oferir noves eines per a iniciar una carrera professional com a Estadístics
L'enfoc de l'assigantura cobreix els diferents àmbits d'aplicació de la consultoria:
- Ciències de la salut
- Banca i assegurances
- Estudis sociològics i enquestes
Resultats d'aprenentatge
- CM14 (Proposar el model estadístic necessari per a analitzar conjunts de dades pertanyents a estudis reals.) Proposar el model estadístic necessari per a analitzar conjunts de dades pertanyents a estudis reals.
- KM17 (Reconèixer els models estadístics per a l'anàlisi de dades amb diferents estructures i complexitat que apareixen freqüentment en diferents àmbits d'aplicació.) Reconèixer els models estadístics per a l'anàlisi de dades amb diferents estructures i complexitat que apareixen freqüentment en diferents àmbits d'aplicació.
- SM16 (Seleccionar les fonts d'informació adequades per al treball estadístic.) Seleccionar les fonts d'informació adequades per al treball estadístic.
- SM17 (Debatre articles científics en què es plantegi l'anàlisi d'un estudi propi de les diferents àrees d'aplicació.) Debatre articles científics en què es plantegi l'anàlisi d'un estudi propi de les diferents àrees d'aplicació.
- SM18 (Depurar la informació disponible per al tractament estadístic posterior.) Depurar la informació disponible per al tractament estadístic posterior.
- SM19 (Analitzar dades d'estructures complexes, ja sigui per la seva naturalesa o per la seva dimensió.) Analitzar dades d'estructures complexes, ja sigui per la seva naturalesa o per la seva dimensió.
Continguts
Continguts Transversals
- Professió d’Estadístic/a
- SoCE
- CV
- Carrera professional
- Continuació dels estudis
Aspectes pràctics de la professió
- Estructura Informe
- Reunions de treball
- Briefing del projecte
- Protocol de l’estudi
- Determinació de mida de mostra
- Pressupostos
- Calendari
- Estructuració dels projectes
- Software R / SAS / Python
- Comunicació de resultats
Revisió de competències en tècniques estadístiques
- Models Avançats
- Anàlisi de Clústers
- Machine Learning, Data Science i Estadística
- Big Data
- Imputació de dades faltants
- Inferència causal
- Estadística Bayesiana
Competències tècniques complementàries
- Informes avaçats amb Rmarkdown
- Gràfics avançats amb R (Data Story Telling)
- Aplicacions web amb R-Shiny (Mida de mostra)
- Tutorials web amb R-learnr
- Procediments complexes (Projecte Comparegroups)
- Control de versions amb Git i GitHub
Activitats formatives i Metodologia
| Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|
| Sessions pràctiques | 30 | 1,2 | CM14, KM17, SM16, SM17 |
| Teoria | 30 | 1,2 | CM14, KM17, SM16, SM17, SM18, SM19 |
| Casos Pràctics | 15 | 0,6 | CM14, KM17, SM16, SM17 |
L'assignatura seguirà la següent metodologia de treball:
- Classes teòriques
- Sessions pràctiques de software
- Avaluació de casos pràctics
Avaluació
Activitats d'avaluació continuada
| Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|---|
| Treball de consultoria en grup - Contribució individual | 20 | 12,5 | 0,5 | CM14, KM17, SM16, SM18, SM19 |
| Projecte Individual 2 | 15 | 12,5 | 0,5 | CM14, KM17, SM16, SM17 |
| Projecte en grup 1 | 15 | 12,5 | 0,5 | CM14, KM17, SM16, SM17 |
| Treball de consultoria en grup | 20 | 12,5 | 0,5 | CM14, KM17, SM16, SM18, SM19 |
| Projecte en grup 2 | 15 | 12,5 | 0,5 | CM14, KM17, SM16, SM17 |
| Projecte Individual 1 | 15 | 12,5 | 0,5 | CM14, KM17, SM16, SM17 |
L'assignatura s'avaluarà mitjançant la ressolució de diferents casos pràctics que es duran a terme en grup o individualment.
- Casos pràctics individuals
- Mida de mostra i simulacions
- Kaggle
- Casos pràctics en grup
- Gràfics avançats / aplicacions web
- Article tècnic
- Treball de consultoria en grup
- Informe
- Exposició oral
- Participació en activitats d’avaluació
- Intervencions
- Preguntes
Avaluació única
En aquesta ssignatura no es contempla la possibilitat d'avaluació única
No Avaluable
En cas que l'estudiant no hagi presentat més d'un 60% de les activitats ponderades d'avaluació, es considerarà que no hi ha prou evidències d'avaluació i la nota assignada serà No Avaluable.
Ús d'eines d'IA
Per a aquesta assignatura, es permet l'ús de tecnologies d'Intel·ligència Artificial (IA) exclusivament en les activitats autònomes per a tasques de suport (cerca bibliogràfica o d'informació, la correcció de textos i correcció de la programació estadística). L'estudiant haurà d'identificar clarament quines parts han estat generades amb aquesta tecnologia, especificar les eines emprades i incloure una reflexió crítica sobre com aquestes han influït en el procés i el resultat final de l’activitat. La no transparència de l'ús de la IA es considerarà falta d'honestedat acadèmica i pot comportar una penalització parcial o total en la nota de l'activitat, o sancions majors en casos de gravetat.
Bibliografia
Cabrera, J.; McDougall A. (2002). Springer-Verlag New York.Statistical Consulting
Statistical Rules of Thumb - Gerald Van Belle - Wiley Series in Probability and Statistics
Common Errors in Statistics (and How to Avoid Them) - Good, Hardin - Wiley
SAS and R: Data Management, Statistical Analysis, and Graphics - Kleinman , Horton - Chapman and Hall
SAS for Mixed Models, Second Edition - Little et al - SAS Publishing
Programari
SAS, R, Python, Latex, Markdown, RShiny
Grups i idiomes de l'assignatura
La informació proporcionada és provisional fins al 30 de novembre. A partir d'aquesta data, podreu consultar l'idioma de cada grup a través d'aquest enllaç. Per accedir a la informació, caldrà introduir el CODI de l'assignatura
| Tipus de docència | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
|---|---|---|---|---|
| (TE) Teoria | 1 | Català | primer quadrimestre | tarda |
| (SEM) Seminaris | 1 | Català | primer quadrimestre | tarda |