Consultoría Estadística
Código: 104877Créditos: 6
| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Estadística Aplicada | OP | 4 |
Profesor/a de contacto
- Nombre :
- Llorenç Badiella Busquets
- Correo electrónico :
- llorenc.badiella@uab.cat
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
Herramientas informáticas para la Estadística
Modelos Lineales 1
Modelos Lineales 2
Modelización Avanzada
Aprendizaje No supervisado
Aprendizaje Automático 1
Objetivos
Consolidar y ofrecer nuevas herramientas para iniciar una carrera profesional como Estadístico
El enfoque de la asignatura cubre los diferentes ámbitos de aplicación de la consultoría:
- Ciencias de la salud
- Banca y seguros
- Estudios sociológicos y encuestas
Resultados de aprendizaje
- CM14 (Proponer el modelo estadístico necesario para analizar conjuntos de datos pertenecientes a estudios reales.) Proponer el modelo estadístico necesario para analizar conjuntos de datos pertenecientes a estudios reales.
- KM17 (Reconocer los modelos estadísticos para el análisis de datos con distintas estructuras y complejidad que aparecen frecuentemente en distintos ámbitos de aplicación.) Reconocer los modelos estadísticos para el análisis de datos con distintas estructuras y complejidad que aparecen frecuentemente en distintos ámbitos de aplicación.
- SM16 (Seleccionar las fuentes de información adecuadas para el trabajo estadístico) Seleccionar las fuentes de información adecuadas para el trabajo estadístico
- SM17 (Debatir artículos científicos en que se plantee el análisis de un estudio propio de las diferentes áreas de aplicación.) Debatir artículos científicos en que se plantee el análisis de un estudio propio de las diferentes áreas de aplicación.
- SM18 (Depurar la información disponible para su posterior tratamiento estadístico.) Depurar la información disponible para su posterior tratamiento estadístico.
- SM19 (Analizar datos de estructuras complejas, ya sea por su naturaleza o por su dimensión.) Analizar datos de estructuras complejas, ya sea por su naturaleza o por su dimensión.
Contenidos
Contenidos Transversales
- Profesión de Estadístico/a
- SoCE
- CV
- Carrera profesional
- Continuación de los estudios
Aspectos prácticos de la profesión
- Estructura del Informe
- Reuniones de trabajo
- Briefing del proyecto
- Protocolo del estudio
- Determinación del tamaño de muestra
- Presupuestos
- Calendario
- Estructuración de los proyectos
- Software R / SAS / Python
- Comunicación de resultados
Revisión de competencias en técnicas estadísticas
- Modelos Avanzados
- Análisis de Clústeres
- Machine Learning, Data Science y Estadística
- Big Data
- Imputación de datos faltantes
- Inferencia causal
- Estadística Bayesiana
Competencias técnicas complementarias
- Informes avanzados con Rmarkdown
- Gráficos avanzados con R (Data Story Telling)
- Aplicaciones web con R-Shiny (Tamaño de muestra)
- Tutoriales web con R-learnr
- Procedimientos complejos (Proyecto Comparegroups)
- Control de versiones con Git y GitHub
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Sesiones prácticas | 30 | 1,2 | CM14, KM17, SM16, SM17 |
| Teoría | 30 | 1,2 | CM14, KM17, SM16, SM17, SM18, SM19 |
| Casos Prácticos | 15 | 0,6 | CM14, KM17, SM16, SM17 |
La asignatura seguirá la siguiente metodología de trabajo:
- Clases teóricas
- Sesiones prácticas de software
- Evaluación de casos prácticos
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Trabajo de consultoria en grupo - Contribución individual | 20 | 12,5 | 0,5 | CM14, KM17, SM16, SM18, SM19 |
| Proyecto Individual 2 | 15 | 12,5 | 0,5 | CM14, KM17, SM16, SM17 |
| Proyecto en grupo 1 | 15 | 12,5 | 0,5 | CM14, KM17, SM16, SM17 |
| Trabajo de consultoria en grupo | 20 | 12,5 | 0,5 | CM14, KM17, SM16, SM18, SM19 |
| Proyecte en grupo 2 | 15 | 12,5 | 0,5 | CM14, KM17, SM16, SM17 |
| Proyecto Individual 1 | 15 | 12,5 | 0,5 | CM14, KM17, SM16, SM17 |
La asignatura se evaluará mediante la resolución de diferentes casos prácticos que se llevarán a cabo en grupo o individualmente.
- Casos prácticos individuales
- Tamaño de muestra y simulaciones
- Kaggle
- Casos prácticos en grupo
- Gráficos avanzados / aplicaciones web
- Artículo técnico
- Trabajo de consultoría en grupo
- Informe
- Exposición oral
- Participación en actividades de evaluación
- Intervenciones
- Preguntas
Evaluación única
En esta asignatura no se contempla la posibilidad de evaluación única.
No Evaluable
En caso de que el estudiante no haya presentado más de un 60% de las actividades ponderadas de evaluación, se considerará que no hay suficientes evidencias de evaluación y la nota asignada será No Evaluable.
Uso de herramientas de IA
Para esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) exclusivamente en las actividades autónomas para tareas de apoyo (búsqueda bibliográfica o de información, corrección de textos y corrección de la programación estadística). El estudiante deberá identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas empleadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo estas han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La falta de transparencia en el uso de la IA se considerará falta de honestidad académica y puede comportar una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad.
Bibliografía
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
Software
SAS, R, Python, Latex, Markdown, RShiny
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
| Tipo de docencia | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (TE) Teoría | 1 | Catalán | primer cuatrimestre | tarde |
| (SEM) Seminarios | 1 | Catalán | primer cuatrimestre | tarde |