Competències i objectius

 

Context de l'assignatura per al curs 2023-24

This is an elective course in the second year of the Master in Quantitative Economics. Students have already taken a sequence of mandatory courses in Statistics and Econometrics in the previous year. This course presents advanced topics related to that sequence, with an special focus on managing and analysing massive data sets ("big data") and using machine learning techniques.

 

 

Competències de l'assignatura (verificades per ANECA en graus i màsters oficials) per al curs 2023-24

Competències generals del títol (CG)

  • CG1 : Capacitat per a fer treball de recerca.
  • CG2 : Capacitat per a la recerca de dades (naturals i experimentals) i anàlisis d'aquesta informació.
  • CG3 : Capacitat d'aplicar teoria econòmica per a representar situacions reals.
  • CG4 : Capacitat de treball en equip.
  • CG5 : Capacitat d'aprenentatge autònom.
  • CG6 : Compromís ètic i responsabilitat social en el treball, respectant el medi ambient, coneixent i comprenent la importància del respecte als drets fonamentals, a la igualtat d'oportunitats entre homes i dones, a l'accessibilitat universal per a les persones amb discapacitat i al respecte als valors propis d'una cultura de pau i valors democràtics.
  • CG7 : Analitzar els problemes amb raonament crític, sense prejudicis, amb precisió i rigor.
  • CG8 : Capacitat de síntesi.

 

Competències específiques (CE)

  • CE1 : Capacitat de llegir raonadament i d'avaluar de manera crítica articles d'investigació en economia, i copsar-ne les contribucions essencials i les debilitats.
  • CE2 : Capacitat d'entendre com s'han resolt en cada cas els problemes tècnics als quals s'han hagut d'enfrontar els autors dels articles d'investigació.
  • CE3 : Capacitat de realitzar proves de proposicions i teoremes.
  • CE4 : Capacitat de comprendre i replicar les anàlisis empíriques i els experiments de simulació en què es basen les conclusions presentades en els articles d'investigació d'altres autors.
  • CE5 : Capacitat de plantejar problemes econòmics rellevants de manera precisa, i de donar resposta adequada a aquests problemes utilitzant les tècniques apreses en els diferents cursos, sustentant-se, si el seu estudi ho requereix, en anàlisis teòriques, empíriques o de simulació.

 

 

 

Resultats d'aprenentatge (Objectius formatius)

  • Ser capaç de llegir raonadament i avaluar de manera crítica articles d'investigació en econometria, captar-ne les contribucions essencials i les febleses i, a més, entendre de quina manera s'han resolt en cada cas els problemes tècnics amb què s'han hagut d'enfrontar els autors.
  • Aprendre a fer proves de proposicions i teoremes.
  • Ser capaç de comprendre i replicar les anàlisis empíriques i els experiments de simulació, en què es basen les conclusions presentades en els articles d'investigació d'altres autors.

 

 

Objectius específics indicats pel professorat per al curs 2023-24


The purpose of this course is to show students how to manage and analyse massive data sets ("big data") and how to use machine learning techniques.

 

 

Dades generals

Codi: 41242
Professor/a responsable:
Albarran Pérez, Pedro
Crèdits ECTS: 5,00
Crèdits teòrics: 1,20
Crèdits pràctics: 0,40
Càrrega no presencial: 3,40

Departaments amb docència

  • Dep.: FONAMENTS DE L'ANALISI ECONOMICA
    Àrea: FONAMENTS DE L'ANALISI ECONOMICA
    Crèdits teòrics: 1,2
    Crèdits pràctics: 0,4
    Aquest departament és responsable de l'assignatura.
    Aquest dep. és responsable de l'acta.

Estudis en què s'imparteix