TÉCNICAS ECONOMÉTRICAS APLICADAS A LA INTELIGENCIA DE NEGOCIO

Competencias y objetivos

Información provisional. Pendiente de aprobación por la Comisión de Estudios y Formación de la Universidad de Alicante.

Contexto de la asignatura para el curso 2021-22
Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)
Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2021-22

Contexto de la asignatura para el curso 2021-22

Esta asignatura se enmarca dentro del bloque de conocimientos en análisis de datos del Programa de estudios propios en Técnicas de análisis y gestión inteligente de negocios.

El conocimiento que los estudiantes adquieren con esta asignatura le permitirán tener un primer contacto con metodologías de análsis ampliamente utilizadas en la gestión inteligente de negocios, que permiten analizar cuestiones como los precios, la demanda, o hacer predicciones en base a diferentes criterios.

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)

Competencias Generales

CG1 : Tener la capacidad de búsqueda, gestión y uso de información y recursos en el ámbito del desarrollo de proyectos.
CG10 : Tener capacidad para aplicar de manera efectiva herramientas analíticas y predictivas de aprendizaje automático.
CG7 : Tener capacidad para extraer, interpretar y analizar datos de diferentes entornos.
CG8 : Tener capacidad para presentar los resultados obtenidos en las diferentes técnicas de datos de manera eficiente y atractiva.

Competencias Específicas

CE1 : Conocer los tipos de datos existentes y las técnicas más apropiadas para su correcta interpretación y su empleo en la toma de decisiones estratégicas en los negocios.
CE2 : Realizar análisis descriptivos de datos con el objetivo de facilitar la interpretación de estos, mejorando la capacidad de interpretación y la percepción de la situación empresarial.
CE3 : Conocer e interpretar modelos de regresión lineal que permitan extraer información prospectiva de manera ajustada.
CE4 : Corregir y ajustar los modelos econométricos para dotar de una mayor capacidad explicativa y reducir sus errores.
CE5 : Conocer e interpretar modelos de regresión no lineal, identificando las principales diferencias con respecto a los modelos avanzados de regresión lineal.

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2021-22

Con esta asignatura, se espera que los estudiantes adquieran conocimientos básicos sobre el análisis de datos a partir de las metodologías econométricas más utilizadas, así como adentrarles en el uso de téncnicas basdas en inteligencia artificial.

Competencias y objetivos

Contexto de la asignatura para el curso 2021-22

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2021-22

Datos generales

Departamentos con docencia

Estudios en los que se imparte