Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2017-18

La asignatura optativa Tratamiento de Datos para Sistemas de Información realiza una introducción a los diferentes métodos estadísticos relacionados con el muestreo, la estadística descriptiva y la inferencia estadística. Partiendo de los conocimientos previos adquiridos en la asignatura Estadística, se pretende capacitar a los estudiantes tanto en las técnicas del diseño de encuestas, como en lo referente al tratamiento estadístico de la información obtenida. Además, se describirán las aplicaciones del tratamiento estadístico de la información a la investigación de mercados, el marketing y la gestión empresarial.

 

 

Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees)

Specific Competences (Specific Technology):>>Information Systems

  • CESI5 : Capacity to understand and apply the principles of risk assessment and apply them correctly when drawing up and executing action plans.
  • CESI6 : Capacity to understand and apply quality management and technological innovation principles and techniques in organisations.

 

Basic Competences

  • CB3 : Students must be able to gather and interpret relevant data (usually within their area of study) in order to make judgements that include reflection on relevant social, scientific or ethical issues.

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

No data

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2017-18

  • Conocer la terminología básica de Estadística.
  • Comprender, interpretar y analizar los métodos estadísticos tratados en esta asignatura relacionados con el muestreo y la inferencia estadística.
  • Comprender la metodología para sintetizar los datos de una encuesta en una base de datos para su posterior análisis estadístico y ser capaz de analizar la información obtenida a partir de dichos datos con la ayuda de distintas técnicas estadísticas y paquetes de software estadístico.
  • Ser capaz de aplicar la estadística a distintos ámbitos y en particular a la investigación de mercados, el marketing y la gestión empresarial.
  • Fomentar el espíritu crítico en los estudiantes hacia diferentes técnicas y aplicaciones de la estadística, valorando su importancia y su continua evolución.

 

 

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General

Code: 34053
Lecturer responsible:
PUJOL LOPEZ, MARIA DEL MAR
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 1,20
Practical credits: 1,20
Distance-base hours: 3,60

Departments involved

  • Dept: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Area: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Theoretical credits: 1,2
    Practical credits: 1,2
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught