Contenido de XSL

Sistemas de Apoyo a la Decisión

Centro
Escuela de Ingeniería de Bilbao
Titulación
Grado en Ingeniería Informática de Gestión y Sistemas de Información
Curso académico
2023/24
Curso
3
Nº Créditos
6
Idiomas
Castellano
Euskera

DocenciaAlternar navegación

Distribución de horas por tipo de enseñanza
Tipo de docenciaHoras de docencia presencialHoras de actividad no presencial del alumno/a
Magistral4567.5
P. Ordenador1522.5

Guía docenteAlternar navegación

ObjetivosAlternar navegación

Las competencias específicas incluyen ser capaz de los siguientes aspectos:

C1: Comprender los fundamentos de la ayuda a la decisión.

C2: Aplicar diferentes estrategias en la toma de decisiones

C3: Discutir la naturaleza de las distintas formas de aproximarse al problema de la toma de decisiones en contextos y aplicaciones diversas.





COMPETENCIAS del módulo "M03 Sistemas de Información":



M03CM01

Capacidad para integrar soluciones de tecnologías de la información y comunicaciones y procesos empresariales para satisfacer las necesidades de información de las organizaciones, permitiéndoles alcanzar sus objetivos de forma efectiva y eficiente, dándoles así ventajas competitivas.





M03CM02

Capacidad para determinar los requisitos de los sistemas de información y comunicación de una organización atendiendo a aspectos de seguridad y cumplimiento de la normativa y la legislación vigente.





M03CM03

Capacidad para participar activamente en la especificación, diseño, implementación y mantenimiento de los sistemas de información y comunicación





M03CM04

Capacidad para comprender y aplicar los principios y prácticas de las organizaciones, de forma que puedan ejercer como enlace entre las comunidades técnica y de gestión de una organización y participar activamente en la formación de los usuarios.





M03CM05

Capacidad para comprender y aplicar los principios de la evaluación de riesgos y aplicarlos correctamente en la elaboración y ejecución de planes de actuación.





M03CM06

Capacidad para comprender y aplicar los principios y las técnicas de gestión de la calidad y de la innovación tecnológica en las organizaciones.



TemarioAlternar navegación

1. Introducción a los sistemas de apoyo a la decisión

2. Clasificación supervisada

3. Algoritmos de inferencia

4. Aplicaciones y casos de uso: e.g. "Business Intelligence". Decisión clínica. Retos abiertos en investigación. etc

MetodologíaAlternar navegación

La asignatura tiene caracter presencial.



Clases MAGISTRALES (M): se trabajarán fundamentos teóricos y ejercicios a modo de ejemplo que posteriormente se emplearán en los ejercicios prácticos. Se fomenta la actitud pro-activa, discusión y pensamiento crítico.



Grupos de ORDENADOR (GO) se analizará cómo se implementan en sistemas reales las técnicas estudiadas durante las clases magistrales (M) con herramienta actuales. Se fomenta el trabajo autónomo para resolver los distintos objetivos propuestos.

Sistemas de evaluaciónAlternar navegación

Ponderación:

50% Prácticas y Trabajos:

· Requisito: obtener al menos, el 40% de la calificación de este apartado (es decir, obtener 2 puntos en las prácticas y trabajos).



50% Examen:

· Requisito: obtener, al menos, el 40% de la calificación de este apartado (es decir, obtener, al menos, 2 puntos en el examen).



Los requisitos mencionados serán aplicados a todas las convocatorias y modalidades de evaluación.





Convocatoria Ordinaria:

· 50% Prácticas y trabajos: se obtiene mediante evaluación continua haciendo diversas prácticas y trabajos individuales y grupales.

· 50% Examen





“Evaluación Final” siempre que se cumplan las condiciones establecidas en la normativa puede adherirse a la evaluación final. Se aplica el criterio establecido para la convocatoria extraordinaria.





Renuncia de los estudiantes a una convocatoria (Presentado vs. No Presentado)

- Presentado: asistencia al examen de la asignatura en la convocatoria correspondiente.

- No-Presentado: cuando no asiste al examen.

Materiales de uso obligatorioAlternar navegación

e-gela

BibliografíaAlternar navegación

Bibliografía básica

- Ian Witten, Eibe Frank, Mark. Hall Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann, 2011 (4th Ed. 2017)

- E. Alpaydin. Introduction to Machine Learning. MIT Press, 2009 ó 2012

- Business Intelligence, Analytics, And Data Science: A Managerial Perspective, 4/E Editor: PEARSON INDIA (2019) ISBN-10: 9353067022







Bibliografía de profundización

- Tom Mitchell. Machine Learning. McGraw Hill, 1997.
- Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork; Pattern Classification; Ed. Wiley-Interscience; 2 ed ISBN-13: 978-0471056690
- C.M. Bishop; Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. (2006).
- R. Clemen, T. Reilly. Making Hard Decisions. South Western, 2004

Revistas

Decission Support Systems (Elsevier)



Tribunal de convocatorias 5ª, 6ª y excepcionalAlternar navegación

  • ATUTXA SALAZAR, AITZIBER
  • GOJENOLA GALLETEBEITIA, KOLDOBIKA
  • PEREZ RAMIREZ, ALICIA

GruposAlternar navegación

01 Teórico (Castellano - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
20-28

13:00-14:00

11:00-13:00

29-29

13:00-14:00

11:00-13:00

31-35

13:00-14:00

11:00-13:00

Profesorado

Aula(s) impartición

  • P4I 10A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P4I 10A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P4I 10A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P4I 10A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P4I 10A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P4I 10A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II

01 P. Ordenador-1 (Castellano - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
20-28

09:00-10:00

29-29

09:00-10:00

31-35

09:00-10:00

Profesorado

Aula(s) impartición

  • P8I 8L - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P8I 8L - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P8I 8L - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II

01 P. Ordenador-2 (Castellano - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
20-28

10:00-11:00

29-29

10:00-11:00

31-35

10:00-11:00

Profesorado

Aula(s) impartición

  • P8I 8L - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P8I 8L - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P8I 8L - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II

31 Teórico (Euskera - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
20-20

08:00-09:00

09:00-11:00

21-28

08:00-09:00

09:00-11:00

29-29

08:00-09:00

09:00-11:00

31-35

08:00-09:00

09:00-11:00

Profesorado

Aula(s) impartición

  • P3I 2A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P3I 2A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P3I 2A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P3I 2A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P3I 2A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P3I 2A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P3I 2A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P3I 2A - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II

31 P. Ordenador-1 (Euskera - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
20-29

11:00-12:00

31-35

11:00-12:00

Profesorado

Aula(s) impartición

  • P7I 7L - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P7I 7L - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II

31 P. Ordenador-2 (Euskera - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
20-29

12:00-13:00

31-35

12:00-13:00

Profesorado

Aula(s) impartición

  • P7I 7L - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II
  • P7I 7L - ESCUELA DE INGENIERIA DE BILBAO-EDIFICIO II