Presentación

Módulo práctico de ITA
(Grupo M)

Bienvenidos !! 🖖🌹

Al modulo práctico de ITA (grupo F) …

… y prácticamente a la Universitat de València

Un poco de información sobre mi

Pedro J. Pérez (pedro.j.perez@uv.es)

Habitualmente doy la asignatura de Econometría

Este curso solo doy otra asignatura: Programación y manejo de datos (optativa de 4º)

Entusiasta de R

Mis objetivos/esperanzas con el curso

Que aprendáis a manejar datos con R

Espero que os sea útil en el futuro

Que os guste R

Que os divirtáis con R

¿Qué vamos a hacer en el modulo práctico de ITA?

Aprender a programar en R para analizar y manejar datos

Recomendaciones de la CAT:

Enseñanza de la economía motivada por problemas y datos del mundo real.

Potenciar el análisis y gestión de datos con R

Para analizar datos, ¿realmente necesito aprender R?

SÍ

¿Por qué necesito aprender R?

Estamos inmersos en una época de cambio tecnológico acelerado, conocida como la era del Big Data.
Una parte importante de esos avances están relacionados con la abundancia de datos.

“The world’s most valuable resource is no longer oil, but data” (The Economist, 2017).

Necesidad de convertir datos en información que aporte valor a las corporaciones.
Aparición de un nuevo campo de conocimiento que está irrumpiendo con fuerza en muchos planes de estudio: la Ciencia de Datos
Para hacer “Ciencia de Datos” es necesario programar. Y R es uno de los lenguajes más utilizados en este campo.

Ser “cientifico de datos” ¿es un buen trabajo?

“The data scientist is the sexiest job of the century” : Harvard Business Review (2012).
Según este artículo de HBR, parece que en 2022 todavía sigue siendo un empleo muy demandado.

Para trabajar en DS, ¿qué necesito saber?

Para un data scientist son muy importantes las hackings skills (programación)

Forma de trabajar con el “entorno R”

R es un entorno (y un lenguaje de programación) para hacer estadística

Podemos pensar que un análisis con datos tiene varias etapas.

En resumen: el modulo práctico de ITA es . . .

Una introducción a la Ciencia de Datos
Para ello hace falta “programar”. Utilizaremos R.
El énfasis se pondrá, en desarrollar competencias/conocimientos prácticos para “manejar” datos.

Para “aprender” estas habilidades se han de practicar.
El trabajo en clase y fuera de clase es muy importante!!
Espero que aprendáis y que os guste … en realidad, espero que NOS divirtamos!!

Datos prácticos

Detalles del curso

ITA: modulo teórico y modulo práctico

Clases: lunes por la tarde (3 subgrupos)
Calendario: 14 semanas (+1 el 23 de Diciembre)

Importancia del trabajo con ordenador. Es necesario tener un ordenador con R y RStudio instalados, tanto en casa con en el aula.
Mandaré tareas para la semana siguiente!!

Tutorías: Martes de 13 a 14 y Miércoles de 12 a 14 despacho 3P13B

Bibliografía: R for Data Science de Hadley Wickham y Garrett Grolemund. Aquí la primera edición en castellano

Evaluación de ITA

30% examen final + 70% evaluación continua

Evaluación continua: 20% modulo teórico + 50% modulo práctico

Importante!!: Hace falta aprobar el examen final para superar la asignatura

Evaluación del modulo práctico de ITA

Aporta un 50% de la nota de ITA

Ese 50% se compondrá de:

- Asistencia (1 punto)

- tareas a resolver en el aula (1,5 puntos)

- tareas para casa (1 punto)

- 1 proyecto en grupo (3 personas) (1,5 puntos)  &emsp;  &emsp; [por ejemplo, los trabajos de [BigData](https://perezp44.github.io/intro-ds-23-24-web/05-trabajos-estudiantes.html)]

Comenzamos el curso !!!! 💻🤞 💪🏼 💪🏼