• Capacidad para la toma de decisiones y su correcta implantación en el seno de la organización, seleccionando la mejor alternativa posible y basándose en los conceptos de riesgo, probabilidad y oportunidad.
• Capacidad de fijar los indicadores clave de desempeño de las diferentes áreas de la empresa con el fin de detectar oportunidades de negocio e identificar problemas.
• Capacidad de orientar la empresa a resultados, atendiendo a cualquier variación del entorno, mercado o de la competencia, así como a las innovaciones tecnológicas pertinentes.
• Capacidad de estructurar los diferentes departamentos de la compañía, atendiendo a los criterios de eficacia, eficiencia y pertinencia, con el fin de que la organización alcance sus objetivos.
• Capacidad de fijar los objetivos de la empresa de tal manera que sean ambiciosos pero realistas y conseguibles, así como de establecer las medidas necesarias para controlar su cumplimiento.
• Capacidad de comunicar las decisiones y la información precisa, de manera clara y efectiva, a los diferentes públicos de la empresa, con el fin de alcanzar los objetivos.
• Capacidad de liderar la organización mediante el ejemplo y promoviendo la ética, la cultura de trabajo y la responsabilidad social corporativa.
• Capacidad de gestionar de manera óptima los diferentes recursos económicos, materiales y tecnológicos, así como el talento de la organización.

• Capacidad para identificar, desarrollar y probar soluciones para la correcta captación, almacenamiento, procesamiento y visualización de grandes volúmenes de datos, tanto estáticos como dinámicos, tanto estructurados como no estructurados, en tiempo real y aprovechándolos para mejorar la toma de decisiones en la empresa.
• Capacidad de analizar esa información para mejorar el proceso de toma de decisión tanto personal como de las empresas.

• Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos nacionales e internacionales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
• Trabajo en equipo.
• Habilidades en las relaciones interpersonales.
• Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
• Pensamiento analítico y deductivo.
• Resolución de problemas surgidos en el ejercicio profesional.
• Capacidad de análisis y síntesis.
• Razonamiento crítico y deductivo.
• Capacidad para la toma de decisiones.
• Aprendizaje autónomo.
• Capacidad para fomentar la creatividad, iniciativa y la proactividad.
• Compromiso ético.
• Motivación por la calidad.

• Adquirir y saber aplicar el marco conceptual y actitudinal necesario para aprovechar la gestión del dato dentro de la empresa.
• Convertir los datos en información relevante susceptible de convertirse en conocimiento de cara a la toma de decisiones.
• Conocer y dominar las funcionalidades de los principales ecosistemas y herramientas de gestión del dato.
• Establecer políticas de almacenamiento, procesamiento, visualización y análisis de información dentro de la empresa.
• Obtener conocimientos específicos sobre economía digital y su impacto en la transformación e innovación de una compañía.
• Conocer las tecnologías y herramientas necesarias para llevar a cabo una óptima transformación digital en la empresa.
• Entender las implicaciones y oportunidades que las disciplinas digitales pueden tener en la cultura, gestión y organización de la empresa.
• Impulsar la innovación, transformación y emprendimiento incorporando las disciplinas digitales y técnicas de emprendimiento.
• Adquirir las capacidades digitales que demanda el mercado laboral entre los profesionales con potencial para desarrollar su carrera en empresas de primer nivel.
• Conocer los cambios generados en los productos y servicios gracias al entorno digital.
• Conocer el ecosistema tecnológico de la IV Revolución Industrial en profundidad.
• Aprovechar las tecnologías exponenciales para mejorar los resultados de la empresa.
• Ser capaces de innovar mediante la tecnología, conociendo los principales características e implicaciones del ámbito tecnológico.
• Saber aplicar a cada sector las herramientas tecnológicas más apropiadas para cada situación.

Manual de la asignatura:
Smith, B. (2021). Ciencia de los datos: Consejos y trucos simples y efectivos para aprender ciencia de datos. Independently published

Además, se recomienda la siguiente bibliografía de consulta voluntaria:

Smith, B. (2021). Análisis de datos: Guía avanzada para aprender los ámbitos del análisis de datos de forma eficaz.
Kahneman, D. (2014). Pensar rápido, pensar despacio. Ed.Debate.
Kimball, R y Ross, M. (2016). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition. Kimball Group.
How, M. (2020). The Modern Data Warehouse in Azure: Building with Speed and Agility on Microsoft’s Cloud Platform. Ed. Apress.
Mckinney, W. (2022). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and Jupyter. Ed. O´Reilly
Castro, R. J. (2021). 180 CASOS RESUELTOS EN LENGUAJE DAX: POWER BI Inteligencia de Negocio. Publicaciones Rebel Out Post

Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.

Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.

Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.

Originalidad de los trabajos académicos

Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.

Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.

Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.

Sistema de calificaciones

El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:

0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)

(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).

• Capacidad para la toma de decisiones y su correcta implantación en el seno de la organización, seleccionando la mejor alternativa posible y basándose en los conceptos de riesgo, probabilidad y oportunidad.
• Capacidad de fijar los indicadores clave de desempeño de las diferentes áreas de la empresa con el fin de detectar oportunidades de negocio e identificar problemas.
• Capacidad de orientar la empresa a resultados, atendiendo a cualquier variación del entorno, mercado o de la competencia, así como a las innovaciones tecnológicas pertinentes.
• Capacidad de estructurar los diferentes departamentos de la compañía, atendiendo a los criterios de eficacia, eficiencia y pertinencia, con el fin de que la organización alcance sus objetivos.
• Capacidad de fijar los objetivos de la empresa de tal manera que sean ambiciosos pero realistas y conseguibles, así como de establecer las medidas necesarias para controlar su cumplimiento.
• Capacidad de comunicar las decisiones y la información precisa, de manera clara y efectiva, a los diferentes públicos de la empresa, con el fin de alcanzar los objetivos.
• Capacidad de liderar la organización mediante el ejemplo y promoviendo la ética, la cultura de trabajo y la responsabilidad social corporativa.
• Capacidad de gestionar de manera óptima los diferentes recursos económicos, materiales y tecnológicos, así como el talento de la organización.

• Capacidad para identificar, desarrollar y probar soluciones para la correcta captación, almacenamiento, procesamiento y visualización de grandes volúmenes de datos, tanto estáticos como dinámicos, tanto estructurados como no estructurados, en tiempo real y aprovechándolos para mejorar la toma de decisiones en la empresa.
• Capacidad de analizar esa información para mejorar el proceso de toma de decisión tanto personal como de las empresas.

• Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos nacionales e internacionales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
• Trabajo en equipo.
• Habilidades en las relaciones interpersonales.
• Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
• Pensamiento analítico y deductivo.
• Resolución de problemas surgidos en el ejercicio profesional.
• Capacidad de análisis y síntesis.
• Razonamiento crítico y deductivo.
• Capacidad para la toma de decisiones.
• Aprendizaje autónomo.
• Capacidad para fomentar la creatividad, iniciativa y la proactividad.
• Compromiso ético.
• Motivación por la calidad.

• Adquirir y saber aplicar el marco conceptual y actitudinal necesario para aprovechar la gestión del dato dentro de la empresa.
• Convertir los datos en información relevante susceptible de convertirse en conocimiento de cara a la toma de decisiones.
• Conocer y dominar las funcionalidades de los principales ecosistemas y herramientas de gestión del dato.
• Establecer políticas de almacenamiento, procesamiento, visualización y análisis de información dentro de la empresa.
• Obtener conocimientos específicos sobre economía digital y su impacto en la transformación e innovación de una compañía.
• Conocer las tecnologías y herramientas necesarias para llevar a cabo una óptima transformación digital en la empresa.
• Entender las implicaciones y oportunidades que las disciplinas digitales pueden tener en la cultura, gestión y organización de la empresa.
• Impulsar la innovación, transformación y emprendimiento incorporando las disciplinas digitales y técnicas de emprendimiento.
• Adquirir las capacidades digitales que demanda el mercado laboral entre los profesionales con potencial para desarrollar su carrera en empresas de primer nivel.
• Conocer los cambios generados en los productos y servicios gracias al entorno digital.
• Conocer el ecosistema tecnológico de la IV Revolución Industrial en profundidad.
• Aprovechar las tecnologías exponenciales para mejorar los resultados de la empresa.
• Ser capaces de innovar mediante la tecnología, conociendo los principales características e implicaciones del ámbito tecnológico.
• Saber aplicar a cada sector las herramientas tecnológicas más apropiadas para cada situación.

Manual de la asignatura:
Smith, B. (2021). Ciencia de los datos: Consejos y trucos simples y efectivos para aprender ciencia de datos. Independently published

Además, se recomienda la siguiente bibliografía de consulta voluntaria:

Smith, B. (2021). Análisis de datos: Guía avanzada para aprender los ámbitos del análisis de datos de forma eficaz.
Kahneman, D. (2014). Pensar rápido, pensar despacio. Ed.Debate.
Kimball, R y Ross, M. (2016). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition. Kimball Group.
How, M. (2020). The Modern Data Warehouse in Azure: Building with Speed and Agility on Microsoft’s Cloud Platform. Ed. Apress.
Mckinney, W. (2022). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and Jupyter. Ed. O´Reilly
Castro, R. J. (2021). 180 CASOS RESUELTOS EN LENGUAJE DAX: POWER BI Inteligencia de Negocio. Publicaciones Rebel Out Post

Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.

Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.

Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.

Originalidad de los trabajos académicos

Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.

Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.

Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.

Sistema de calificaciones

El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:

0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)

(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).

• Capacidad para la toma de decisiones y su correcta implantación en el seno de la organización, seleccionando la mejor alternativa posible y basándose en los conceptos de riesgo, probabilidad y oportunidad.
• Capacidad de fijar los indicadores clave de desempeño de las diferentes áreas de la empresa con el fin de detectar oportunidades de negocio e identificar problemas.
• Capacidad de orientar la empresa a resultados, atendiendo a cualquier variación del entorno, mercado o de la competencia, así como a las innovaciones tecnológicas pertinentes.
• Capacidad de estructurar los diferentes departamentos de la compañía, atendiendo a los criterios de eficacia, eficiencia y pertinencia, con el fin de que la organización alcance sus objetivos.
• Capacidad de fijar los objetivos de la empresa de tal manera que sean ambiciosos pero realistas y conseguibles, así como de establecer las medidas necesarias para controlar su cumplimiento.
• Capacidad de comunicar las decisiones y la información precisa, de manera clara y efectiva, a los diferentes públicos de la empresa, con el fin de alcanzar los objetivos.
• Capacidad de liderar la organización mediante el ejemplo y promoviendo la ética, la cultura de trabajo y la responsabilidad social corporativa.
• Capacidad de gestionar de manera óptima los diferentes recursos económicos, materiales y tecnológicos, así como el talento de la organización.

• Capacidad para identificar, desarrollar y probar soluciones para la correcta captación, almacenamiento, procesamiento y visualización de grandes volúmenes de datos, tanto estáticos como dinámicos, tanto estructurados como no estructurados, en tiempo real y aprovechándolos para mejorar la toma de decisiones en la empresa.
• Capacidad de analizar esa información para mejorar el proceso de toma de decisión tanto personal como de las empresas.

• Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos nacionales e internacionales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
• Trabajo en equipo.
• Habilidades en las relaciones interpersonales.
• Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
• Pensamiento analítico y deductivo.
• Resolución de problemas surgidos en el ejercicio profesional.
• Capacidad de análisis y síntesis.
• Razonamiento crítico y deductivo.
• Capacidad para la toma de decisiones.
• Aprendizaje autónomo.
• Capacidad para fomentar la creatividad, iniciativa y la proactividad.
• Compromiso ético.
• Motivación por la calidad.

• Adquirir y saber aplicar el marco conceptual y actitudinal necesario para aprovechar la gestión del dato dentro de la empresa.
• Convertir los datos en información relevante susceptible de convertirse en conocimiento de cara a la toma de decisiones.
• Conocer y dominar las funcionalidades de los principales ecosistemas y herramientas de gestión del dato.
• Establecer políticas de almacenamiento, procesamiento, visualización y análisis de información dentro de la empresa.
• Obtener conocimientos específicos sobre economía digital y su impacto en la transformación e innovación de una compañía.
• Conocer las tecnologías y herramientas necesarias para llevar a cabo una óptima transformación digital en la empresa.
• Entender las implicaciones y oportunidades que las disciplinas digitales pueden tener en la cultura, gestión y organización de la empresa.
• Impulsar la innovación, transformación y emprendimiento incorporando las disciplinas digitales y técnicas de emprendimiento.
• Adquirir las capacidades digitales que demanda el mercado laboral entre los profesionales con potencial para desarrollar su carrera en empresas de primer nivel.
• Conocer los cambios generados en los productos y servicios gracias al entorno digital.
• Conocer el ecosistema tecnológico de la IV Revolución Industrial en profundidad.
• Aprovechar las tecnologías exponenciales para mejorar los resultados de la empresa.
• Ser capaces de innovar mediante la tecnología, conociendo los principales características e implicaciones del ámbito tecnológico.
• Saber aplicar a cada sector las herramientas tecnológicas más apropiadas para cada situación.

Manual de la asignatura:
Smith, B. (2021). Ciencia de los datos: Consejos y trucos simples y efectivos para aprender ciencia de datos. Independently published

Además, se recomienda la siguiente bibliografía de consulta voluntaria:

Smith, B. (2021). Análisis de datos: Guía avanzada para aprender los ámbitos del análisis de datos de forma eficaz.
Kahneman, D. (2014). Pensar rápido, pensar despacio. Ed.Debate.
Kimball, R y Ross, M. (2016). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition. Kimball Group.
How, M. (2020). The Modern Data Warehouse in Azure: Building with Speed and Agility on Microsoft’s Cloud Platform. Ed. Apress.
Mckinney, W. (2022). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and Jupyter. Ed. O´Reilly
Castro, R. J. (2021). 180 CASOS RESUELTOS EN LENGUAJE DAX: POWER BI Inteligencia de Negocio. Publicaciones Rebel Out Post

Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.

Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.

Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.

Originalidad de los trabajos académicos

Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.

Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.

Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.

Sistema de calificaciones

El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:

0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)

(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).

• Capacidad para la toma de decisiones y su correcta implantación en el seno de la organización, seleccionando la mejor alternativa posible y basándose en los conceptos de riesgo, probabilidad y oportunidad.
• Capacidad de fijar los indicadores clave de desempeño de las diferentes áreas de la empresa con el fin de detectar oportunidades de negocio e identificar problemas.
• Capacidad de orientar la empresa a resultados, atendiendo a cualquier variación del entorno, mercado o de la competencia, así como a las innovaciones tecnológicas pertinentes.
• Capacidad de estructurar los diferentes departamentos de la compañía, atendiendo a los criterios de eficacia, eficiencia y pertinencia, con el fin de que la organización alcance sus objetivos.
• Capacidad de fijar los objetivos de la empresa de tal manera que sean ambiciosos pero realistas y conseguibles, así como de establecer las medidas necesarias para controlar su cumplimiento.
• Capacidad de comunicar las decisiones y la información precisa, de manera clara y efectiva, a los diferentes públicos de la empresa, con el fin de alcanzar los objetivos.
• Capacidad de liderar la organización mediante el ejemplo y promoviendo la ética, la cultura de trabajo y la responsabilidad social corporativa.
• Capacidad de gestionar de manera óptima los diferentes recursos económicos, materiales y tecnológicos, así como el talento de la organización.

• Capacidad para identificar, desarrollar y probar soluciones para la correcta captación, almacenamiento, procesamiento y visualización de grandes volúmenes de datos, tanto estáticos como dinámicos, tanto estructurados como no estructurados, en tiempo real y aprovechándolos para mejorar la toma de decisiones en la empresa.
• Capacidad de analizar esa información para mejorar el proceso de toma de decisión tanto personal como de las empresas.

• Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos nacionales e internacionales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
• Trabajo en equipo.
• Habilidades en las relaciones interpersonales.
• Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
• Pensamiento analítico y deductivo.
• Resolución de problemas surgidos en el ejercicio profesional.
• Capacidad de análisis y síntesis.
• Razonamiento crítico y deductivo.
• Capacidad para la toma de decisiones.
• Aprendizaje autónomo.
• Capacidad para fomentar la creatividad, iniciativa y la proactividad.
• Compromiso ético.
• Motivación por la calidad.

• Adquirir y saber aplicar el marco conceptual y actitudinal necesario para aprovechar la gestión del dato dentro de la empresa.
• Convertir los datos en información relevante susceptible de convertirse en conocimiento de cara a la toma de decisiones.
• Conocer y dominar las funcionalidades de los principales ecosistemas y herramientas de gestión del dato.
• Establecer políticas de almacenamiento, procesamiento, visualización y análisis de información dentro de la empresa.
• Obtener conocimientos específicos sobre economía digital y su impacto en la transformación e innovación de una compañía.
• Conocer las tecnologías y herramientas necesarias para llevar a cabo una óptima transformación digital en la empresa.
• Entender las implicaciones y oportunidades que las disciplinas digitales pueden tener en la cultura, gestión y organización de la empresa.
• Impulsar la innovación, transformación y emprendimiento incorporando las disciplinas digitales y técnicas de emprendimiento.
• Adquirir las capacidades digitales que demanda el mercado laboral entre los profesionales con potencial para desarrollar su carrera en empresas de primer nivel.
• Conocer los cambios generados en los productos y servicios gracias al entorno digital.
• Conocer el ecosistema tecnológico de la IV Revolución Industrial en profundidad.
• Aprovechar las tecnologías exponenciales para mejorar los resultados de la empresa.
• Ser capaces de innovar mediante la tecnología, conociendo los principales características e implicaciones del ámbito tecnológico.
• Saber aplicar a cada sector las herramientas tecnológicas más apropiadas para cada situación.

Manual de la asignatura:
Smith, B. (2021). Ciencia de los datos: Consejos y trucos simples y efectivos para aprender ciencia de datos. Independently published

Además, se recomienda la siguiente bibliografía de consulta voluntaria:

Smith, B. (2021). Análisis de datos: Guía avanzada para aprender los ámbitos del análisis de datos de forma eficaz.
Kahneman, D. (2014). Pensar rápido, pensar despacio. Ed.Debate.
Kimball, R y Ross, M. (2016). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition. Kimball Group.
How, M. (2020). The Modern Data Warehouse in Azure: Building with Speed and Agility on Microsoft’s Cloud Platform. Ed. Apress.
Mckinney, W. (2022). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and Jupyter. Ed. O´Reilly
Castro, R. J. (2021). 180 CASOS RESUELTOS EN LENGUAJE DAX: POWER BI Inteligencia de Negocio. Publicaciones Rebel Out Post

Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.

Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.

Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.

Originalidad de los trabajos académicos

Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.

Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.

Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.

Sistema de calificaciones

El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:

0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)

(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).

• Capacidad para la toma de decisiones y su correcta implantación en el seno de la organización, seleccionando la mejor alternativa posible y basándose en los conceptos de riesgo, probabilidad y oportunidad.
• Capacidad de fijar los indicadores clave de desempeño de las diferentes áreas de la empresa con el fin de detectar oportunidades de negocio e identificar problemas.
• Capacidad de orientar la empresa a resultados, atendiendo a cualquier variación del entorno, mercado o de la competencia, así como a las innovaciones tecnológicas pertinentes.
• Capacidad de estructurar los diferentes departamentos de la compañía, atendiendo a los criterios de eficacia, eficiencia y pertinencia, con el fin de que la organización alcance sus objetivos.
• Capacidad de fijar los objetivos de la empresa de tal manera que sean ambiciosos pero realistas y conseguibles, así como de establecer las medidas necesarias para controlar su cumplimiento.
• Capacidad de comunicar las decisiones y la información precisa, de manera clara y efectiva, a los diferentes públicos de la empresa, con el fin de alcanzar los objetivos.
• Capacidad de liderar la organización mediante el ejemplo y promoviendo la ética, la cultura de trabajo y la responsabilidad social corporativa.
• Capacidad de gestionar de manera óptima los diferentes recursos económicos, materiales y tecnológicos, así como el talento de la organización.

• Capacidad para identificar, desarrollar y probar soluciones para la correcta captación, almacenamiento, procesamiento y visualización de grandes volúmenes de datos, tanto estáticos como dinámicos, tanto estructurados como no estructurados, en tiempo real y aprovechándolos para mejorar la toma de decisiones en la empresa.
• Capacidad de analizar esa información para mejorar el proceso de toma de decisión tanto personal como de las empresas.

• Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos nacionales e internacionales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
• Trabajo en equipo.
• Habilidades en las relaciones interpersonales.
• Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
• Pensamiento analítico y deductivo.
• Resolución de problemas surgidos en el ejercicio profesional.
• Capacidad de análisis y síntesis.
• Razonamiento crítico y deductivo.
• Capacidad para la toma de decisiones.
• Aprendizaje autónomo.
• Capacidad para fomentar la creatividad, iniciativa y la proactividad.
• Compromiso ético.
• Motivación por la calidad.

• Adquirir y saber aplicar el marco conceptual y actitudinal necesario para aprovechar la gestión del dato dentro de la empresa.
• Convertir los datos en información relevante susceptible de convertirse en conocimiento de cara a la toma de decisiones.
• Conocer y dominar las funcionalidades de los principales ecosistemas y herramientas de gestión del dato.
• Establecer políticas de almacenamiento, procesamiento, visualización y análisis de información dentro de la empresa.
• Obtener conocimientos específicos sobre economía digital y su impacto en la transformación e innovación de una compañía.
• Conocer las tecnologías y herramientas necesarias para llevar a cabo una óptima transformación digital en la empresa.
• Entender las implicaciones y oportunidades que las disciplinas digitales pueden tener en la cultura, gestión y organización de la empresa.
• Impulsar la innovación, transformación y emprendimiento incorporando las disciplinas digitales y técnicas de emprendimiento.
• Adquirir las capacidades digitales que demanda el mercado laboral entre los profesionales con potencial para desarrollar su carrera en empresas de primer nivel.
• Conocer los cambios generados en los productos y servicios gracias al entorno digital.
• Conocer el ecosistema tecnológico de la IV Revolución Industrial en profundidad.
• Aprovechar las tecnologías exponenciales para mejorar los resultados de la empresa.
• Ser capaces de innovar mediante la tecnología, conociendo los principales características e implicaciones del ámbito tecnológico.
• Saber aplicar a cada sector las herramientas tecnológicas más apropiadas para cada situación.

Manual de la asignatura:
Smith, B. (2021). Ciencia de los datos: Consejos y trucos simples y efectivos para aprender ciencia de datos. Independently published

Además, se recomienda la siguiente bibliografía de consulta voluntaria:

Smith, B. (2021). Análisis de datos: Guía avanzada para aprender los ámbitos del análisis de datos de forma eficaz.
Kahneman, D. (2014). Pensar rápido, pensar despacio. Ed.Debate.
Kimball, R y Ross, M. (2016). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition. Kimball Group.
How, M. (2020). The Modern Data Warehouse in Azure: Building with Speed and Agility on Microsoft’s Cloud Platform. Ed. Apress.
Mckinney, W. (2022). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and Jupyter. Ed. O´Reilly
Castro, R. J. (2021). 180 CASOS RESUELTOS EN LENGUAJE DAX: POWER BI Inteligencia de Negocio. Publicaciones Rebel Out Post

Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.

Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.

Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.

Originalidad de los trabajos académicos

Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.

Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.

Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.

Sistema de calificaciones

El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:

0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)

(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).

• Capacidad para la toma de decisiones y su correcta implantación en el seno de la organización, seleccionando la mejor alternativa posible y basándose en los conceptos de riesgo, probabilidad y oportunidad.
• Capacidad de fijar los indicadores clave de desempeño de las diferentes áreas de la empresa con el fin de detectar oportunidades de negocio e identificar problemas.
• Capacidad de orientar la empresa a resultados, atendiendo a cualquier variación del entorno, mercado o de la competencia, así como a las innovaciones tecnológicas pertinentes.
• Capacidad de estructurar los diferentes departamentos de la compañía, atendiendo a los criterios de eficacia, eficiencia y pertinencia, con el fin de que la organización alcance sus objetivos.
• Capacidad de fijar los objetivos de la empresa de tal manera que sean ambiciosos pero realistas y conseguibles, así como de establecer las medidas necesarias para controlar su cumplimiento.
• Capacidad de comunicar las decisiones y la información precisa, de manera clara y efectiva, a los diferentes públicos de la empresa, con el fin de alcanzar los objetivos.
• Capacidad de liderar la organización mediante el ejemplo y promoviendo la ética, la cultura de trabajo y la responsabilidad social corporativa.
• Capacidad de gestionar de manera óptima los diferentes recursos económicos, materiales y tecnológicos, así como el talento de la organización.

• Capacidad para identificar, desarrollar y probar soluciones para la correcta captación, almacenamiento, procesamiento y visualización de grandes volúmenes de datos, tanto estáticos como dinámicos, tanto estructurados como no estructurados, en tiempo real y aprovechándolos para mejorar la toma de decisiones en la empresa.
• Capacidad de analizar esa información para mejorar el proceso de toma de decisión tanto personal como de las empresas.

• Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos nacionales e internacionales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
• Trabajo en equipo.
• Habilidades en las relaciones interpersonales.
• Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
• Pensamiento analítico y deductivo.
• Resolución de problemas surgidos en el ejercicio profesional.
• Capacidad de análisis y síntesis.
• Razonamiento crítico y deductivo.
• Capacidad para la toma de decisiones.
• Aprendizaje autónomo.
• Capacidad para fomentar la creatividad, iniciativa y la proactividad.
• Compromiso ético.
• Motivación por la calidad.

• Adquirir y saber aplicar el marco conceptual y actitudinal necesario para aprovechar la gestión del dato dentro de la empresa.
• Convertir los datos en información relevante susceptible de convertirse en conocimiento de cara a la toma de decisiones.
• Conocer y dominar las funcionalidades de los principales ecosistemas y herramientas de gestión del dato.
• Establecer políticas de almacenamiento, procesamiento, visualización y análisis de información dentro de la empresa.
• Obtener conocimientos específicos sobre economía digital y su impacto en la transformación e innovación de una compañía.
• Conocer las tecnologías y herramientas necesarias para llevar a cabo una óptima transformación digital en la empresa.
• Entender las implicaciones y oportunidades que las disciplinas digitales pueden tener en la cultura, gestión y organización de la empresa.
• Impulsar la innovación, transformación y emprendimiento incorporando las disciplinas digitales y técnicas de emprendimiento.
• Adquirir las capacidades digitales que demanda el mercado laboral entre los profesionales con potencial para desarrollar su carrera en empresas de primer nivel.
• Conocer los cambios generados en los productos y servicios gracias al entorno digital.
• Conocer el ecosistema tecnológico de la IV Revolución Industrial en profundidad.
• Aprovechar las tecnologías exponenciales para mejorar los resultados de la empresa.
• Ser capaces de innovar mediante la tecnología, conociendo los principales características e implicaciones del ámbito tecnológico.
• Saber aplicar a cada sector las herramientas tecnológicas más apropiadas para cada situación.

Manual de la asignatura:
Smith, B. (2021). Ciencia de los datos: Consejos y trucos simples y efectivos para aprender ciencia de datos. Independently published

Además, se recomienda la siguiente bibliografía de consulta voluntaria:

Smith, B. (2021). Análisis de datos: Guía avanzada para aprender los ámbitos del análisis de datos de forma eficaz.
Kahneman, D. (2014). Pensar rápido, pensar despacio. Ed.Debate.
Kimball, R y Ross, M. (2016). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition. Kimball Group.
How, M. (2020). The Modern Data Warehouse in Azure: Building with Speed and Agility on Microsoft’s Cloud Platform. Ed. Apress.
Mckinney, W. (2022). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and Jupyter. Ed. O´Reilly
Castro, R. J. (2021). 180 CASOS RESUELTOS EN LENGUAJE DAX: POWER BI Inteligencia de Negocio. Publicaciones Rebel Out Post

Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.

Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.

Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.

Originalidad de los trabajos académicos

Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.

Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.

Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.

Sistema de calificaciones

El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:

0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)

(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).

• Capacidad para la toma de decisiones y su correcta implantación en el seno de la organización, seleccionando la mejor alternativa posible y basándose en los conceptos de riesgo, probabilidad y oportunidad.
• Capacidad de fijar los indicadores clave de desempeño de las diferentes áreas de la empresa con el fin de detectar oportunidades de negocio e identificar problemas.
• Capacidad de orientar la empresa a resultados, atendiendo a cualquier variación del entorno, mercado o de la competencia, así como a las innovaciones tecnológicas pertinentes.
• Capacidad de estructurar los diferentes departamentos de la compañía, atendiendo a los criterios de eficacia, eficiencia y pertinencia, con el fin de que la organización alcance sus objetivos.
• Capacidad de fijar los objetivos de la empresa de tal manera que sean ambiciosos pero realistas y conseguibles, así como de establecer las medidas necesarias para controlar su cumplimiento.
• Capacidad de comunicar las decisiones y la información precisa, de manera clara y efectiva, a los diferentes públicos de la empresa, con el fin de alcanzar los objetivos.
• Capacidad de liderar la organización mediante el ejemplo y promoviendo la ética, la cultura de trabajo y la responsabilidad social corporativa.
• Capacidad de gestionar de manera óptima los diferentes recursos económicos, materiales y tecnológicos, así como el talento de la organización.

• Capacidad para identificar, desarrollar y probar soluciones para la correcta captación, almacenamiento, procesamiento y visualización de grandes volúmenes de datos, tanto estáticos como dinámicos, tanto estructurados como no estructurados, en tiempo real y aprovechándolos para mejorar la toma de decisiones en la empresa.
• Capacidad de analizar esa información para mejorar el proceso de toma de decisión tanto personal como de las empresas.

• Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos nacionales e internacionales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
• Trabajo en equipo.
• Habilidades en las relaciones interpersonales.
• Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
• Pensamiento analítico y deductivo.
• Resolución de problemas surgidos en el ejercicio profesional.
• Capacidad de análisis y síntesis.
• Razonamiento crítico y deductivo.
• Capacidad para la toma de decisiones.
• Aprendizaje autónomo.
• Capacidad para fomentar la creatividad, iniciativa y la proactividad.
• Compromiso ético.
• Motivación por la calidad.

• Adquirir y saber aplicar el marco conceptual y actitudinal necesario para aprovechar la gestión del dato dentro de la empresa.
• Convertir los datos en información relevante susceptible de convertirse en conocimiento de cara a la toma de decisiones.
• Conocer y dominar las funcionalidades de los principales ecosistemas y herramientas de gestión del dato.
• Establecer políticas de almacenamiento, procesamiento, visualización y análisis de información dentro de la empresa.
• Obtener conocimientos específicos sobre economía digital y su impacto en la transformación e innovación de una compañía.
• Conocer las tecnologías y herramientas necesarias para llevar a cabo una óptima transformación digital en la empresa.
• Entender las implicaciones y oportunidades que las disciplinas digitales pueden tener en la cultura, gestión y organización de la empresa.
• Impulsar la innovación, transformación y emprendimiento incorporando las disciplinas digitales y técnicas de emprendimiento.
• Adquirir las capacidades digitales que demanda el mercado laboral entre los profesionales con potencial para desarrollar su carrera en empresas de primer nivel.
• Conocer los cambios generados en los productos y servicios gracias al entorno digital.
• Conocer el ecosistema tecnológico de la IV Revolución Industrial en profundidad.
• Aprovechar las tecnologías exponenciales para mejorar los resultados de la empresa.
• Ser capaces de innovar mediante la tecnología, conociendo los principales características e implicaciones del ámbito tecnológico.
• Saber aplicar a cada sector las herramientas tecnológicas más apropiadas para cada situación.

Manual de la asignatura:
Smith, B. (2021). Ciencia de los datos: Consejos y trucos simples y efectivos para aprender ciencia de datos. Independently published

Además, se recomienda la siguiente bibliografía de consulta voluntaria:

Smith, B. (2021). Análisis de datos: Guía avanzada para aprender los ámbitos del análisis de datos de forma eficaz.
Kahneman, D. (2014). Pensar rápido, pensar despacio. Ed.Debate.
Kimball, R y Ross, M. (2016). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition. Kimball Group.
How, M. (2020). The Modern Data Warehouse in Azure: Building with Speed and Agility on Microsoft’s Cloud Platform. Ed. Apress.
Mckinney, W. (2022). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and Jupyter. Ed. O´Reilly
Castro, R. J. (2021). 180 CASOS RESUELTOS EN LENGUAJE DAX: POWER BI Inteligencia de Negocio. Publicaciones Rebel Out Post

Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.

Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.

Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.

Originalidad de los trabajos académicos

Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.

Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.

Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.

Sistema de calificaciones

El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:

0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)

(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).

• Capacidad para la toma de decisiones y su correcta implantación en el seno de la organización, seleccionando la mejor alternativa posible y basándose en los conceptos de riesgo, probabilidad y oportunidad.
• Capacidad de fijar los indicadores clave de desempeño de las diferentes áreas de la empresa con el fin de detectar oportunidades de negocio e identificar problemas.
• Capacidad de orientar la empresa a resultados, atendiendo a cualquier variación del entorno, mercado o de la competencia, así como a las innovaciones tecnológicas pertinentes.
• Capacidad de estructurar los diferentes departamentos de la compañía, atendiendo a los criterios de eficacia, eficiencia y pertinencia, con el fin de que la organización alcance sus objetivos.
• Capacidad de fijar los objetivos de la empresa de tal manera que sean ambiciosos pero realistas y conseguibles, así como de establecer las medidas necesarias para controlar su cumplimiento.
• Capacidad de comunicar las decisiones y la información precisa, de manera clara y efectiva, a los diferentes públicos de la empresa, con el fin de alcanzar los objetivos.
• Capacidad de liderar la organización mediante el ejemplo y promoviendo la ética, la cultura de trabajo y la responsabilidad social corporativa.
• Capacidad de gestionar de manera óptima los diferentes recursos económicos, materiales y tecnológicos, así como el talento de la organización.

• Capacidad para identificar, desarrollar y probar soluciones para la correcta captación, almacenamiento, procesamiento y visualización de grandes volúmenes de datos, tanto estáticos como dinámicos, tanto estructurados como no estructurados, en tiempo real y aprovechándolos para mejorar la toma de decisiones en la empresa.
• Capacidad de analizar esa información para mejorar el proceso de toma de decisión tanto personal como de las empresas.

• Flexibilidad para desarrollar el trabajo en diferentes entornos nacionales e internacionales, así como capacidad para afrontar situaciones estresantes en entornos de presión.
• Trabajo en equipo.
• Habilidades en las relaciones interpersonales.
• Habilidades de comunicación y negociación en diferentes contextos empresariales, tanto del ámbito nacional como internacional.
• Pensamiento analítico y deductivo.
• Resolución de problemas surgidos en el ejercicio profesional.
• Capacidad de análisis y síntesis.
• Razonamiento crítico y deductivo.
• Capacidad para la toma de decisiones.
• Aprendizaje autónomo.
• Capacidad para fomentar la creatividad, iniciativa y la proactividad.
• Compromiso ético.
• Motivación por la calidad.

• Adquirir y saber aplicar el marco conceptual y actitudinal necesario para aprovechar la gestión del dato dentro de la empresa.
• Convertir los datos en información relevante susceptible de convertirse en conocimiento de cara a la toma de decisiones.
• Conocer y dominar las funcionalidades de los principales ecosistemas y herramientas de gestión del dato.
• Establecer políticas de almacenamiento, procesamiento, visualización y análisis de información dentro de la empresa.
• Obtener conocimientos específicos sobre economía digital y su impacto en la transformación e innovación de una compañía.
• Conocer las tecnologías y herramientas necesarias para llevar a cabo una óptima transformación digital en la empresa.
• Entender las implicaciones y oportunidades que las disciplinas digitales pueden tener en la cultura, gestión y organización de la empresa.
• Impulsar la innovación, transformación y emprendimiento incorporando las disciplinas digitales y técnicas de emprendimiento.
• Adquirir las capacidades digitales que demanda el mercado laboral entre los profesionales con potencial para desarrollar su carrera en empresas de primer nivel.
• Conocer los cambios generados en los productos y servicios gracias al entorno digital.
• Conocer el ecosistema tecnológico de la IV Revolución Industrial en profundidad.
• Aprovechar las tecnologías exponenciales para mejorar los resultados de la empresa.
• Ser capaces de innovar mediante la tecnología, conociendo los principales características e implicaciones del ámbito tecnológico.
• Saber aplicar a cada sector las herramientas tecnológicas más apropiadas para cada situación.

Manual de la asignatura:
Smith, B. (2021). Ciencia de los datos: Consejos y trucos simples y efectivos para aprender ciencia de datos. Independently published

Además, se recomienda la siguiente bibliografía de consulta voluntaria:

Smith, B. (2021). Análisis de datos: Guía avanzada para aprender los ámbitos del análisis de datos de forma eficaz.
Kahneman, D. (2014). Pensar rápido, pensar despacio. Ed.Debate.
Kimball, R y Ross, M. (2016). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition. Kimball Group.
How, M. (2020). The Modern Data Warehouse in Azure: Building with Speed and Agility on Microsoft’s Cloud Platform. Ed. Apress.
Mckinney, W. (2022). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and Jupyter. Ed. O´Reilly
Castro, R. J. (2021). 180 CASOS RESUELTOS EN LENGUAJE DAX: POWER BI Inteligencia de Negocio. Publicaciones Rebel Out Post

Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.

Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.

Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.

Originalidad de los trabajos académicos

Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.

Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.

Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.

Sistema de calificaciones

El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:

0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)

(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).