000069026 001__ 69026 000069026 005__ 20180223095513.0 000069026 037__ $$aGDOC-2016-62236 000069026 041__ $$aspa 000069026 100__ $$0(orcid)0000-0003-3694-5228$$1111844$$aJodra Esteban, Pedro 000069026 24500 $$962236$$aAnálisis avanzado de datos 000069026 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2016-2017 000069026 520__ $$aBreve presentación de la asignatura Dentro de la materia optativa de Big Data, la asignatura pone el foco en las técnicas estadísticas habituales en el análisis de datos, para las que además de su uso operativo, objetivo e interpretación de resultados, se proporcionan los algoritmos de cálculo que utilizan. En particular, se introduce la estimación y los contrastes de hipótesis basados en la log-verosimilitud y con herramientas bayesianas, considerando la existencia de varias poblaciones y varias respuestas continuas o categóricas. Como técnicas multivariantes de aprendizaje supervisado se presentan modelos de tipo regresión para respuestas continuas y categóricas. También se introducen procedimientos no supervisados para el reconocimiento de patrones, con técnicas de reducción de la dimensión. $$b 000069026 521__ $$9683$$aIngeniería Informática 000069026 540__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000069026 700__ $$0(orcid)0000-0002-0174-789X$$1144550$$aAsín Lafuente, Jesús 000069026 830__ $$9534 000069026 8564_ $$s18369$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/69026/files/guia-62236-es.pdf$$yGuía (idioma español) 000069026 8564_ $$s9412$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/69026/files/guia-62236-en.pdf$$yGuide (english) 000069026 970__ $$aGDOC-2016-62236 000069026 980__ $$aGDOC$$bIngeniería y arquitectura$$c110