Irakasgai hau Informazio Sistemen esparruan kokatzen da. Erabakiak hartzen laguntzeko sistemek uztartzen dituzten teknikak jorratzen dira, hala nola, datuen erabilera erabakiak nola hartu izan diren inferitu eta egoera berrietan erabakiak hartzen laguntzeko, ezjakintasun eta arriskuaren ereduztapena erabaki-hartze prozesuetan, Business Intelligence deritzon esparruan eta bere aplikazioak ogibidearen garapenean.





Irakasgaiak osagai matematiko nabarmena du, halaber, aldez aurretiko inplementaziorako trebetasuna behar da, izan ere, hurrengo irakasgaiak gaindituta izatea gomendatzen da:

- Analisi Matematikoa

- Kalkulua

- Programazio Modularra eta Objektuetara Bideratutako Orientazioa

- Datu-egiturak eta Algoritmoak

- Estatistika Metodoak Ingeniaritzan

- Ikerketa Operatiboa





Irakasgaiarekin lotutako gaiak:

- konputazioa

- estatistika eta ikerketa operatiboa

- datu meatzaritza

- adimen artifiziala

- ikasketa automatikoa (machine learning)

Gaitasun ESPEZIFIKOETAN honakoak uztartzen diria:

C1: Erabakiak hartzeko teoriaren fundamentuak ulertzea

C2: Erabakiak hartzeko estrategia ezberdinak aplikatzea

C3: Erabakiak hartzeko testuinguru eta aplikazio ezberdinetan atazari aurre egiteko hurbilpen ezberdinak diskutitzea.







M03 - Informazio Sistemak deritzon MODULUAN garatutako gaitasunak:



M03CM01

Informazioaren eta komunikazioen teknologia eta enpresa prozesuetako soluzioak integratzeko gaitasuna erakundeen informazio premiak asetzeko, haien helburuak modu eraginkor eta efizientean betetzeko aukera emateko, eta horrela lehiatzeko abantailak eskaintzeko.



M03CM02

Antolakuntza baten informazio eta komunikazio sistemen eskakizunak zehazteko gaitasuna, kontuan izanik segurtasunaren eta indarrean diren araudiaren eta legeriaren betetze mailaren alderdiak.



M03CM03 Informazio eta komunikazio sistemak zehazten, diseinatzen, inplementatzen eta mantentzen modu aktiboan parte hartzeko

gaitasuna.



M03CM04

Antolakuntzen printzipioak eta praktikak ulertzeko eta aplikatzeko gaitasuna, antolakuntza baten komunitate teknikoaren eta kudeaketakoaren artean lotura izan daitezen eta erabiltzaileen prestakuntzan modu aktiboan parte har dezaten.



M03CM05

Arriskuen ebaluazioaren printzipioak ulertzeko eta aplikatzeko gaitasuna, eta horiek zuzen aplikatzea jarduketa planak prestatzean eta gauzatzean.



M03CM06

Antolakuntzetan kalitatearen eta berrikuntza teknologikoaren printzipioak eta kudeaketa teknikak ulertzeko eta aplikatzeko gaitasuna.

1. Sarrera



2. Sailkapen gainbegiratua



3. Sailkapenerako inferentzia algoritmoak



4. Asoziazio algoritmoak



5. Aplikazioak eta erabilpen kasuak e.g. "business Intelligence"; erabaki klinikoak; ikerketa erronkak etab.

Irakasgaia presentziala da.



Ebaluazio jarraituari eutsiko zaio, arautegi orokorrak dakarren bezala, dagokion astea baino lehenago uko egiten ez bazaio.



Klase Magistraletan: oinarri teorikoak landuko dira eta ariketak egingo dira adibide gisa. Jarrera pro-aktiboa sustatzen da, diskusioa eta pentsamendu kritikoa.



Ordenagailu Taldeak: klase magistraletan landutako teknikak sistema errealetan nola inplementatzen diren lantzea da helburua. Proposatutako helburu ezberdinak lortzeko lan autonomoa sustatzen da.

• Ebaluazio Jarraituaren Sistema
• Azken Ebaluazioaren Sistema
• Kalifikazioko tresnak eta ehunekoak:
  • Garatu beharreko proba idatzia (%): 50
  • Praktikak egitea (ariketak, kasuak edo buruketak) (%): 50

Ponderazioa:

50% Praktikak eta Lanak:

· Betekizuna: atal honi esleitutako %40tik aurrera lortzea (alegia, atal honetan 2 puntu baino gehiago lortu behar dira). Irakasgaia gainditzeko baldintza hau bete behar da.

50% Azterketa:

· Betekizuna: atal honi esleitutako %40tik aurrera lortzea (alegia, atal honetan 2 puntu baino gehiago lortu behar dira). Irakasgaia gainditzeko baldintza hau bete behar da.



Oharra: arestian aipatutako betekizunak deialdi eta modalitate guztietan aplikatuko dira





Ohikoa deialdia:

· %50 Praktikak eta Lanak: kurtsoan zehar jorratuko diren hainbat lan eta praktiken bidez eskuratuko dira ebaluazio jarraituan. Betekizuna: eskatutako epean eta baldintzetan entregatzea.

· %50 Azterketa





“Ebaluazio Finala” (ebaluazio honetara jotzeko baldintzak betetzen direnean, 43. artikuluaren 1.c atala): ez-ohiko deialdiko irizpideak aplikatuko dira





Aurkeztua vs. Ez-Aurkeztua:

· Aurkeztua: deialdi horretako azterketara aurkeztea

· Ez-Aurkeztua: deialdi horretako azterketara EZ aurkeztea

Ez-Ohiko Deialdia:

· %50 Praktikak eta Lanak: lan praktiko bakar baten bidez eskuratuko dira. Lan honek ohiko deialdian jorratu diren edukiak uztartuko ditu.

· %50 Azterketa

e-gela

Oinarrizko bibliografia

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

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

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

Gehiago sakontzeko bibliografia

- 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

Aldizkariak

Decission Support Systems (Elsevier)

Web helbideak

http://dssresources.com
http://www.kdnugets.com