Aquest Decret entrarà en vigor l’endemà de ser publicat al Butlletí Oficial del Principat d’Andorra.
Cosa que es fa pública per a coneixement general.
Andorra la Vella, 5 de juliol del 2023
Xavier Espot ZamoraCap de Govern
Annex
Resultats d’aprenentatge de les competències específiques per unitats d’ensenyament i per mencions.
- Fonaments i eines d’anàlisi de dades
− Descriure els objectius d’un projecte d’anàlisi de dades.
− Identificar els elements i les fases d’un projecte d’anàlisi de dades.
− Determinar les tècniques i les eines d’anàlisi estadística que cal aplicar en funció del context i dels objectius perseguits.
− Aplicar tècniques estadístiques per tal d’extreure coneixements d’interès a partir de l’anàlisi de dades.
− Interpretar els resultats obtinguts de l’anàlisi estadística per tal de donar resposta als objectius perseguits.
- Algorísmica, estructures i bases de dades per a l’anàlisi de
dades
− Dissenyar les estructures de dades més adients a un problema.
− Implementar solucions algorísmiques amb l’objectiu de resoldre diferents tipologies de problemes.
− Dissenyar una base de dades relacional.
− Usar el llenguatge SQL per gestionar les dades.
- Les dades com a actiu de negoci
− Identificar les dades disponibles per a l’anàlisi de l’entorn organitzatiu.
− Aplicar instruments d’anàlisi de l’entorn extern i intern de l’organització basats en dades per interpretar la realitat organitzativa, formular la seva estratègia i optimitzar la seva gestió.
− Determinar els elements de planificació organitzativa per optimitzar la seva gestió.
− Identificar les dades més rellevants dels diferents departaments de l’empresa.
− Aplicar les eines principals per a la gestió de les diferents àrees funcionals tenint en compte la informació derivada de les dades.
Captura, preprocessat i emmagatzematge de dades
− Dissenyar repositoris de dades per emmagatzemar dades heterogènies.
− Usar els gestors de bases de dades relacionals i no relacionals perquè les dades puguin ser analitzades.
− Identificar les dades essencials que cal capturar.
− Transformar les dades capturades en dades útils per a l’anàlisi a realitzar.
− Aplicar tècniques àgils per a la integració i la validació de les dades, així com la gestió de les metadades associades.
- Tècniques d’anàlisi de dades
− Seleccionar la tècnica d’aprenentatge més adient.
− Aplicar la tècnica d’aprenentatge a un problema.
Tècniques de visualització de la informació
− Utilitzar visualitzacions adequades per comunicar els resultats obtinguts de l’anàlisi de les dades.
− Interpretar els resultats obtinguts a partir de la visualització de les dades per tal de poder prendre accions estratègiques dins d’una organització.
Metodologia de recerca
− Descriure el context, l’estat actual del camp d’estudi i els objectius del projecte de recerca.
− Establir connexions entre el marc teòric i els objectius i/o hipòtesis del seu treball, aportant una reflexió crítica sobre la bibliografia consultada.
− Seleccionar una metodologia en coherència amb el marc teòric.
− Descriure les fonts d’informació utilitzades (característiques i procediment de selecció) i els materials de recollida d’informació (instruments, procés d’elaboració o referències, segons el cas) i procés de recollida de dades.
− Referenciar correctament les diverses fonts emprades a la seva recerca, utilitzant gestors bibliogràfics.
− Identificar les implicacions ètiques de la seva recerca.
- Treball final de màster 1
− Identificar les dades i els processos involucrats en un projecte d’interès per a una empresa o per a ús propi.
− Usar una metodologia concreta i ben adaptada per al desenvolupament del projecte.
- Treball final de màster 2
− Dissenyar els repositoris de dades més adequats per al desenvolupament del projecte.
− Preparar de la manera més adequada totes les dades d’un projecte complex per poder-les analitzar correctament.
− Combinar diferents tècniques d’anàlisi estadística i d’aprenentatge automàtic per poder arribar a uns resultats.
− Utilitzar les visualitzacions més adequades per comunicar els resultats obtinguts de l’anàlisi de les dades.
− Contextualitzar els resultats obtinguts a partir de diferents visualitzacions de forma clara per tal de poder prendre les millors accions estratègiques dins d’una organització.
− Portar a terme un treball de recerca i d’innovació per al desenvolupament del treball de final de màster.
Menció en ciència de dades
− Aplicar mètodes basats en l’anàlisi de grafs i xarxes socials.
− Avaluar l’adequació dels mètodes basats en l’anàlisi de grafs i xarxes socials.
− Aplicar mètodes avançats basats en l’aprenentatge per reforç.
− Avaluar l’adequació dels mètodes emprats en l’anàlisi, basats en l’aprenentatge per reforç.
− Desenvolupar un projecte de Big Data usant les tecnologies que requereixen aquests sistemes.
Menció en analítica de negoci
− Determinar les tècniques d’anàlisi de dades més adients per optimitzar la gestió financera d’una organització.
− Determinar les tècniques d’anàlisi de dades més adients per descriure i segmentar els clients d’una empresa.
− Determinar tècniques d’anàlisi de dades més adequades per millorar la gestió dels recursos humans d’una organització.
− Interpretar la informació resultant de l’analítica financera.
− Prendre decisions relatives a la gestió financera d’una organització.
− Interpretar la informació resultant de l’analítica de clients.
− Prendre decisions relatives a la relació amb els clients actuals i potencials d’una organització.
− Interpretar la informació derivada de l’analítica de recursos humans.
− Prendre decisions relatives a la gestió dels recursos humans d’una organització.