Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

El estudio del fracaso empresarial ha sido objeto de estudio desde los años sesenta, ya que nos encontramos en un mercado económico que es muy poco previsible.

El riesgo empresarial puede ser medible por ratios financieros. En los tiempos que corren, este tema ha sido de gran interés tanto para empresarios, la banca y muchas otras entidades. Por ello diversos estadísticos y economistas han intentando mejorar los modelos ya existentes con el fin de poder predecir la quiebra de una empresa y subsanarla antes de que esta ocurra, además de poder observar que causas están provocandola. Con el objetivo de que esto se pueda predecir de manera automática surge la idea de este Trabajo Fin Grado, donde realizará un estudio de ciencia de datos, sobre una base de datos llamada SABI disponible para la UCLM, donde identificaremos los procesos y algoritmos para poder calcular la probabilidad del fracaso empresarial de una empresa.

 

Metodología y Competencias

Metodología:

1. Revisar el contexto del problema y la literatura disponible.
2. Realizar un análisis exploratorio de los datos existentes.
3. Sobre la partición de datos de entrenamiento diseñar procesos de minería de datos centrados en:
   1. Preprocesamiento de datos (selección de variables, construcción de variables, discretización, etc.)
   2. Identificación de los algoritmos de minería de datos que mejor encajen en el problema objetivo. Aplicar realizando selección de modelos en función de los parámetros.
   3. Validación de los modelos obtenidos.
   4. Iterar refinando los pasos anteriores hasta determinar uno o varios modelos exitosos.
4. Documentar todo el proceso anterior para que sea repetible.
5. Estimar la bondad de los modelos finales (seleccionados) sobre el conjunto de datos de test reservado a tal efecto.
6. Estudiar el cumplimiento de los objetivos del modelo de negocio en función de los objetivos de la tearea de minería de datos.
7. Redactar la memoria.

Competencias:

Se trabajarán principalmente (en distinto grado) las siguientes competencias específicas de la tecnología de computación:

• Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos.

• Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas
  inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas
  que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.

• Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una
  forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en
  cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de
  computación, percepción y actuación en ambientes entornos inteligentes.

• Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e
  implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción
  automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de dato.

 

 

Medios a utilizar

Ordenadores personales, compiladores y entornos de programación. Todo disponible en la ESIIAB.

 

Bibliografía

Libros y manuales de aprendizaje automático, relativos al dominio de problema y ciencia/minería de datos. Libros y manuales de lenguajes de programación y librerías específicas de aprendizaje automático. Todo disponible en la ESIIAB y/o en internet.