Competencias y objetivos

Información provisional. Pendiente de aprobación por la Junta de Centro.

 

Contexto de la asignatura para el curso 2024-25

La asignatura Fundamentos del Aprendizaje Estadístico es obligatoria y se imparte en el primer semestre. Trata de introducir y explicar los fundamentos matemáticos inherentes a las técnicas estadísticas detalladas en los contenidos. Cada una de las técnicas será abordada con el enfoque matemático adecuado según el objetivo particular de la técnica en cuestión. La asignatura tiene una gran carga teórica, por lo que no se trata del mero manejo de los paquetes estadísticos disponibles en el mercado.

Las prácticas se intercalan con las clases teóricas y se llevarán a cabo con software libre: principalmente R.

 

 

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2024-25

Competencias Transversales

  • CT1 : Desarrollar habilidades para el trabajo en equipo, ya sea en equipos con personal de la misma disciplina o equipos multidisciplinares (incluyendo profesionales de formación técnica, social o científica)
  • CT2 : Adoptar el método científico en el planteamiento y realización de trabajos diversos tanto a nivel académico como profesional, y de adoptar procedimientos basados en criterios de calidad y sostenibilidad en la actividad profesional
  • CT3 : Desarrollar habilidades, estrategias y técnicas para la interacción, el trabajo colaborativo y la transferencia del conocimiento y conclusiones obtenidas, tanto a profesionales de sectores afines como a público no especializado

 

Competencias Generales

  • CG1 : Adquirir conocimientos teóricos y prácticos avanzados en cálculo numérico, modelización matemática, estadística y tratamiento de datos
  • CG2 : Comprender, analizar, evaluar y seleccionar teorías científicas adecuadas y metodologías precisas para formular modelos matemáticos avanzados
  • CG5 : Adquirir los conocimientos informáticos necesarios para ser capaz de adaptarse a la resolución de problemas científicos en cualquier área de ciencias experimentales

 

Competencias Específicas

  • CE1 : Conocer y usar el software específico de cálculo científico apropiado para matemáticas y ciencias experimentales
  • CE2 : Resolver, mediante el empleo de técnicas de cálculo científico, problemas propios de matemáticas y ciencias experimentales planificando su resolución en función de tiempos y recursos disponibles
  • CE3 : Adquirir la capacidad de analizar y gestionar datos que permitan dar información útil para la toma de decisiones
  • CE4 : Aprender herramientas matemáticas avanzadas en el ámbito del cálculo científico
  • CE5 : Comprender las teorías matemáticas abstractas y su aplicación al cálculo científico
  • CE6 : Aplicar herramientas de cálculo científico avanzado a la modelización y simulación de casos concretos de investigación en ciencias experimentales

 

Competencias Básicas

  • CB10 : Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
  • CB6 : Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
  • CB7 : Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a
  • CB9 : Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades

 

 

 

Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)

 

· Conocer técnicas avanzadas del aprendizaje estadístico.
· Comprender los fundamentos de los principales algoritmos de aprendizaje estadístico.
· Entender los ámbitos de aplicación de los algoritmos de aprendizaje estadístico, así como sus limitaciones.
· Saber escoger el método más adecuado para cada problema.

· Conocer técnicas avanzadas del aprendizaje estadístico.

· Comprender los fundamentos de los principales algoritmos de aprendizaje estadístico.

· Entender los ámbitos de aplicación de los algoritmos de aprendizaje estadístico, así como sus limitaciones.

· Saber escoger el método más adecuado para cada problema.

 

 

 

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2024-25

El objetivo principal de la asignatura es el estudio y aplicación de las técnicas estadísticas detalladas en los contenidos. Cada una de las técnicas será abordada con el enfoque adecuado según el objetivo particular de la técnica en cuestión. Conocer el trasfondo de estas técnicas, ayudará a manejarlas y permitirá que el alumno sea capaz de decidir qué técnica es la más adecuada en situaciones reales.

 

 

Datos generales

Código: 49236
Profesor/a responsable:
NUEDA ROLDAN, MARIA JOSE
Crdts. ECTS: 6,00
Créditos teóricos: 1,70
Créditos prácticos: 0,70
Carga no presencial: 3,60

Departamentos con docencia

  • Dep.: MATEMÁTICAS
    Área: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
    Créditos teóricos: 1,7
    Créditos prácticos: 0,7
    Este dep. es responsable de la asignatura.
    Este dep. es responsable del acta.

Estudios en los que se imparte