Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2016-17

La asignatura Estadística forma parte de la formación básica de la titulación de grado en Ingeniería Multimedia que capacitará al alumnado para resolver los problemas matemáticos relacionados con la estadística que se le planteen en su futuro tanto universitario como profesional. Esta formación básica será útil para la dirección y desarrollo de proyectos multimedia complejos tanto del sector del ocio digital como del sector de la producción y difusión de contenidos digitales enriquecidos. Tener una formación sólida en Estadística permitirá además enfrentarse a aspectos relacionados con el posicionamiento y medición de audiencias en Internet, la seguridad y criptografía y a la toma de decisiones y el control de calidad sobre los productos desarrollados. Aunque la asignatura tiene un carácter autocontenido, se requiere una sólida base matemática preuniversitaria en aspectos relacionados especialmente con la teoría de conjuntos, el análisis combinatorio, el concepto de probabilidad, el cálculo de integrales sencillas, el concepto de integral definida y la utilización adecuada de la notación y el lenguaje matemático.

 

 

Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees)

UA Basic Transversal Competences

  • CT1 : Foreign language skills.
  • CT2 : Computer and information technology skills.
  • CT3 : Oral and written communication skills.

 

Specific Competences:>>Basic

  • B1 : Solve mathematical problems arising in multimedia engineering by using one's knowledge of algebra, geometry, differential and integral calculus, numerical methods, statistics and optimisation.

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

No data

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2016-17

  • Conocer la terminología básica de Estadística.
  • Conocer distintas técnicas de muestreo siendo capaz de aplicar la técnica más apropiada atendiendo al estudio estadístico a realizar.
  • Ser capaz de discernir aquellas situaciones en las que es posible y necesario un análisis estadístico.
  • Comprender, interpretar y analizar los métodos estadísticos tratados en esta asignatura relacionados con el muestreo y la estadística descriptiva.
  • Comprender el concepto de probabilidad, saber utilizar las técnicas y métodos relacionados con el cálculo de probabilidades y ser capaz de aplicarlos en los procedimientos de inferencia estadística.
  • Comprender, interpretar y analizar los métodos estadísticos tratados en esta asignatura relacionados con la inferencia estadística.
  • Adquirir aquellos conceptos básicos, resultados y métodos asociados con la estadística que son co-requisitos o prerrequisitos de otras asignaturas.
  • Comprender la importancia de la materia como base central de aplicación de desarrollos y técnicas estadísticas en cuestiones relativas a otras asignaturas del plan de estudios.
  • Comprender la metodología para sintetizar los datos de las fichas de una encuesta en una base de datos para su posterior análisis estadístico y ser capaz de analizar la información obtenida a partir de dichos datos con la ayuda de distintas técnicas estadísticas y paquetes de software estadístico.
  • Ser capaz de aplicar la estadística a distintos ámbitos y en particular a la medición de audiencias, marketing y posicionamiento.
  • Desarrollar la capacidad de asimilar nuevas técnicas estadísticas que puedan ser necesarias en la vida profesional.

 

 

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General

Code: 21007
Lecturer responsible:
MIGALLON GOMIS, MARIA VIOLETA
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 1,20
Practical credits: 1,20
Distance-base hours: 3,60

Departments involved

  • Dept: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Area: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Theoretical credits: 1,2
    Practical credits: 1,2
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught