Probabilidad y análisis de datos

RESULTADOS DE APRENDIZAJE RA1: Haber adquirido conocimientos avanzados y demostrado una comprensión de los aspectos teóricos y prácticos y de la metodología de trabajo en el campo de la ciencias e ingeniería de datos con una profundidad que llegue hasta la vanguardia del conocimiento RA2: Poder, mediante argumentos o procedimientos elaborados y sustentados por ellos mismos, aplicar sus conocimientos, la comprensión de estos y sus capacidades de resolución de problemas en ámbitos laborales complejos o profesionales y especializados que requieren el uso de ideas creativas e innovadoras RA3: Tener la capacidad de recopilar e interpretar datos e informaciones sobre las que fundamentar sus conclusiones incluyendo, cuando sea preciso y pertinente, la reflexión sobre asuntos de índole social, científica o ética en el ámbito de su campo de estudio COMPETENCIAS GENERALES CG4: Capacidad para la resolución de los problemas tecnológicos, informáticos, matemáticos y estadísticos que puedan plantearse en la ingeniería y ciencia de datos CG5: Capacidad para resolver problemas formulados matemáticamente aplicados a diversas materias, empleando algoritmos numéricos y técnicas computacionales COMPETENCIAS ESPECÍFICAS CE5: Capacidad para comprender y manejar conceptos fundamentales de probabilidad y estadística y ser capaz de representar y manipular datos para extraer información significativa de los mismos CE12: Capacidad para modelar, predecir, filtrar y suavizar señales aleatorias y procesos de ruido

1. Introducción a los procesos estocásticos 2. Cadenas de Markov discretas 3. Cadenas Markov de tiempo continuo 4. Procesos de renovación 5. Teoría de colas 6. Gráficos aleatorios 7. Casos de estudio: Algoritmo de Monte Carlo, Algoritmo de PageRank, Centros de llamadas, Redes sociales.

Teoría (4 ECTS). Clases teóricas con material de apoyo disponible en la Web. Prácticas (2 ECTS) Clases de resolución de problemas. Aprendizaje a través de tareas.