COMPETENCIAS QUE EL ESTUDIANTE ADQUIERE CON ESTA MATERIA
- Competencias básicas:
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.
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.
- Competencias generales:
CG1: Conocer y aplicar los fundamentos teóricos de las técnicas de análisis y representación de la información, con el fin de poderla adaptar a problemas reales.
CG2: Identificar el modelo estadístico más adecuado para cada problema real y saberlo aplicar para el análisis, diseño y solución del mismo.
CG3: Obtener soluciones científicamente viables para problemas estadísticos reales, tanto de manera individual como en equipo.
CG4: Sintetizar las conclusiones obtenidas de estos análisis y presentarlas de manera clara y convincente en un entorno bilingüe (español e inglés) tanto por escrito como oralmente.
CG7: Conocer y aplicar los fundamentos teóricos de las técnicas de análisis y representación de la información, con el fin de poderla adaptar a problemas reales.
-Competencias específicas:
CE2: Utilizar software libre como R y Python para la implementación del análisis estadístico.
CE9: Identificar correctamente el tipo de análisis estadístico correspondiente a unos objetivos y datos determinados.
CE10: Aplicar la modelización estadística en el tratamiento de problemas relevantes en el ámbito científico.
CE13: Aplicar modelos para el aprendizaje supervisado y no supervisado.
CE14: Modelizar datos complejos con dependencia estocástica.
RESULTADOS DE APRENDIZAJE QUE ADQUIERE EL ESTUDIANTE
Adquisición de conocimientos sobre: 1) representación de datos funcionales mediante bases de funciones; 2) técnicas de reducción de la dimensión para datos funcionales; 3) modelos de regresión lineal con predictor funcional; 4) clasificación con datos funcionales.