COMPETENCIAS QUE EL ESTUDIANTE ADQUIERE CON ESTA MATERIA
Competencias básicas:
- 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
- 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
- Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
- 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
- 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.
Competencias generales:
- Capacidad para aplicar las técnicas de análisis y representación de la información, con el fin de poderla adaptar a problemas reales.
- Capacidad para identificar el modelo estadístico más adecuado para cada problema real y saberlo aplicar para el análisis, diseño y solución del mismo.
- Capacidad para obtener soluciones científicamente viables para problemas estadísticos reales complejos, tanto de manera individual como en equipo.
- Capacidad para 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.
- Ser capaz de generar nuevas ideas (creatividad) y de anticipar nuevas situaciones, en los contextos del análisis de datos y de la toma de decisiones.
- Aplicar habilidades sociales para el trabajo en equipo y para relacionarse con otros de forma autónoma.
- Aplicar las técnicas avanzadas de análisis y representación de la información, con el fin de poderla adaptar a problemas reales.
Competencias específicas:
- Aplicar en el desarrollo de métodos de análisis de problemas reales, conocimientos avanzados de inferencia estadística.
- Utilizar software libre como R y Python para la implementación del análisis estadístico.
- Aplicar los fundamentos estadísticos avanzados para el desarrollo y el análisis de problemas reales, que involucren la predicción de una variable respuesta.
- Aplicar y desarrollar técnicas de visualización de muestras recogidas con software de libre distribución como R y Python.
- Identificar correctamente el tipo de análisis estadístico correspondiente a unos objetivos y datos determinados. - Aplicar la modelización estadística en el tratamiento de problemas relevantes en el ámbito científico.
- Formalizar fenómenos aleatorios y modelizarlos por medio de modelos probabilísticos.
- Aplicar modelos para el aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Modelizar datos complejos con dependencia estocástica.
- Aplicar conocimientos y capacidades avanzadas de consultoría estadística.
- Capacidad de elaborar, presentar y defender adecuadamente en público un Trabajo Fin de Máster, original y riguroso, relacionado con alguna o algunas de las materias objeto de la titulación. El trabajo se defenderá individualmente frente a un tribunal universitario.
RESULTADOS DE APRENDIZAJE QUE ADQUIERE EL ESTUDIANTE
Adquisición de habilidades como:
1) autonomía en el desarrollo de un proyecto de trabajo o investigación;
2) capacidad de revisión de la literatura en un tema específico;
3) dominio de la redacción científica;
4) uso e implementación de las técnicas estadísticas vistas en el máster;
5) desarrollo e implementación eficaz de nuevas técnicas para el análisis de datos. Adquisición de conocimientos al nivel del estado del arte de un tema específico y posible realización de nuevas contribuciones.
