Introducción a la ciencia de datos Probabilidad y análisis de datos Introducción a la modelización estadística Aprendizaje estadístico Modelización predictiva Análisis Bayesiano de datos

1. Introducción al análisis funcional de datos. 2. Herramientas para explorar datos funcionales: a. Media y varianza funcional. b. Funciones de covarianza y correlación. c. Funciones de covarianzas y correlaciones cruzadas. 3. De datos funcionales a funciones suaves: a. Funciones Base. b. Suavización de datos funcionales por mínimos cuadrados. c. Suavización de datos funcionales por penalización. 4. Análisis de componentes principales para datos funcionales: a. Definición de PCA funcional. b. Visualización de resultados. c. Métodos computacionales para PCA funcional. d. PCA regularizado. 5. Regresión para datos funcionales: a. Modelos lineales funcionales para respuestas escalares. b. Modelos lineales funcionales para respuestas funcionales. 6. Clasificación supervisada para datos funcionales: a. k vecinos más cercanos. 7. Clasificación no supervisada para datos funcionales: a. k-medias.

AF1: CLASES TEÓRICO-PRÁCTICAS. En ellas se presentarán los conocimientos que deben adquirir los alumnos. Estos recibirán las notas de clase y tendrán textos básicos de referencia para facilitar el seguimiento de las clases y el desarrollo del trabajo posterior. Se resolverán ejercicios, prácticas problemas por parte del alumno y se realizarán talleres y prueba de evaluación para adquirir las capacidades necesarias. AF2:  Actualizado a alegación AF3: TRABAJO INDIVIDUAL O EN GRUPO DEL ESTUDIANTE. AF9: EXAMEN FINAL. En el que se valorarán de forma global los conocimientos, destrezas y capacidades adquiridas a lo largo del curso. MD1: CLASE TEORÍA. Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporcionan los materiales y la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. MD2: PRÁCTICAS. Resolución de casos prácticos, problemas, etc. planteados por el profesor de manera individual o en grupo. MD3: TUTORÍAS. Asistencia individualizada (tutorías individuales) o en grupo (tutorías colectivas) a los estudiantes por parte del profesor.