Competencias específicas: E05 - Analizar cuestiones relacionadas con la ciencia y la tecnología en sociedad aplicando formas básicas y esenciales de razonamiento matemático y estadístico. Competencias transversales: T01 - Utilizar de forma crítica las herramientas digitales e interpretar fuentes documentales específicas. Resultados de aprendizaje: 1. Analizar datos de forma rigurosa para extraer información a partir de ellos. 2. Aplicar a problemas concretos las principales distribuciones estadísticas, el concepto de regresión a la media y las nociones básicas de inferencia estadística. 3. Formular y aplicar modelos y lenguajes de programación a la resolución de problemas básicos de estadística y probabilidad. 4. Realizar estimaciones de orden de magnitud y evitar falacias y errores comunes en el uso de información numérica y en la interpretación de resultados científicos (pruebas diagnósticas, ensayos clínicos, etc). 5. 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. 6. Resumir los fundamentos de las tecnologías de gestión y análisis de datos, así como las herramientas de representación de la información. 7. Usar con competencia herramientas software para analizar, sintetizar y transmitir información cuantitativa, en particular usando gráficas y recursos de infografía.

En está materia se abordarán ideas básicas de probabilidad y estadística, con el objetivo de dar al alumnado las herramientas y conceptos que permiten hoy en día el análisis y la gestión de la información cuantitativa. Contenidos: · Introducción: datos, información, conocimiento · ¿Dónde encontrar información?: recursos, técnicas de búsqueda, fiabilidad · Alfabetización numérica: porcentajes, órdenes de magnitud, linealidad y no linealidad · Técnicas gráficas de representación de la información y visualización científica · Hojas de cálculo como herramientas para tratamiento básico y representación de datos · Correlación y causalidad. De los datos a las teorías · Correlación discreta: el problema de la clasificación. Sensibilidad vs especificidad. Teorema de Bayes · Señal y ruido: fenómenos aleatorios. Distribuciones binomial, normal y de Poisson. · Correlación continua. Regresión a la media · Introducción a la inferencia estadística: encuestas y ensayos clínicos. · Fundamentos de programación para el análisis de datos

Actividades dirigidas: Clases prácticas - 16h - 0.64 ECTS - Resultados de aprendizaje: 4, 7, 5, 1 Clases teóricas - 33h - 1.32 ECTS - Resultados de aprendizaje: 4, 7, 5, 2, 1, 3, 6 Actividades supervisadas: Tutorías y supervisión de trabajos - 4.25h - 0.17 ECTS - Resultados de aprendizaje: 7, 2, 1 Actividades autónomas: Estudio y elaboración de trabajos - 94.75h - 3.79 ECTS - Resultados de aprendizaje: 4, 7, 5, 2, 1, 3, 6