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Guia docente |
| DATOS IDENTIFICATIVOS |
2024_25 |
| Asignatura |
CIENCIA DE DATOS I |
Código |
00717017 |
| Enseñanza |
| 0717 - GRADO INGENIERÍA DATOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
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| Descriptores |
Cr.totales |
Tipo |
Curso |
Semestre |
| 6 |
Obligatoria |
Segundo |
Segundo
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| Idioma |
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| Prerrequisitos |
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| Departamento |
MATEMATICAS
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| Responsable |
| QUIROS CARRETERO , ALICIA |
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Correo-e |
aquic@unileon.es
mttrom@unileon.es
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| Profesores/as |
| TROBAJO DE LAS MATAS , MARÍA TERESA | | QUIROS CARRETERO , ALICIA |
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| Web |
http:// |
| Descripción general |
Asignatura de introducción a la estadística matemática para la ciencia de datos. |
| Tribunales de Revisión |
| Tribunal titular |
| Cargo |
Departamento |
Profesor |
| Presidente |
MATEMATICAS |
GOMEZ PEREZ , JAVIER |
| Secretario |
MATEMATICAS |
ARIAS MOSQUERA , DANIEL |
| Vocal |
MATEMATICAS |
ARANA SUAREZ , MARIA VICTORIA |
| Tribunal suplente |
| Cargo |
Departamento |
Profesor |
| Presidente |
MATEMATICAS |
SANTAMARIA SANCHEZ , RAFAEL |
| Secretario |
MATEMATICAS |
SAEZ SCHWEDT , ANDRES |
| Vocal |
MATEMATICAS |
VEGA CASIELLES , SUSANA |
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| Código |
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| A18963 |
717CE1 Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos propios de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, aplicando conocimientos de álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, métodos numéricos, algorítmica numérica, estadística, probabilidad y optimización. |
| A18966 |
717CE12 Capacidad para aplicar los principios fundamentales, métodos y técnicas básicas de la ciencia de datos y la inteligencia artificial para su aplicación práctica a un problema o dominio concreto. |
| A18979 |
717CE24 Capacidad para aplicar los principios de organización visual de la información y para comunicar y representar de forma efectiva el análisis y resultados a partir de los datos, seleccionado las técnicas y herramientas de visualización de datos más adecuadas. |
| A18989 |
717CE9 Capacidad para comprender y manejar conceptos fundamentales de probabilidad y estadística, planteando modelos matemáticos y resolviendo problemas de optimización matemática relacionados con la ciencia de datos y la inteligencia artificial. |
| B5800 |
0717CG1 Conocimiento de materias básicas científicas y técnicas que capaciten para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones. |
| B5801 |
0717CG2 Capacidad para abordar con éxito todas las etapas de un proyecto de análisis de datos: exploración previa de los datos, preprocesado, análisis, visualización y comunicación de resultados. |
| B5802 |
0717CG3 Capacidad para concebir, diseñar, analizar, implementar y utilizar aplicaciones para el análisis de datos y la extracción de conocimiento a partir de distintas fuentes de datos. |
| B5806 |
0717CT1 Capacidad para el análisis, síntesis, resolución de problemas y la toma de decisiones. |
| B5807 |
0717CT2 Capacidad para la interpretación de resultados con iniciativa, creatividad y razonamiento crítico y autocrítico. |
| B5808 |
0717CT3 Capacidad para comunicar y transmitir de forma oral o por escrito conocimientos y razonamientos derivados de su trabajo individual o en grupo de forma clara y concreta. |
| C2 |
CMECES2 Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio. |
| C4 |
CMECES4 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado |
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Resultados |
Competencias |
| Comprende los principales métodos estadísticos y los aplica en la resolución de problemas matemáticos propios de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. |
A18963
A18966
A18989
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B5800
B5806
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C2
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| Demuestra capacidad para diseñar y desarrollar un proyecto de análisis de datos y lo aplica correctamente a un proceso de toma de decisiones y/o incluye razonamiento crítico. |
A18966
A18989
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B5801
B5802
B5806
B5807
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| Aplica los conceptos y procedimientos estadísticos descriptivos e inferenciales aprendidos para comunicar y representar de forma efectiva el análisis y resultados, seleccionando las técnicas y herramientas de visualización de datos más adecuadas. |
A18966
A18979
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B5801
B5806
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C2
C4
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| Aplica los conceptos y procedimientos matemáticos aprendidos tanto en la elaboración de argumentaciones correctas como para enfrentarse a situaciones que impliquen el uso de nuevos conocimientos y técnicas matemáticas, potenciando de esta manera su aprendizaje autónomo. |
A18966
A18979
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B5807
B5808
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C2
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| Comunica de forma oral y/o escrita conocimientos, razonamientos y soluciones de problemas de estadística mediante el lenguaje matemático. |
A18979
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B5800
B5808
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C4
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| Básica |
Bolstad, W.M., Introduction to Bayesian Statistics, John Wiley & Sons, 2004
Agresti, A.; Klingenberg, B.; Franklin, C. & Posner, M., Statistics : the art and science of learning from data, Pearson, 2018
Verzani, J., Using R for introductory statistics, Chapman and Hall, 2005
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https://catoute.unileon.es/permalink/34BUC_ULE/4ifthk/alma991008847377605772 https://catoute.unileon.es/permalink/34BUC_ULE/1ekdeev/alma991008792181705772 https://cran.r-project.org/doc/contrib/Verzani-SimpleR.pdf |
| Complementaria |
Hoff, P.D., A First Course in Bayesian Statistical Methods, Springer, 2010
Everitt, Brian S. & Hothorn, Torsten , A., A Handbook of Statistical Analyses Using R, CRC Press, 2009
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https://catoute.unileon.es/permalink/34BUC_ULE/2dgtuo/cdi_askewsholts_vlebooks_9783030105310 https://catoute.unileon.es/permalink/34BUC_ULE/2dgtuo/cdi_askewsholts_vlebooks_9783030828080 |