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Ciencia de los Datos Aplicada

Grado y Doble Grado. Curso 2024/2025.

SIMULACIÓN EN CIENCIA DE LOS DATOS - 806331

Curso Académico 2024-25

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG1 - Comunicar y transmitir la información a un público tanto especializado como no especializado.
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito, mediante un informe de carácter profesional.
CG3 - Coordinar trabajo en equipo con grupos multidisciplinares y organizar y gestionar proyectos.
CG4 - Cultivar interés en el conocimiento, descripción e interpretación de fenómenos susceptibles de cuantificación.
CG6 - Realizar lecturas críticas de informes y publicaciones científicas.
Específicas
CE4 - Identificar la utilidad y el potencial de las técnicas estadísticas y de análisis de datos adquiridas en las distintas áreas de aplicación (como la documental, geográfica, actuarial, económica, financiera, biosanitaria, etc.) y utilizarlas adecuadamente para descubrir patrones de comportamiento en datos de cualquier volumen y tipología y extraer conclusiones relevantes.
CE7 - Utilizar las herramientas de software necesarias para almacenar, procesar y visualizar datos de cualquier volumen sobre distintos ámbitos, tales como datos textuales, datos espaciales, relaciones espacio temporales, etc.
CE15 - Aplicar las técnicas y herramientas de la Ciencia de los Datos a la predicción y la cuantificación de la relación entre variables de diferentes ámbitos de aplicación, como los económicos, sociales, financieros, actuariales, biosanitarios, documentales, de geolocalización, de gestión y relación con el cliente o de salud.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
50%
Clases prácticas
50%
TOTAL
100%

Presenciales

2,4

No presenciales

3,6

Semestre

5

Breve descriptor:

Concepto de número aleatorio y sus aplicaciones prácticas. Generación de variables y vectores aleatorios. Generación de procesos aleatorios. Métodos de Montecarlo. Análisis estadístico de datos.

Requisitos

Haber cursado: Azar y probabilidad, Inferencia paramétrica, Inferencia no paramétrica, Software estadístico II

Contenido

1. Concepto de número aleatorio y sus aplicaciones prácticas.

2. Generación de variables y vectores aleatorios. Métodos de Montecarlo.

3. Generación de procesos aleatorios.

4. Técnicas de reducción de la varianza. Análisis estadístico de datos simulados

5. Aplicaciones de la metodología Montecarlo al tratamiento de grandes conjuntos de datos.

Evaluación

La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final. Se calculará como el máximo entre:
a) La calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.
En todo caso, el alumno tiene la opción de superar la asignatura por evaluación continua.
Cualquier alumno podrá presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo el 100% de su nota final.

Bibliografía

ABAD R. C., (2002) Introducción a la simulación ya la teoría de colas. Netbiblo.
CAO, R. et al. (2021) Técnicas de Remuestreo. Libro online: https://rubenfcasal.github.io/book_remuestreo
FERNANDEZ CASAL, R. et al. (2022). Simulación Estadística. Libro online: https://rubenfcasal.github.io/simbook
JONES, O. et al. (2009). Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R. CRC
RIOS, D. et al., (1997) Simulación: métodos y aplicaciones. Ra-ma (1997)
ROBERT, C.P. et al. (2010). Introducing Monte Carlo Methods with R. Springer
ROSS, S. (2002) Simulation Academic Press.

Otra información relevante

La información detallada de la asignatura estará disponible en el Campus Virtual.

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases Teóricas y/o Prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo Único09/09/2024 - 20/12/2024MIÉRCOLES 11:00 - 13:00-MARIA GAMBOA PEREZ


Actividades Prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo Único09/09/2024 - 20/12/2024VIERNES 09:00 - 11:00-MARIA GAMBOA PEREZ