Breve descripción

Esta asignatura tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes conocimientos básicos sobre los métodos estadísticos para la descripción, presentación y análisis de datos. Los objetivos específicos son:

• Conocer los métodos de estadística descriptiva.

• Conocer técnicas de muestreo y Monte Carlo.

• Conocer los fundamentos de inferencia estadística.

• Conocer los contrastes paramétricos y no paramétricos para una y varias muestras.

• Conocer las técnicas de remuestreo (bootstrap).

• Conocer los modelos de regresión y estimación de máxima verosimilitud.

• Conocer los métodos de regularización y regresión contraída (ridge regression)

Título asignatura

Estadística para la Ciencia de Datos

Código asignatura

102264

Curso académico

2022-23

Planes donde se imparte

MÁSTER UNIVERSITARIO EN CIENCIA DE DATOS / MASTER IN DATA SCIENCE

Créditos ECTS

6

Carácter de la asignatura

OBLIGATORIA

Duración

Cuatrimestral

Idioma

Castellano e Inglés

Contenidos

1. Estadística descriptiva.

2. Muestreo y Monte Carlo.

3. Fundamentos de inferencia estadística: una y varias variables.

4. Contrastes paramétricos y no paramétricos para una y varias muestras.

5. Técnicas de remuestreo (bootstrap).

6. Modelos de regresión. Estimación de máxima verosimilitud.

7. Regularización. Regresión contraída (ridge regression).

Generales

CG1 - Integrarse eficazmente en un grupo de trabajo y trabajar en equipo, compartir la información disponible e integrar su actividad en la actividad del grupo colaborando de forma activa en la consecución de objetivos comunes

CG2 - Capacidad de estudio, síntesis y autonomía suficientes para desarrollar de forma autónoma proyectos básicos de investigación

CG6 - Buscar, obtener, procesar, comunicar información y transformarla en conocimiento

CG7 - Conocer las herramientas metodológicas necesarias para desarrollar proyectos avanzados

CG8 - Capacidad de actualización de los conocimientos expuestos en el ámbito de la comunidad científica

Transversales

CT1 - Analizar y combinar información utilizando diferentes fuentes

CT3 - Dominio de la gestión del tiempo

CT5 - Capacidad de trabajo autónomo y toma de decisiones

CT6 - Capacidades asociadas al trabajo en equipo: cooperación, liderazgo, saber escuchar

Específicas

DSDA01 - Utilizar el análisis predictivo para analizar grandes volúmenes de datos y descubrir nuevas relaciones

DSDA02 - Utilizar técnicas estadísticas apropiadas sobre los datos disponibles para lograr una visión adecuada de los mismos

DSRM06 - Aplicar el ingenio propio para resolver problemas complejos y desarrollar ideas innovadoras

Actividades formativas

AF1 - Participación y asistencia a lecciones magistrales y seminarios (30 horas)

AF2 - Realización de prácticas de computación y análisis de datos (30 horas)

AF6 - Tutorías (presenciales o por medio de recursos telemáticos) (7 horas)

AF7 - Elaboración de informes de laboratorio y trabajos (40 horas)

AF8 - Estudio individual de contenidos de la asignatura (40 horas)

A10 - Pruebas de evaluación (3 horas)

Metodologías docentes

Se comenzará por una exposición de los conceptos y métodos básicos, incluyendo ejemplos ilustrativos sencillos de distintas disciplinas, que serán analizados y discutidos en común.

Los estudiantes, organizados en grupos, realizarán un análisis práctico detallado de distintos casos de estudio para problemas de asociación, segmentación, clasificación y predicción aplicando las técnicas adecuadas en cada caso. La parte práctica se realizará utilizando el software estadístico R de uso libre.

Resultados de aprendizaje

• Entender las técnicas para la descripción estadística de un conjunto de datos y saber aplicar críticamente las que mejor se adapten a un caso práctico.

• Entender las técnicas estadísticas de muestreo y remuestreo.

• Entender las técnicas de contraste de hipótesis y saber aplicarlas a problemas típicos.

• Entender el modelo de regresión lineal y saber aplicarlo en casos prácticos.

• Entender el método de máxima verosimilitud para estimación de parámetros.

• Conocer el concepto de regularización.

Descripción del sistema de evaluación

SE1 - Examen (escrito, oral y/o práctico en el aula de computación) (40%)

SE2 - Valoración de informes y trabajos escritos (60%)

Profesor responsable

Profesorado

Horario

Bibliografía

Bibliografía básica

María Dolores Ugarte, Ana F. Militino, and Alan T. Arnholt: "Probability and Statistics with R", Second Edition. Chapman & Hall 2015.

Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani: "An Introduction to Statistical Learning" (with Applications in R). Springer-Verlag 2013.

Bibliografía complementaria

Hastie, Tibshirani and Friedman: "The Elements of Statistical Learning" (2nd edition). Springer-Verlag 2009.

David MacKay: "Information Theory, Inference, and Learning Algorithms" Cambridge University Press, 2003.

Programa para imprimir

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