Se asume un conocimiento previo de probabilidad. Se recomienda haber cursado la asignatura de Estadística para la Investigación MR012.
Se espera que los estudiantes adquieran y desarrollen las siguientes habilidades:
1. Conocimiento básico general de la asignatura.
2. Capacidad de analizar problemas específicos y sintetizar los conocimientos adquiridos.
3. Resolución de problemas específicos.
4. Capacidad de aplicar los conocimientos en una situación práctica.
5. Capacidad para aprender individualmente y ampliar los conocimientos.
6. Toma de decisiones en ambientes complejos dentro del marco de las TIC desde un análisis sistemático.
1. ¿Qué es un análisis de datos? ¿Qué podemos esperar de los datos? - Validación de datos.
2. Muestreo
3. Algoritmos de agrupamiento
4. Inferencia bayesiana
5. Función de densidad de probabilidad
6. Medidas de información y Entropía
7. Análisis de componentes principales
8. Análisis de componentes independientes
9. Métricas de complejidad de datos
10. Aproximación de funciones
11. Introducción a sistemas dinámicos
12. Análisis de series temporales
La asignatura está organizada en una sesión semanal de 1.5 horas de pensamiento teórico con un método tradicional en el aula más una sesión de 1.5 horas en donde se desarrollan y estudian ejemplos, casos y extensión de temas. Estas sesiones también son utilizadas para introducir a los estudiantes en el software estadístico.
La evaluación dependerá de la asistencia y la participación en clases y de una serie de trabajos escritos entregadas a tiempo. Los estudiantes con baja asistencia a clases o que no entreguen trabajos deberán someterse a un examen final.
La calificación final dependerá de la calidad de los trabajos entregados, un mínimo de asistencia a clases y de participación.
No se propone ningún texto.
No se propone ningún texto.