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Disciplina asociada:Matemáticas |
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Escuela:
Ingeniería y Ciencias
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Departamento Académico:
Ciencias
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Programas académicos: |
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Competencias que se Evaluan: |
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Requisitos:No tiene. |
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Equivalencia:MA1042 |
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Intención del curso en el contexto general del plan de estudios: |
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Objetivo general de la Unidad de Formación: |
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Al finalizar la unidad de formación cada estudiante será capaz de: - Evaluar las fuentes de información disponibles a través del uso de diversas tecnologías digitales y métodos estadísticos descriptivos e inferenciales de la ciencia de datos para resolver problemas e interrogantes sobre situaciones experimentales o reales. - Identificar ideas, afirmaciones y razones en la información, que permitan el diseño de modelos matemáticos básicos como soporte a la toma de decisiones con el uso de técnicas y modelos del análisis y ciencia de datos. - Interpretar la información a partir de parámetros o procedimientos propios del contexto para realizar análisis descriptivos y predictivos sobre conjuntos de datos experimentales o de entornos reales para fundamentar la toma de decisiones. |
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Técnica didáctica sugerida: |
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| No especificado | |||||
Bibliografía sugerida: |
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LIBROS DE TEXTO: * Peng, Roger D, The art of data science : a guide for anyone who works with data, Victoria, British Columbia : Leanpub, ©2016, spa, 9781365061462 * Peter Bruce & Andrew Bruce, Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts, Third Release, United States : O'Reilly Media, 2017, Ingles, 978-1492072942 |
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Perfil del Profesor: |
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(131311)Maestría en Matemática Educativa/Enseñanza de las Matemáticas ; (110101)Maestría en Ciencias Computacionales/de Información ; (110102)Maestría en Inteligencia Artificial /Robótica ; (110103)Maestría en Tecnología de la Información/Informática/Sistemas Computacionales ; (110201)Maestría en Programación/Programador Computacional ; (110401)Maestría en Ciencias de la Información ; (110701)Maestría en Ciencias Computacionales ; (111099)Maestría en Administración de Servicios Computacionales/Tecnologías de Información ; (140901)Maestría en Ingeniería Computacional ; (131311)Doctorado en Matemática Educativa/Enseñanza de las Matemáticas ; (110101)Doctorado en Ciencias Computacionales/de Información ; (110102)Doctorado en Inteligencia Artificial /Robótica ; (110103)Doctorado en Tecnología de la Información/Informática/Sistemas Computacionales ; (110201)Doctorado en Programación/Programador Computacional ; (110401)Doctorado en Ciencias de la Información ; (110701)Doctorado en Ciencias Computacionales ; (111099)Doctorado en Administración de Servicios Computacionales/Tecnologías de Información ; (140901)Doctorado en Ingeniería Computacional CIP: 131311, 110101, 110102, 110103, 110201, 110401, 110701, 111099, 140901 |
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Discipline:Mathematics |
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School:
Engineering and Sciences
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Academic Department:
Sciences
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Programs: |
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Prerequisites:None. |
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Equivalences:MA1042 |
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Course intention within the general study plan context: |
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Course objective: |
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Teaching and learning tecnique: |
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| Not Specified | |||||
Suggested Bibliography: |
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TEXT BOOKS: * Peng, Roger D, The art of data science : a guide for anyone who works with data, Victoria, British Columbia : Leanpub, ©2016, spa, 9781365061462 * Peter Bruce & Andrew Bruce, Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts, Third Release, United States : O'Reilly Media, 2017, Ingles, 978-1492072942 |
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Academic credentials required to teach the course: |
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(131311)Master Degree in Educational Mathematics/ Mathematics Teaching ; (110101)Master Degree in Computer/Information Sciences ; (110102)Master Degree in Artificial Intelligence/Robotics ; (110103)Master Degree in Information Technology. ; (110201)Master Degree in Computer Programming/Programmer ; (110401)Master Degree in Information Sciences ; (110701)Master Degree in Computational Sciences ; (111099)Master Degree in Computer/Information Technology Services Administration and Management ; (140901)Master Degree in Computational Engineering ; (131311)Doctoral Degree in Educational Mathematics/ Mathematics Teaching ; (110101)Doctoral Degree in Computer/Information Sciences ; (110102)Doctoral Degree in Artificial Intelligence/Robotics ; (110103)Doctoral Degree in Information Technology. ; (110201)Doctoral Degree in Computer Programming/Programmer ; (110401)Doctoral Degree in Information Sciences ; (110701)Doctoral Degree in Computational Sciences ; (111099)Doctoral Degree in Computer/Information Technology Services Administration and Management ; (140901)Doctoral Degree in Computational Engineering CIP: 131311, 110101, 110102, 110103, 110201, 110401, 110701, 111099, 140901 |
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