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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 ; (141201)Maestría en Ingeniería Física ; (270101)Maestría en Matemáticas ; (270301)Maestría en Matemáticas Aplicadas ; (270501)Maestría en Estadística ; (270601)Maestría en Estadística aplicada ; (307001)Maestría en Ciencia de Datos ; (400801)Maestría en Física ; (131311)Doctorado en Matemática Educativa/Enseñanza de las Matemáticas ; (110101)Doctorado en Ciencias Computacionales/de Información ; (141201)Doctorado en Ingeniería Física ; (270101)Doctorado en Matemáticas ; (270301)Doctorado en Matemáticas Aplicadas ; (270501)Doctorado en Estadística ; (270601)Doctorado en Estadística aplicada ; (307001)Doctorado en Ciencia de Datos ; (400801)Doctorado en Física CIP: 131311, 110101, 141201, 270101, 270301, 270501, 270601, 307001, 400801 |
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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 ; (141201)Master Degree in Physical Engineering ; (270101)Master Degree in Mathematics ; (270301)Master Degree in Applied Mathematics ; (270501)Master Degree in Statistics ; (270601)Master Degree in Applied Statistics ; (307001)Master Degree in Data Science, General ; (400801)Master Degree in Physics ; (131311)Doctoral Degree in Educational Mathematics/ Mathematics Teaching ; (110101)Doctoral Degree in Computer/Information Sciences ; (141201)Doctoral Degree in Physical Engineering ; (270101)Doctoral Degree in Mathematics ; (270301)Doctoral Degree in Applied Mathematics ; (270501)Doctoral Degree in Statistics ; (270601)Doctoral Degree in Applied Statistics ; (307001)Doctoral Degree in Data Science, General ; (400801)Doctoral Degree in Physics CIP: 131311, 110101, 141201, 270101, 270301, 270501, 270601, 307001, 400801 |
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