Estadística

Introducción a los conceptos fundamentales de matemáticas que sirven de base para el estudio de la estadística.

Estudio de los conceptos de derivadas y sus aplicaciones para el análisis de funciones.

Fundamentos de lógica matemática y teoría de conjuntos, esenciales para el análisis y resolución de problemas estadísticos.

Análisis preliminar de datos utilizando técnicas descriptivas para identificar patrones y tendencias.

Introducción al lenguaje de programación R y su aplicación en la resolución de problemas estadísticos.

Técnicas para escribir informes claros y efectivos en contextos técnicos y científicos.

Curso de libre elección, ajustado a los intereses del estudiante.

Estudio de integrales y ecuaciones que modelan fenómenos físicos y estadísticos.

Fundamentos de álgebra, incluyendo matrices y vectores, utilizados en la modelización de datos.

Introducción al estudio de probabilidades y su aplicación en inferencia estadística.

Introducción al lenguaje de programación Python y su aplicación en la resolución de problemas estadísticos.

Curso de idiomas para mejorar las habilidades lingüísticas en áreas relevantes de la ciencias y la sociedad

Curso de libre elección, ajustado a los intereses del estudiante.

Estudio de funciones multivariables y su aplicación en el análisis de datos multidimensionales.

Profundización en el uso de matrices para resolver sistemas de ecuaciones lineales y modelar problemas estadísticos.

Métodos para hacer inferencias sobre poblaciones a partir de muestras, utilizando técnicas clásicas de estadística.

Diseño y gestión de bases de datos para el almacenamiento y análisis eficiente de grandes volúmenes de datos.

Curso de idiomas para mejorar las habilidades lingüísticas en áreas relevantes de la ciencias y la sociedad.

Curso de libre elección, ajustado a los intereses del estudiante.

Análisis de datos multivariados para comprender las relaciones entre múltiples variables simultáneamente.
 

Estudio de los modelos de regresión lineales y su aplicación para la predicción y análisis de datos.
 

Técnicas estadísticas que no requieren suposiciones sobre la distribución de los datos.
 

Reflexión sobre la ética en la práctica estadística y su impacto en la sociedad.
 

Curso de idiomas para mejorar las habilidades lingüísticas en áreas relevantes de la ciencias y la sociedad

Curso de libre elección, ajustado a los intereses del estudiante.

Fundamentos del aprendizaje automático, explorando algoritmos y aplicaciones.

Métodos para seleccionar muestras representativas de una población, esenciales para la inferencia estadística.

Diseño y planificación de experimentos para analizar datos de manera eficiente y controlada.

Estudio de sistemas que evolucionan de manera aleatoria, utilizados en la modelización de fenómenos en diversos campos.
 

Técnicas para simular y modelar comportamientos aleatorios en sistemas complejos.

Curso de idiomas para mejorar las habilidades lingüísticas en áreas relevantes de la ciencias y la sociedad
 

Primer curso especializado según la línea de profundización seleccionada (actuaría, bioestadística o ciencia de datos).

Técnicas estadísticas para analizar y predecir datos que se comportan a lo largo del tiempo.

Expansión de los modelos lineales para aplicar en contextos no lineales y con distribuciones no normales.
 

Métodos para comunicar de manera efectiva los resultados del análisis de datos mediante gráficos y visualizaciones.
 

Asignatura electiva en el área específica de la Estadística del interés del estudiante.

Segundo curso especializado según la línea de profundización seleccionada (actuaría, bioestadística o ciencia de datos).

Análisis de datos geoespaciales, con aplicaciones en urbanismo, geografía, y salud pública.

Estudio de las poblaciones y sus características, fundamental en áreas como salud y políticas públicas.

Enfoque estadístico basado en el teorema de Bayes, utilizado para actualizar las probabilidades a medida que se obtiene nueva información.

Asignatura electiva en el área específica de la Estadística del interés del estudiante.

Desarrollo de proyectos de investigación aplicados, con un enfoque en la planificación y la metodología científica.

Tercer curso especializado según la línea de profundización seleccionada (actuaría, bioestadística o ciencia de datos).
 

Asignatura electiva en el área específica de la Estadística del interés del estudiante.

Elección de una de las tres opciones de grado: tesis, práctica laboral o coterminalidad con la maestría.