CG1 - Comunicar y transmitir la información a un público tanto especializado como no especializado.
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito, mediante un informe de carácter profesional.
CG3 - Coordinar trabajo en equipo con grupos multidisciplinares y organizar y gestionar proyectos.
CG4 - Cultivar interés en el conocimiento, descripción e interpretación de fenómenos susceptibles de cuantificación.
CG6 - Realizar lecturas críticas de informes y publicaciones científicas.

CE4 - Identificar la utilidad y el potencial de las técnicas estadísticas y de análisis de datos adquiridas en las distintas áreas de aplicación (como la documental, geográfica, actuarial, económica, financiera, biosanitaria, etc.) y utilizarlas adecuadamente para descubrir patrones de comportamiento en datos de cualquier volumen y tipología y extraer conclusiones relevantes.
CE7 - Utilizar las herramientas de software necesarias para almacenar, procesar y visualizar datos de cualquier volumen sobre distintos ámbitos, tales como datos textuales, datos espaciales, relaciones espacio temporales, etc.
CE15 - Aplicar las técnicas y herramientas de la Ciencia de los Datos a la predicción y la cuantificación de la relación entre variables de diferentes ámbitos de aplicación, como los económicos, sociales, financieros, actuariales, biosanitarios, documentales, de geolocalización, de gestión y relación con el cliente o de salud.

50%

50%

100%

2,4

3,6

5

Haber cursado: Azar y probabilidad, Inferencia paramétrica, Inferencia no paramétrica, Software estadístico II

La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final. Se calculará como el máximo entre:
a) La calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.

En todo caso, el alumno tiene la opción de superar la asignatura por evaluación continua.
Cualquier alumno tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar su calificación la nota final del curso.

Descripción de la evaluación continua: a lo largo del semestre se realizarán dos controles parciales con los que se podrá superar la asignatura, siempre que la puntuación de ambos sea superior a 5 puntos.
Si la asignatura no se supera en la evaluación continua se podrá aprobar mediante el examen final ordinario o extraordinario, cuyas fechas y aulas pueden consultarse en la web de la Facultad de Estudios Estadísticos.

Los estudiantes a tiempo parcial, o los que no hayan participado en la evaluación continua a lo largo del curso, podrán presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo el 100% de su nota final.

ABAD R. C., (2002) Introducción a la simulación ya la teoría de colas. Netbiblo.
CAO, R. et al. (2021) Técnicas de Remuestreo. Libro online: https://rubenfcasal.github.io/book_remuestreo
FERNANDEZ CASAL, R. et al. (2022). Simulación Estadística. Libro online: https://rubenfcasal.github.io/simbook
JONES, O. et al. (2009). Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R. CRC
RIOS, D. et al., (1997) Simulación: métodos y aplicaciones. Ra-ma (1997)
ROBERT, C.P. et al. (2010). Introducing Monte Carlo Methods with R. Springer
ROSS, S. (2002) Simulation Academic Press.

La información detallada y el material de la asignatura estará disponible en el Campus Virtual.