Matemáticas y estadística

ECTS materia: 42 Carácter:

Mixta 24 ECTS básicos 12 ECTS obligatorios 6 ECTS optativos Organización temporal: Semestral

Secuencia dentro del plan de estudios: 1º (12 ECTS Básicos) / 2º (12 ECTS Básicos) / 3º (6 ECTS obligatorio) / 4º (6 ECTS

obligatorio) / 6º (6 ECTS optativos) Lenguas en las que se imparte:

Catalán/Español

Resultados de aprendizaje:

- Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en el ámbito de la ciencia de datos.

- Comprensión y dominio de los contenidos básicos de álgebra matricial y cálculo numérico, modelización, optimización, probabilidad y estadística, y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ciencia de datos.

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GR EN CIENCIA DE DATOS APLICADA / APPLIED DATA SCIENCE

20/04/2020 93/184 - Obtención de soluciones numéricas con precisión arbitraria y estimación del error,

mediante algoritmos eficientes, a problemas matemáticos bien planteados y solubles numéricamente.

Contenidos:

En esta materia se incluyen los contenidos básicos de álgebra lineal y métodos numéricos para la ciencia de datos, probabilidad, estadística y optimización. Concretamente:

- Conceptos básicos de teoría de matrices y álgebra lineal, incluyendo sistemas de ecuaciones lineales, espacios vectoriales, valores y vectores propios, descomposición en valores singulares y matrices definidas positivas.

- Métodos numéricos para la integración de funciones, el cálculo de raíces,

interpolación, extrapolación y ajuste de datos experimentales. Resolución numérica de sistemas de ecuaciones lineales, descomposición en valores singulares,

diagonalización de matrices y análisis de componentes principales. Modelaje matemático, programación matemática (lineal y entera), optimización heurística, y simulación por computador.

- Cálculo de probabilidades, variables aleatorias, estadística descriptiva, medias poblacionales, intervalos de confianza, contrastes de hipótesis de muestras aparejadas y/o no aparejadas.

- Asociación, confusión y causalidad; implicaciones del diseño de investigación en la

inferencia estadística; introducción al análisis multivariante; exploración de los datos, comprobación de supuestos y construcción de modelos multivariantes.

- Introducción a la modelización y la inferencia bayesiana que incluye la teoría de la

decisión, inferencia aproximada, modelización jerárquica, aproximaciones bayesianas no paramétricas.

Observaciones:

Esta materia requiere la utilización de software para la realización de cálculos y la ejecución de programas específicos.

La asignatura Iniciación a las matemáticas para la ingeniería, de carácter optativo, se

recomienda realizarla a esos estudiantes que no tengan un buen nivel previo de matemáticas, y por lo tanto se aconseja cursarla antes de las asignaturas básicas y obligatorias de la materia.

Competencias básicas y generales:

CB1- Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un

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20/04/2020 94/184 nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.

CB5- Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

CG3- Buscar, gestionar y usar la información más adecuada para modelizar problemas concretos y aplicar adecuadamente procedimientos teóricos para su resolución de manera autónoma y creativa.

Competencias transversales:

CT1- Uso y aplicación de las TIC en el ámbito académico y profesional.

CT3- Expresarse de forma escrita de forma adecuada al contexto académico y profesional. Competencias específicas:

CE5- Utilizar de forma combinada los fundamentos matemáticos, estadísticos y de programación para desarrollar soluciones a problemas en el ámbito de la ciencia de los datos. CE9- Aplicar técnicas específicas de captura, tratamiento y análisis de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados.

CE11- Resumir, interpretar, presentar y contrastar de forma crítica los resultados obtenidos utilizando las herramientas de análisis y visualización más adecuadas.

Actividades formativas:

Actividades formativas Horas Presencialidad Lectura de recursos textuales o

visionado de videos

350 0 Ejercicios y actividades prácticas 200 0 Resolución de problemas 200 0 Estudio de caso 180 0 Debate 10 0 Representación visual de información o datos 110 0 Metodologías docentes: ● Aprendizaje autónomo ● Aprender haciendo

● Aprendizaje basado en problemas ● Trabajo por proyectos

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Sistemas de evaluación (indicar Ponderación Máxima y Mínima): Las mismas que las de la titulación en general.

Sistemas evaluación Ponderación mínima

Ponderación máxima Evaluación continua: Pruebas de

evaluación continua

20% 100%

Evaluación continua: Actividades de prácticas

10% 20%

Evaluación final: Prueba de síntesis 0% 40% Evaluación final: Examen final 0% 100% Asignaturas que conforman la materia:

(Para cada asignatura dar la información que se detalla a continuación)

Denominación de la asignatura: Iniciación a las matemáticas para la ingeniería

ECTS: 6

Carácter: Optativa

Organización temporal: Semestral

Semestre impartición: 6º semestre

Lengua impartición: Catalán/Castellano

Denominación de la asignatura: Álgebra lineal

ECTS: 6

Carácter Básica (Matemáticas)

Organización temporal: Semestral

Semestre impartición: 1r semestre

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Denominación de la asignatura: Métodos numéricos en ciencia de datos

ECTS: 6

Carácter Básica (Matemáticas)

Organización temporal: Semestral

Semestre impartición: 2º semestre

Lengua impartición: Catalán/Castellano

Denominación de la asignatura: Modelaje y optimización

ECTS: 6

Carácter Obligatoria

Organización temporal: Semestral

Semestre impartición: 3r semestre

Lengua impartición: Catalán/Castellano

Denominación de la asignatura: Probabilidad y estadística

ECTS: 6

Carácter: Carácter Básica (Matemáticas) Organización temporal: Semestral

Semestre impartición: 1r semestre

Lengua impartición: Catalán/Castellano

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20/04/2020 97/184

ECTS: 6

Carácter: Básica (Estadística) Organización temporal: Semestral

Semestre impartición: 2º semestre

Lengua impartición: Catalán/Castellano

Denominación de la asignatura: Modelización e inferencia bayesiana

ECTS: 6

Carácter: Carácter Obligatoria Organización temporal: Semestral

Semestre impartición: 4º semestre

Lengua impartición: Catalán/Castellano