Ciertas destrezas conceptuales y argumentativas, y el equivalente a un curso de introducción a Cálculo y Álgebra. Conocimientos básicos en el manejo del ordenador.
En la asignatura de estadística el estudiante aprenderá técnicas de análisis de datos. El alumno debe aprender a tomar decisiones a partir de datos y cómo representar estos últimos.
Con esta asignatura se pretende:
-Describir y representar grandes volúmenes de datos mediante las principales medidas de localización y dispersión y ser capaz de utilizar gráficas.
-Que los alumnos adquieran las técnicas necesarias para la modelización de situaciones que presentan "Variabilidad".
-Fundamentar el proceso de toma de decisiones en situaciones generales, sobre la base de una información incompleta.
-Familiarizar al futuro ingeniero con las técnicas estadísticas fundamentales que directamente reflejan situaciones relacionadas con sistemas de computación, y que utilizará en el ejercicio de su profesión.
Además se aprenderá a utilizar un programa estadístico muy potente como es R, que puede obtenerse de forma gratuita y permite bajar paquetes específicos para multitud de tareas.
Métodos computacionales por su parte supone el único contacto en el plan de estudios de los alumnos con la informática. Los conceptos y competencias proporcionados al alumno en esta asignatura le dotan de la capacidad para afrontar y resolver problemas básicos que tengan que ver con las Tecnologías de la Información y la Comunicación. En la asignatura, el alumnado aprenderá el uso de herramientas informáticas básicas usadas en la mayoría de empresas y laboratorios y principios básicos de programación.
La estadística es una materia transversal en una amplia variedad de disciplinas, desde la física, química hasta las ciencias sociales. En las últimas décadas el control de calidad ha acercado la estadística a prácticamente todas las empresas y es usada para la toma de decisiones en casi todas las áreas.
En todas las ingenierías y carreras de ciencias, es muy común su uso para la realización de informes y es muy frecuente su uso en temas como Data Mining donde existe un creciente número de profesionales trabajando. En el terreno de la investigación, cualquier investigador debe tener conocimientos básicos de estadística, al igual que cualquier analista de datos debe conocer técnicas basadas en inferencia.
Por su parte, la informática es una ciencia transversal indispensable para cualquier rama científica comparable hoy en día a las matemáticas. Todo graduado en Biotecnología tiene que ser capaz de usar un ordenador de forma eficiente y ser capaz de aprovecharse de todas las ventajas que las diferentes herramientas informáticas para almacenar y tratar datos ofrecen. Estas herramientas le serán de gran utilidad a la hora tanto de planificar proyectos como a la hora de procesar y presentar resultados de estudios de investigación o similares.
Competencias propias de la asignatura | |
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Código | Descripción |
E01 | Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencia; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos, algorítmica numérica. |
E02 | Estadística y optimización. |
E03 | Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería. |
G02 | Conocimiento de informática (Común para todas las titulaciones UCLM) |
G03 | Comunicación oral y escrita (Común para todas las titulaciones UCLM) |
G04 | Capacidad de análisis y síntesis |
G05 | Capacidad de organización y planificación |
G06 | Capacidad de gestión de la información |
G07 | Resolución de problemas |
G08 | Toma de decisiones |
G10 | Trabajo en equipo |
G13 | Razonamiento crítico |
G14 | Aprendizaje autónomo |
G15 | Adaptación a nuevas situaciones |
G21 | Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica |
G30 | Conocimiento en materias básicas, científicas y tecnológicas que permitan un aprendizaje continuo, así como una capacidad de adaptación a nuevas situaciones o entornos cambiantes. |
G31 | Capacidad de resolución de problemas con creatividad, iniciativa, metodología y razonamiento crítico. |
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura | |
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Descripción | |
Saber plantear algoritmos y programar mediante un lenguaje de programación de alto nivel. | |
Conocer e interpretar las medidas fundamentales de la estadística descriptiva, aproximar datos bidimensionales mediante ajustes de regresión, conocer los fundamentos de la probabilidad, estimar parámetros de modelos estadísticos, construir intervalos de confianza, contrastar hipótesis y tomar decisiones. | |
Conocer los fundamentos y aplicaciones de la optimización. | |
Habituarse al trabajo en equipo. | |
Tener habilidad en el manejo de ordenadores y aplicaciones informáticas. | |
Ser capaz de modelizar procesos relacionados con las materias de la ingeniería agrícola mediante ecuaciones diferenciales, resolverlas e interpretar resultados. | |
Conocer las principales aproximaciones para la resolución mediante métodos numéricos, utilizar a nivel de usuario algunos paquetes de software de estadística, tratamiento de datos y cálculo simbólico y numérico. | |
Resultados adicionales | |
No se han establecido. |
Esta asignatura está compuesta de dos partes diferenciadas: Estadística y Métodos Computaciones. Durante el cuatrímestre se impartiran de forma secuencial, dedicando semanalmente 4 horas de clase a la parte de la que en ese momento se esté impartiendo docencia. Para ello, se dedicarán la mitad de las semanas del cuatrimestre a cada una de las partes de la asignatura (parte de Estadística y parte de Métodos Computacionales).
Actividad formativa | Metodología | Competencias relacionadas (para títulos anteriores a RD 822/2021) | ECTS | Horas | Ev | Ob | Rec | Descripción * |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] | Método expositivo/Lección magistral | E02 E03 G02 G03 G04 G05 G06 G08 G13 G30 | 0.72 | 18 | S | N | S | |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] | Trabajo autónomo | E01 E02 E03 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G13 G14 G21 G31 | 2.32 | 58 | N | N | N | |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] | Trabajo dirigido o tutorizado | E01 E02 E03 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G13 G14 G21 G31 | 1.28 | 32 | S | N | S | |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] | Prácticas | E01 E02 E03 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G10 G13 G21 G31 | 0.72 | 18 | S | N | S | |
Pruebas de progreso [PRESENCIAL] | Pruebas de evaluación | E01 E02 E03 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G13 G14 G15 G21 G31 | 0.16 | 4 | S | N | S | |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] | Resolución de ejercicios y problemas | E01 E02 E03 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G13 G14 G21 G31 | 0.8 | 20 | S | N | S | |
Total: | 6 | 150 | ||||||
Créditos totales de trabajo presencial: 2.4 | Horas totales de trabajo presencial: 60 | |||||||
Créditos totales de trabajo autónomo: 3.6 | Horas totales de trabajo autónomo: 90 |
Ev: Actividad formativa evaluable Ob: Actividad formativa de superación obligatoria Rec: Actividad formativa recuperable
Valoraciones | |||
Sistema de evaluación | Estudiante presencial | Estud. semipres. | Descripción |
Pruebas de progreso | 75.00% | 0.00% | |
Actividades de autoevaluación y coevaluación | 25.00% | 0.00% | |
Total: | 100.00% | 0.00% |
No asignables a temas | |
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Horas | Suma horas |
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 4.05 |
Tema 1 (de 9): Estadística descriptiva | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 1.09 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 4.78 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 2.13 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 2.09 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | .98 |
Tema 2 (de 9): Probabilidad y variables aleatorias | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 10 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 7 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 1 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 4 |
Tema 3 (de 9): Estadísticos en el muestreo | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 7 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 3 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
Tema 4 (de 9): Inferencia estadística y contraste de hipótesis | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 5 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 3 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
Tema 5 (de 9): Análisis de la varianza | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 5 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 3 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
Tema 6 (de 9): Herramientas informáticas con aplicación a la ingenieria | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 1 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 2 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 1 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 1 |
Tema 7 (de 9): Conceptos básicos de programación en C | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 7.5 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 2 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
Tema 8 (de 9): Estructuras de control | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 7.5 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 2 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
Tema 9 (de 9): Subprogramación. Funciones en C | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 4 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 9 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 9 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 5 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 4 |
Actividad global | |
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Actividades formativas | Suma horas |