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 cada estudiante aprenderá técnicas de análisis de datos, para tomar decisiones a partir de estos y cómo representarlos.
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 cada estudiante 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 biotecnologo con las técnicas estadísticas fundamentales que directamente reflejan situaciones relacionadas con sistemas de computación, y que utilizará en el ejercicio de su profesión.
Métodos computacionales por su parte supone el único contacto en el plan de estudios de cada estudiante con la informática. Los conceptos y competencias proporcionados al estudiante 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, cada estudiante 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 todas las ingenierías y carreras de ciencias, es muy común su uso para la realización de informes de caracter técnico con los datos obtenidos de cualquier estudio. En el terreno de la investigación, cualquier perdonal de invetsigación debe tener conocimientos básicos de estadística y de inferencia, para desarrollar sus experimentos.
Por su parte, la informática es una ciencia transversal indispensable para cualquier rama científica comparable hoy en día a las matemáticas. Todo graduado- graduada 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 |
CB01 | 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 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 |
CB02 | Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio |
CB03 | Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética |
CB04 | Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado |
CB05 | Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía |
CE01 | Aplicar herramientas matemáticas y estadísticas en la resolución y modelización de situaciones experimentales en Biotecnología. |
CG01 | Capacidad de organización y planificación. |
CG02 | Capacidad de análisis y síntesis. |
CG03 | Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinares de forma colaborativa y con responsabilidad compartida. |
CT01 | Conocer una segunda lengua extranjera. |
CT02 | Conocer y aplicar las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC). |
CT03 | Utilizar una correcta comunicación oral y escrita. |
CT04 | Conocer el compromiso ético y la deontología profesional. |
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura | |
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Descripción | |
Exposición y defensa oral de los resultados de prácticas y proyectos. | |
Habilidades para transformar supuestos prácticos experimentales en problemas matemáticos resolubles. | |
Habilidades técnicas para la producción y el análisis de datos cualitativos y cuantitativos. | |
Manejo avanzado de las principales herramientas informáticas en problemas de álgebra lineal, cálculo y métodos numéricos. | |
Representación gráfica de datos de mediciones experimentales con y sin herramientas informáticas. | |
Representar datos y realizar representaciones derivadas de los mismos. | |
Saber elegir las técnicas estadísticas pertinentes en cada momento y ponerlas en práctica mediante el uso de herramientas informáticas. | |
Saber utilizar correctamente los sistemas de unidades y valorar adecuadamente los resultados obtenidos en cualquier experimento a partir del análisis de sus errores. | |
Comprensión de los fundamentos del análisis de errores. | |
Saber ajustar correctamente los datos de mediciones experimentales por regresión lineal y no lineal con herramientas informáticas. | |
Conocimientos de las técnicas de muestreo y de trabajo de campo. | |
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 4.5 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 | Descripción | |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] | Método expositivo/Lección magistral | CB02 CB03 CB04 CE01 CG02 CT02 CT03 CT04 | 1 | 25 | S | N | El profesor centrará el tema en clase y se explicarán los contenidos fundamentales del mismo. | |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] | Trabajo autónomo | CB02 CB03 CB04 CE01 CG02 CT02 CT03 | 2.32 | 58 | N | N | ||
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] | Trabajo dirigido o tutorizado | CB02 CB03 CB04 CB05 CE01 CG02 CG03 CT02 CT03 CT04 | 1.28 | 32 | S | N | Los trabajos serán analizados detalladamente con herramientas destinadas a la detección de plagio. Aquellos trabajos en los que se detecte plagio serán calificados con un 0. | |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] | Prácticas | CB01 CB02 CB03 CB04 CB05 CE01 CG01 CG02 CT01 CT02 CT03 CT04 | 0.4 | 10 | S | N | En estadística las prácticas consistirán en la utilización de la herramienta Excell para el análisis de datos y en Métodos serán prácticas de programación en C usando el compilador CodeBlocks. En caso de no realizarlas se deberá demostrar la adquisición de esta competencia en el examen extraordinario. | |
Pruebas de progreso [PRESENCIAL] | Pruebas de evaluación | CB02 CB03 CB04 CE01 CG02 CT02 CT03 CT04 | 0.16 | 4 | S | N | Habrá dos pruebas de progreso. La cuales se podrán recuperar en convocatorias sucesivas. | |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] | Resolución de ejercicios y problemas | CB02 CB03 CB04 CE01 CG02 CT02 CT03 CT04 | 0.8 | 20 | S | N | A lo largo del curso se deberán realizar diferentes actividades dirigidas a la resolución de problemas. En caso de no superarlas se podrá recuperar en la convocatoria extraordinaria mediante un examen. | |
Tutorías de grupo [PRESENCIAL] | Combinación de métodos | CG02 CG03 | 0.04 | 1 | S | N | A lo largo del cuatrimestre, por petición de alumnos o cuando el profesor lo considere conveniente, se debatirán y tratarán cuestiones de interés para el alumno de forma grupal. | |
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 (Será imprescindible su superación tanto en evaluación continua como no continua)
Sistema de evaluación | Evaluacion continua | Evaluación no continua * | Descripción |
Pruebas de progreso | 60.00% | 60.00% | Se realizarán una pruebas de progreso y/o prueba final. |
Resolución de problemas o casos | 20.00% | 20.00% | Se realizarán diferentes actividades dirigidas a la resolución de problemas (continua). Se recuperan con un examen, en caso de supenderlas (extraordinaria) o no hacerlas (no continua). |
Realización de prácticas en laboratorio | 20.00% | 20.00% | Las prácticas no se repiten, se recuperan con un examen, en caso de supenderlas (extraordinaria) o no hacerlas (no continua). |
Total: | 100.00% | 100.00% |
No asignables a temas | |
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Horas | Suma horas |
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 4 |
Tema 1 (de 9): Estadística descriptiva | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 1.09 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 6 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 3.5 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 1 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
Tema 2 (de 9): Probabilidad y variables aleatorias | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2.77 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 10 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 4 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 1 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
Tema 3 (de 9): Estadísticos en el muestreo | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2.77 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 4 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 3.5 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 1.5 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2.5 |
Tema 4 (de 9): Inferencia estadística y contraste de hipótesis | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2.77 |
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] | 1 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2.5 |
Tutorías de grupo [PRESENCIAL][Combinación de métodos] | 1 |
Tema 5 (de 9): Análisis de la varianza | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2.77 |
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] | 1 |
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 (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2.52 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 4 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 3.5 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
Tema 7 (de 9): Conceptos básicos de programación en C | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2.77 |
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] | 1.5 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2.5 |
Tema 8 (de 9): Estructuras de control | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2.77 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 7.5 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 2.5 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 1.5 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2.5 |
Tema 9 (de 9): Subprogramación. Funciones. Vectores, matrices y cadenas de caracteres | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 4.77 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 9 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 7 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 1.5 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
Actividad global | |
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Actividades formativas | Suma horas |
Comentarios generales sobre la planificación: | La planificación detallada de las actividades estará disponible en la web de la ETSIAM y Campus Virtual de la asignatura al principio de cuatrimestre (dentro de las tres primeras semanas del mismo) |