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Rama de Ciencias Sociales y Jurídicas

Curso Universitario de Formación Avanzada en Técnicas Estadísticas Avanzadas e Inteligencia Artificial (con R software)

Ciencias Sociales y Juridicas
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Créditos

Créditos totales

27 Créditos obligatorios

Créditos optativos

Número de plazas
35
Contacta
Lugares de impartición

Curso online

Organizado por la Facultad de Ciencias Jurídicas y Sociales de Toledo

Responsables del título

Gema Fernández-Avilés Calderón (directora)

José María Montero Lorenzo (secretario)

Víctor Manuel Casero Alonso (secretario)

Modalidad

Online

Precios

27 ECTS x 60 €/ECTS = 1.620€

Composición

Modular

Información General

El plan de estudios está diseñado para proporcionar al alumno una sólida formación para el desempeño de la actividad profesional relacionada con las Técnicas Estadísticas de Minería de Datos Avanzadas, la Estadística Espacial y Espacio-temporal y la Inteligencia Artificial, dentro del proceso complejo que supone la transformación de datos, estructurados y no estructurados susceptibles de ser explotados desde un punto de vista económico, empresarial, médico, científico, ingenieril o cualquier otro campo interesado.

El Curso Universitario de Formación Avanzada en Técnicas Estadísticas Avanzadas e Inteligencia Artificial (con R software) podrá ser reconocido por 27 créditos ECTS del título de Máster de Formación Permanente en Data Science & Business Analytics (con R software) siempre que el estudiante cumpla con los requisitos de acceso al Máster.

Visita nuestro blog https://blog.uclm.es/tp-mbsba/

  • Identificar correctamente el tipo de problema estadístico correspondiente a unos objetivos y unos datos determinados, así como las metodologías más adecuadas a aplicar a dichos objetivos y datos.
  • Conocer y utilizar las técnicas y herramientas de visualización de datos, que permiten identificar patrones de forma visual o presentar los resultados de una forma clara y concisa.
  • Analizar y procesar mediante técnicas elementales del Big Data, de la Ciencia de Datos y de la Inteligencia artificial la información disponible.
  • Conocer las competencias y funciones de un Data Scientist relacionadas con la explotación, análisis y gestión de los datos en una empresa u organización.
  • Desarrollar modelos de análisis de datos y visualizar los resultados, facilitando la interpretación y publicación de los mismos.
  • Integrar los métodos y técnicas de minería de datos en los proyectos empresariales
  • Reconocer los ámbitos de aplicación de las técnicas de Data Science y Business Analitycs en diferentes sectores empresariales y de la sociedad.

El programa formativo está dirigido a alumnos de último curso universitario, profesionales o titulados no universitarios de cualquier área de conocimiento que tengan como objetivo aprender y/o profundizar en la Ciencia de Datos.

Los estudiantes que cursen, además, el Curso Universitario de Formación Avanzada en Modelización Estadística y Minería de Datos (con R software) y realicen en Trabajo Fin de Máster obtendrán el título de Máster de Formación Permanente en Data Science & Business Analytics (con R software) siempre que cuenten con titulación universitaria (Licenciatura, Grado o Ingeniería).

Novedades

¡Apúntate al Club Alumni de nuestro máster!  Visita nuestro blog e infórmate de sus actividades https://blog.uclm.es/tp-mbsba/club-alumni/

¿Quieres ver opiniones reales sobre el máster? Ya están disponibles en https://blog.uclm.es/tp-mbsba/opiniones/

¡Apostamos por la ciencia en abierto!

¿Sabías que nuestro máster es el único con material propio presentado en un manual de casi 1000 páginas editado por McGraw Hill y preparado por 50 académicos y profesionales de primer nivel y reconocido prestigio?

Accede a él gratuitamente en https://cdr-book.github.io/index.html

¡Pídele a tu empresa que te forme en Ciencia y Analítica de Datos gratuitamente con nosotros!

Consúltanos acerca de la Formación FUNDAE.

¡Nosotros nos encargaremos de todo!

Amplía tu networking en los congresos de R4EDI organizados por la Asociación R-Quixote. Web 📎 https://rquixote.org/

Si estas cursando el máster podrás inscribirte gratuitamente en los congresos y actividades que organiza la asociación ¡Pregúntanos!

data

¡ASEPELT se une al MSDR en la apuesta por el data science!

Si estás cursando el máster, infórmate sobre las ventajas que tienes en los congresos de la International Association of Applied Economics ASEPELT (https://www.asepelt.org/)

 

 

¡No esperes el futuro:

analízalo, predícelo y créalo!

(Todos los detalles en https://blog.uclm.es/tp-mbsba/)


Acceso y matrícula

Plazos 

Preinscripción

 Del 01/07/2025 al 23/09/2025

Matrícula

 Del 01/07/2025 al 23/09/2025

Impartición

 Del 02/02/2026 al 10/05/2026






Precio del curso: 27 ECTS x 60 €/ECTS = 1.620 €

Pago Fraccionado: Sí

  • Plazo del 2º pago: Del 15/01/2026 al 15/02/2026
  • Importe del 2º plazo: 480 €

Bonificaciones: Sí

  • Bonificación del 10% para alumnos con discapacidad acreditada igual o superior al 33%.
  • Bonificación del 10% por familia numerosa.
  • Bonificación del 10% para los alumnos o egresados de la UCLM.
  • Bonificación del 10% para alumnos que se matriculen antes de 31 de julio de 2024.
  • Bonificaciones para estudiantes provenientes de otras universidades, asociaciones o empresas con convenio específico para este Máster con la UCLM, hasta los límites estipulados en el convenio en cuestión.
  • Curso bonificable a través de Fundae

*Estas bonificaciones no son acumulables.

 

 

Requisitos de admisión:

  • Alumnos de último curso universitario, profesionales o titulados no universitarios de cualquier área de conocimiento que tengan como objetivo aprender y/o profundizar en la Ciencia de Datos.

La admisión, hasta alcanzar el número máximo de plazas ofertadas, se realizará teniendo en cuenta la nota media del expediente académico.

Documentación para formalizar la preinscripción:

  • DNI/pasaporte/documento de identidad en vigor.
  • Certificado académico personal.
  • Documentación que acredite el derecho a alguna de las bonificaciones ofertadas.

Instrucciones preinscripción y matrícula

Los alumnos admitidos deberán formalizar su automatrícula, para ello deberán acceder a la página de automatrícula con su usuario y contraseña

Acceder a la MATRÍCULA online

Para realizar el abono se podrá utilizar una de las siguientes opciones:

  • Pago por RECIBO BANCARIO, deberán imprimir la carta de pago y presentarla en una de las entidades bancarias colaboradoras (aparecen en la carta de pago) y realizar el abono correspondiente, sólo para pagos realizados en España.
  • Pago con TARJETA BANCARIA.

SOLICITUD DE FACTURAS

Todos los alumnos interesados en recibir factura acreditativa del pago de la matrícula deberán solicitarlo a la organización del curso (administrador/a del centro) en el mismo momento de la matriculación, adjuntando la documentación actualizada del IAE del alumno o de la empresa que abona el pago.  Este derecho caducará el día 16 del mes siguiente a la fecha del ingreso del primer plazo.

Plan de estudios
CURSO UNIVERSITARIO DE FORMACIÓN AVANZADA EN TÉCNICAS ESTADÍSTICAS AVANZADAS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (CON R SOFTWARE)       
Código
Descripción
ECTS
 
  

403106

DATA MINING AVANZADO

10,5

G

AN

403107

ESTADÍSTICA ESPACIAL Y ESPACIO-TEMPORAL

8,5

G

AN

403108

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

8

G

AN

 

Total de Créditos ECTS

27

G: Obligatoria O: Optativa PE: Prácticas Externas TFM: Proyecto o Trabajo Fin de Estudios AN: Anual C1: 1º Cuatrimestre C2: 2º Cuatrimestre

 

 

El Curso Universitario de Formación Avanzada en Técnicas Estadísticas Avanzadas e Inteligencia Artificial (con R software) es de carácter online. Todas las clases teóricas y prácticas, así como las masterclasses, se realizarán de manera online.

Para las clases teóricas y prácticas se facilitarán contenidos online con la posibilidad de realizar actividades online.

Las masterclass, que contarán con profesionales provenientes de diferentes áreas de conocimientos, serán transmitidas en directo por videoconferencia a través de sesiones síncronas.

Entre otras, se utilizarán las plataformas MS Teams y Campus Virtual de la UCLM.

Los alumnos tendrán la posibilidad horas de tutorías con sus profesores y de consultar dudas mediante correo electrónico.

Tras la finalización de cada módulo, los estudiantes realizarán:

  • Un test de evaluación de los conocimientos adquiridos.
  • Un análisis de un caso práctico de los conocimientos relativos al módulo.

 

Profesorado