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Rama de Ciencias Sociales y Jurídicas

Curso Universitario de Formación Avanzada en Modelización Estadística y Minería de Datos (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)
Manuel Vargas Vargas (Secretario)
Modalidad

Online

Precios

27 ECTS x 45 €/ECTS = 1.215 €

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 Modelización y la Analítica de Datos, 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 Modelización Estadística y Minería de Datos (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.

  • 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.
  • Desarrollar modelos de análisis de datos y visualizar los resultados, facilitando la interpretación y publicación de los mismos.

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 Técnicas Estadísticas Avanzadas e Inteligencia Artificial (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
Acceso y matrícula

Plazos curso 2024/25

Preinscripción

  Del 01/05/2024 al 01/10/2024

Matrícula

  Del 10/05/2024 al 10/10/2024

Impartición

  Del 16/09/2024 al 02/02/2025






Precio del curso: 27 ECTS x 45€/ECTS = 1.215€

Pago Fraccionado: No

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.

*Estas bonificaciones no son acumulables.

Curso bonificable a través de Fundae 

 

 

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 MODELIZACIÓN ESTADÍSTICA Y MINERÍA DE DATOS (CON R SOFTWARE)      
    
Código
Descripción
ECTS
 

403100

INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

0,5

G

AN

403101

SOFTWARE ESTADÍSTICO R

5

G

AN

403102

ARQUITECTURA DE DATOS Y TECNOLOGÍAS BIG-DATA

4

G

AN

403103

FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA

3,5

G

AN

403104

MODELIZACIÓN ESTADÍSTICA

7,5

G

AN

403105

DATA MINING BÁSICO

6,5

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 Modelización Estadística y Minería de Datos (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