Master on Statistical Methods

Condiciones de terminación:

Obligatorias: 5
Optativas: 70
Trabajo fin de máster: 15
Total: 90

El plan de estudos del máster no contempla especialidades, no obstante, los estudiantes deberán elegir entre dos itinerarios diferentes dependiendo de sus preferencias:

-Itinerario Aplicado
-Itinerario Teórico

El Itinerario Aplicado, corresponderá a aquellos estudiantes que deseen que el énfasis esté puesto en las aplicaciones de la estadística, sin olvidar en ningún momento el rigor matemático en la presentación de los conceptos y metodologías. En el Itinerario Teórico la presentación de las distintas técnicas se centrará en profundizar más en los aspectos metodológicos, aunque sin perder de vista las aplicaciones. Las asignaturas optativas de estos dos itinerarios se han configurado de tal manera que se garantice que los alumnos de ambos itinerarios desarrollen las mismas competencias básicas y generales, diferenciándose ambos itinerarios en competencias específicas.

Los estudiantes deberán matricular uno de los dos módulos de itinerario en el primer semestre. Excepcionalmente la comisión del título podrá autorizar a intercambiar alguna materia del itinerario elegido por la correspondiente del otro itinerario.

This degree provides advanced level training in Statistics and Operations Research and in the application of statistical methods for biomedicine, finance, engineering or social research, providing the means to carry out internships in companies and to access the corresponding PhD program.

• Admission profile

  El máster tiene como finalidad proporcionar una sólida formación en Estadística e Investigación Operativa. Esta área de conocimiento es enormemente transversal por lo que el título presenta una estructura académica con un elevado número de materias optativas, que permitan cursar el máster a titulados de muy diversa procedencia. Así se recomienda el máster no solo a licenciados o graduados en Matemáticas o en Estadística sino a cualquier titulado que acredite unos conocimientos básicos en Matemáticas y Estadística, con motivación para el análisis, visualización y modelado de datos en cualquier contexto.

• Minimum number of ECTS enrollment credits per student and school period

  Condiciones de terminación:

  Obligatorias: 5
  Optativas: 70
  Trabajo fin de máster: 15
  Total: 90

• Tutorial action and reception

  Al comienzo de cada curso académico, la Comisión de Título organiza una jornada de acogida de nuevo estudiantes. Ese primer día los coordinadores del máster reciben a los estudiantes de nuevo ingreso en las aulas de vídeoconferencia donde se imparte el máster. La jornada tiene por objeto proporcionar información sobre:

  - Presentación de los coordinadores e información de contacto. Canales físicos y virtuales de comunicar incidencias, quejas o sugerencias en el máster.

  - Instrucciones para darse de alta en la base de datos del máster que servirá de vínculo permanente entre el profesorado y alumno y que se usará como plataforma docente e informativa conjunta.

  - Presentación del plan de estudios y descripción de las prácticas en empresas.

  - Presentación del equipamiento de las aulas, en particular del equipo de vídeoconferencia y cañones de vídeo. Se facilitan instrucciones de uso, así como se informa de los procedimientos de soluciones de incidencias.

  - Presentación a los estudiantes de los servicios que ofrece cada universidad: red Wifi, Biblioteca, aulas de informática, etc.

  El máster contará con un sistema de apoyo tutorial. Una vez que los estudiantes estén matriculados, la Comisión de Título asignará un profesor tutor a cada estudiante matriculado, que asesorará a ésta en todas las cuestiones de índole académica (validación de estudios, cambio matrícula, elección de prácticas, etc) que sea necesario. Este apoyo tutorial reforzará el asesoramiento que proporcionan los distintos coordinadores, y servirán de enlace entre los estudiantes y éstos.

  En el sitio web del máster se canalizará toda la información relativa del máster, creando listas de difusión de información tanto académica del máster (horarios, exámenes, aulas, etc) como más general (ofertas de empleo, difusión de jornadas científicas de interés, foros de empleo, etc). El máster pone a la disposición de los estudiantes y egresados del máster un grupo en Linkedin para la difusión de información de tipo profesional de interés tanto para los actuales estudiantes como para los que ya han finalizado.

• Access

  Access

  Para acceder aos ensinos oficiais de Máster será necesario estar en posesión de:
  A.1. Un título universitario oficial español.
  A.2. Un título expedido por unha institución de educación superior pertencente a outro Estado integrante do Espazo Europeo de Educación Superior que faculte no mesmo para o acceso a ensinos de Máster.
  A.3. Un título pertencente a un sistema educativo alleo ao Espazo Europeo de Educación, previa comprobación pola Universidade de que o citado título acredita un nivel de formación equivalente aos correspondentes títulos universitarios oficiais españois e faculta no país expedidor do título para o acceso a ensinos de posgrao.
  A.4. Un título superior das Ensinanzas Artísticas Superiores do sistema educativo español.

  Admission

  Límite de plazas y criterios específicos

  Titulaciones de acceso:
  Licenciados o graduados en Matemáticas o Estadística y cualquier graduado que acredite conocimientos básicos en Matemáticas y Estadística, con motivación para el análisis, visualización y modelado de datos en cualquier contexto.

  Criterios:
  • Títulos de acceso (70% - hasta 7 puntos)
  - Los títulos con contenido de un título en Matemáticas se valorarán entre 6 y 7 puntos.
  - Otros títulos universitarios con un contenido relativamente amplio de estadística descriptiva e inferencia estadística se valorarán entre 5 y 6 puntos (títulos en biología, psicología, ingeniería, medicina, administración y gestión de empresas, economía o similar).
  - Títulos restantes que tienen un contenido básico de estadísticas entre 3 y 4 puntos.
  • Expediente del estudiante (20% - hasta 2 puntos)
  • Currículum vitae del candidato (10% - hasta 1 punto)

Límite de plazas y criterios específicos

Titulaciones de acceso:
Licenciados o graduados en Matemáticas o Estadística y cualquier graduado que acredite conocimientos básicos en Matemáticas y Estadística, con motivación para el análisis, visualización y modelado de datos en cualquier contexto.

Criterios:
• Títulos de acceso (70% - hasta 7 puntos)
- Los títulos con contenido de un título en Matemáticas se valorarán entre 6 y 7 puntos.
- Otros títulos universitarios con un contenido relativamente amplio de estadística descriptiva e inferencia estadística se valorarán entre 5 y 6 puntos (títulos en biología, psicología, ingeniería, medicina, administración y gestión de empresas, economía o similar).
- Títulos restantes que tienen un contenido básico de estadísticas entre 3 y 4 puntos.
• Expediente del estudiante (20% - hasta 2 puntos)
• Currículum vitae del candidato (10% - hasta 1 punto)

• Basic skills

  - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación

  - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio

  - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios

  - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades

  - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

• Generic skills

  - To know, understand and know how to apply the principles, methodologies and new technologies in statistics and operational research in scientific / academic, technological or specialized and multidisciplinary professional contexts, as well as acquire the skills and competences described in the general aims of the degree.
  - To develop autonomy to identify, model and solve complex problems of statistics and operational research in scientific / academic, technological or specialized and multidisciplinary professional contexts.
  - To develop the capacity to carry out studies and research tasks and communicate the results to specialized audiences, academics and generalists.
  - To integrate advanced knowledge and face decision making based on scientific and technical information.
  - To develop the ability to apply algorithms and techniques for solving complex problems in the field of statistics and operational research, handling the appropriate specialized software.

• Specific skills

  - Conocer, identificar, modelar, estudiar y resolver problemas complejos de estadística e investigación operativa, en un contexto científico, tecnológico o profesional, surgidos en aplicaciones reales.
  - Desarrollar autonomía para la resolución práctica de problemas complejos surgidos en aplicaciones reales y para la interpretación de los resultados de cara a la ayuda en la toma de decisiones.
  - Adquirir conocimientos avanzados de los fundamentos teóricos subyacentes a las distintas metodologías de la estadística y la investigación operativa, que permitan su desarrollo profesional especializado.
  - Adquirir las destrezas necesarias en el manejo teórico-práctico de la teoría de la probabilidad y las variables aleatorias que permitan su desarrollo profesional en el ámbito científico/académico, tecnológico o profesional especializado y multidisciplinar.
  - Profundizar en los conocimientos en los fundamentos teórico-prácticos especializados del modelado y estudio de distintos tipos de relaciones de dependencia entre variables estadísticas.
  - Adquirir conocimientos teórico-prácticos avanzados de distintas técnicas matemáticas, orientadas específicamente a la ayuda en la toma de decisiones, y desarrollar la capacidad de reflexión para evaluar y decidir entre distintas perspectivas en contextos complejos.
  - Adquirir conocimientos teórico-prácticos avanzados de distintas técnicas de optimización matemática, tanto en contextos unipersonales como multipersonales, y saber aplicarlos con autonomía suficiente en un contexto científico, tecnológico o profesional.
  - Adquirir conocimientos teórico-prácticos avanzados de las técnicas destinadas a la realización de inferencias y contrastes relativos a variables y parámetros de un modelo estadístico, y saber aplicarlos con autonomía suficiente un contexto científico, tecnológico o profesional.
  - Conocer y saber aplicar con autonomía en contextos científicos, tecnológicos o profesionales, técnicas de aprendizaje automático y técnicas de análisis de datos de alta dimensión (big data).
  - Adquirir conocimientos avanzados sobre metodologías para la obtención y el tratamiento de datos desde distintas fuentes, como encuestas, internet, o entornos "en la nube".

• Transversal skills

  - Desarrollar firmes capacidades de razonamiento, análisis crítico y autocrítico, así como de argumentación y de síntesis, en contextos especializados y multidisciplinares.
  - Desarrollar destrezas avanzadas en el manejo de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), tanto para la obtención de información como para la difusión del conocimiento, en un ámbito científico/académico, tecnológico o profesional especializado y multidisciplinar.
  - Ser capaz de resolver problemas complejos en entornos nuevos mediante la aplicación integrada de los conocimientos.
  - Desarrollar una sólida capacidad de organización y planificación del estudio, asumiendo la responsabilidad de su propio desarrollo profesional, para la realización de trabajos en equipo y de forma autónoma.
  - Desarrollar capacidades para el aprendizaje y la integración en el trabajo en equipos multidisciplinares, en los ámbitos científico/académico, tencológico y profesional.

Mobility

La movilidad de los/as estudiantes está regulada a través del “Reglamento de intercambios interuniversitarios”. A través de la Oficina de Relaciones Exteriores se gestionan programas de intercambio tanto nacionales (SICUE), como europeos (ERASMUS) y extracomunitarios (intercambios con países de América Latina o países de habla inglesa):

Portal Internacional

Internships

No se contemplan

Para obtener el título es obligatorio realizar un Trabajo Fin de Máster (TFM) de 15 créditos ECTS. Este trabajo, en función del interés profesional o académico puede elaborarse como:

1. Trabajo de investigación, como primera etapa de los estudios de doctorado del estudiante.

2. Trabajo académico aplicado consistente en el análisis, estudio y resolución de problemas con datos reales en los que se deben aplicar técnicas avanzadas y actuales de la Estadística o la Investigación Operativa.

3. Realización de un trabajo al amparo de un convenio de colaboración con una empresa, que podrá tener carácter presencial o no, según se establezca en la ficha del trabajo fin de Máster. Tienen como objetivo que el alumno analice, estudie y resuelva en la medida de sus posibilidades, problemas del área de la estadística o la investigación operativa en los que estén interesadas las empresas colaboradoras. La colaboración con la empresa se establecerá mediante un convenio de colaboración educativa. Este convenio puede ser sustituido por un contrato de trabajo o una beca en la empresa en la que se realizará el TFM.

The teaching staff consists of professors and researchers from the participating universities, as well as from other Spanish and foreign universities with which there are agreements.