1. DATOS DE LA ASIGNATURA

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "1. DATOS DE LA ASIGNATURA"

Transcripción

1 1. DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Curso Avanzado de Estadística Titulación: Máster en Matemáticas y aplicaciones Código Breve Descripción: El curso está centrado en dos temas relativamente independientes: La metodología de series temporales y la teoría de aprendizaje estadístico (también llamada clasificación supervisada o discriminación ). Ambas teorías son de gran aplicabilidad en diferentes campos científicos. En el curso se presentarán sus aspectos esenciales y se ilustrarán las aplicaciones prácticas utilizando el lenguaje de programación R y el paquete estadístico SPSS. Tipo Optativa Curso M2 Semestre 2º Año del Plan de Estudios Prerrequisitos si los hubiera/recomendaciones para la matriculación: Conocimientos a nivel de las asignaturas Probabilidad I y Estadística I de la Licenciatura en Matemáticas de la UAM. Créditos 8 Créditos Totales Créditos Teóricos (LRU/ECTS) 1 (LRU/ECTS) Créditos Prácticos (LRU/ECTS) 1 OBJETIVOS Y COMPETENCIAS A DESARROLLAR Conocer y manejar los modelos clásicos (ARMA y ARIMA) de series temporales. Aplicar estos modelos al análisis de diferentes conjuntos de datos reales. Conocer el planteamiento básico del problema de clasificación supervisada (statistical learning). Estudiar las propiedades de algunos métodos usuales de clasificación y presentar brevemente algunos desarrollos recientes en este campo. Analizar algunos ejemplos de problemas de clasificación planteados en situaciones reales. REFERENCIAS DE CONSULTA BÁSICA Brockwell, P.J. y Davis, R.A. Time Series: Theory and Methods, (2 ed.). Springer-Verlag. (1991). Devroye, L., Györfi, L. y Lugosi, G. A Probabilistic Theory of Pattern Recognition. Springer-Verlag. (1996). Consultar en:

2 PROCEDIMIENTOS DE ENSEÑANZA/APRENDIZAJE Explicación de la teoría por el profesor. Trabajo individual por parte del alumno. Actividades Presenciales: 50 horas de clases teóricas que, en algún caso, se impartirán en el laboratorio de informática. Actividades Dirigidas: Se ofrecen tutorías durante todo el semestre con cita previa. En la página web de la asignatura se publicarán cuatro listas de problemas y ejercicios (dos correspondientes a series temporales y otras dos a temas de clasificación) que los alumnos deberán resolver y entregar. Posteriormente, se trabajará en clase sobre estos problemas. 2. DATOS DEL PROFESOR Grupo: Profesor: Antonio Cuevas González Correo electrónico: Teléfono: Web del profesor: Departamento: Centro: Matemáticas Facultad de Ciencias Horario de tutorías generales: En función del horario de las clases Despacho: C-XV BLOQUES TEMÁTICOS 1. PROCESOS ESTACIONARIOS 1.1. CONTENIDOS TEÓRICOS Y PRÁCTICOS: Definición de proceso estacionario y conceptos básicos asociados. Predicción en procesos estacionarios OBJETIVOS Y CAPACIDADES A DESARROLLAR: Reconocer la noción de proceso estacionario como un concepto probabilístico esencial que subyace en la teoría clásica de series temporales. Comprender que la hipótesis de estacionaridad simplifica considerablemente el proceso de predicción. Estudiar algún ejemplo sencillo de proceso estacionario con objeto de desarrollar la intuición sobre estas ideas TIEMPO ESTIMADO DE TRABAJO DEL ESTUDIANTE: 5 horas 2. PROCESOS ESTACIONARIOS DE TIPO ARMA 2.1 CONTENIDOS TEÓRICOS Y PRÁCTICOS: Procesos autorregresivos, procesos de medias móviles y procesos ARMA. Causalidad e invertibilidad. Procesos de medias móviles de orden infinito. Funciones de autocorrelación y de autocorrelación parcial.

3 2.2 OBJETIVOS Y CAPACIDADES A DESARROLLAR: Comprender y asimilar intuitivamente los procesos ARMA, que constituyen el modelo básico utilizado en la teoría clásica de las series temporales. 2.3 TIEMPO ESTIMADO DE TRABAJO DEL ESTUDIANTE: 15 horas 3. UNA BREVE INTRODUCCIÓN AL LENGUAJE R Y AL PROGRAMA SPSS 3.1 CONTENIDOS TEÓRICOS Y PRÁCTICOS: Nociones básicas sobre la sintaxis y las posibilidades de aplicación del programa R. Variables y funciones. Gráficos en R. Principales paquetes disponibles para el uso del programa R. Ideas básicas sonbre el manejo del SPSS. 3.2 OBJETIVOS Y CAPACIDADES A DESARROLLAR: El entorno R es un programa gratuito, de gran potencia y versatilidad, que ofrece un lenguaje de programación junto con una gran cantidad de programas ya preparados para su uso en la mayor parte de las técnicas estadísticas actuales. Se pretende conseguir aquí un mínimo conjunto de destrezas (relacionadas con el uso de programas R ya disponibles, más que con la programación en este lenguaje) orientadas a la utilización del R en ejemplos prácticos del curso. Se simularán diversos procesos estacionarios y ARMA utilizando el R. Por otra parte, el SPSS es actualmente el software comercial más popular entre los usuarios de la estadística. Está totalmente adaptado al entorno de ventanas y es más sencillo de usar (aunque menos versátil) que el programa R. Se presentará este programa brevemente y se mostrará su lógica de funcionamiento. 3.3 TIEMPO ESTIMADO DE TRABAJO DEL ESTUDIANTE: 15 horas 4. PREDICCIÓN Y ESTIMACIÓN EN PROCESOS ARMA Y ARIMA 4.1. CONTENIDOS TEÓRICOS Y PRÁCTICOS: Ecuaciones de predicción. Métodos recursivos. Procedimientos para la estimación de los parámetros. Modelos ARIMA. Selección de modelos. Estudio de diferentes ejemplos prácticos utilizando el lenguaje R y el programa SPSS OBJETIVOS Y CAPACIDADES A DESARROLLAR: Mostrar la aplicabilidad de los modelos ARMA y su generalización natural, los modelos ARIMA, para analizar muchas de las series temporales que aparecen en la práctica TIEMPO ESTIMADO DE TRABAJO DEL ESTUDIANTE: 30 horas 5. EL PROBLEMA DE CLASIFICACIÓN SUPERVISADA: PLANTEAMIENTO Y RESULTADOS BÁSICOS 5.1. CONTENIDOS TEÓRICOS Y PRÁCTICOS: Planteamiento del problema de clasificación. Modelo de muestras independientes y modelo de regresión. Reglas de clasificación óptimas. esperanza condicionada y propiedades elementales. Caso de poblaciones homocedásticas. El clasificador lineal de Fisher. La función discriminante lineal. Solución de ejemplos reales utilizando el software R y el SPSS OBJETIVOS Y CAPACIDADES A DESARROLLAR: Presentar los modelos muestrales básicos en los que surge el modelo de clasificación. Presentar y manejar en ejemplos prácticos el clasificador lineal de Fisher que es la metodología clásica (y aún hoy la más utilizada) por los usuarios de los

4 métodos de clasificación. Resolver y analizar con detalle varios problemas prácticos, basados en datos reales. Manejar correctamente el programa SPSS (el software comercial más popular actualmente) y el R en la solución de este tipo de problemas TIEMPO ESTIMADO DE TRABAJO DEL ESTUDIANTE: 15 horas 6. MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS DE CLASIFICACIÓN 6.1. CONTENIDOS TEÓRICOS Y PRÁCTICOS: Clasificadores de vecinos más próximos. Propiedades de consistencia. Clasificadores de tipo núcleo: consistencia, selección del parámetro de suavizado. Resolución de problemas reales usando el R OBJETIVOS Y CAPACIDADES A DESARROLLAR: Manejar los principales clasificadores no paramétricos (alternativos a la metodología clásica de Fisher) y utilizarlos en problemas reales. Destacar las propiedades teóricas (en particular las de consistencia universal) de estos procedimientos TIEMPO ESTIMADO DE TRABAJO DEL ESTUDIANTE: 15 horas 7. TEORÍA DE VAPNIK-CERVONENKIS 7.1. CONTENIDOS TEÓRICOS Y PRÁCTICOS: Definición de clasificadores mediante la minimización del riesgo empírico. Dimensión de Vapnik y conceptos asociados. La desigualdad de Vapnik-Cervonenkis. Aplicaciones OBJETIVOS Y CAPACIDADES A DESARROLLAR: Presentar las nociones básicas de la teoría de Vapnik-Cervonenkis y especialmente el conccepto de dimensión de Vapnik. El objetivo principal es mostrar la relación de la teoría de la clasificación con la moderna teoría de procesos empíricos. El énfasis en este tema es esencialmente teórico y conceptual TIEMPO ESTIMADO DE TRABAJO DEL ESTUDIANTE: 10 horas 8. OTROS MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN 8.1 CONTENIDOS TEÓRICOS Y PRÁCTICOS: Clasificación mediante redes neuronales. Clasificadores del tipo support vector machines. Clasificadores construidos por agregación bootstrap ( bagging ). El problema de reconocimiento de dígitos manuscritos. El problema de detección de spam. 8.2 OBJETIVOS Y CAPACIDADES A DESARROLLAR: Presentar algunas de las ideas más activas en la moderna investigación sobre procedimientos de clasificación. Informar, a modo de ejemplo, dos problemas prácticos en los que se han utilizado las técnicas de clasificación. 8.3 TIEMPO ESTIMADO DE TRABAJO DEL ESTUDIANTE: 20 horas

5 BIBLIOGRAFÍA DE CONSULTA ESPECÍFICA Brockwell, P.J. y Davis, R.A. (2002). Introduction to Time Series and Forecasting (2ª ed.). Springer-Verlag, New York. Cristianini, N. y Shawe-Taylor, J. (2002). An Introduction to Support Vector Machines. Cambridge University Press. Hastie, T., Tibshirani, R. y Friedman, J. (2001). The Elements of Statistical Learning. Springer. Maindonald, J. y Braun, J. (2003). Data Analysis and Graphics Using R. Cambridge University Press. Peña, D. (2005). Análisis de Series Temporales. Alianza Editorial. Peña, D., Tiao, G.C. y Tsay, R.S. (2000). A Course in Time Series Analysis. Wiley. Ripley B. D. (1996). Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge University Press 4. PROCEDIMIENTO DE EVALUACIÓN Examen final (60 %) Resolución de los ejercicios propuestos por bloques temáticos (40 %) 5. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES SEMANA 1: El concepto de proceso estacionario. Predicción en procesos estacionarios (2 horas). Procesos autoregresivos (1 hora). SEMANA 2: Procesos de medias móviles y procesos ARMA (3 horas). SEMANA 3: Una introducción al lenguaje R (3 horas) SEMANA 4: Una introducción al programa SPSS (1.5 horas). Simulación de procesos ARMA (1.5 horas). SEMANA 5: Predicción en procesos ARMA. Ejemplos con el programa R y con el SPSS. (3 horas). SEMANA 6: Ejemplos de predicción en procesos ARMA (2 horas). Estimación en procesos ARMA: Ejemplos (1 hora). SEMANA 7: Procesos ARIMA: Conceptos básicos, estimación y predicción (1.5 horas). Elección de modelo (1.5 horas). SEMANA 8: Discusión de ejemplos con datos reales (3 horas). SEMANA 9: Planteamiento del problema de discriminación. Clasificadores óptimos (3 horas). SEMANA 10: El método de discriminación lineal de Fisher. Estudio de algunos ejemplos utilizando el programa R y el SPSS (3 horas).

6 SEMANA 11: Clasificadores no paramétricos del tipo vecinos más próximos. Propiedades de consistencia (2.5 horas). Ejemplos con el programa R (0.5 horas). SEMANA 12: Clasificadores no paramétricos del tipo núcleo. Propiedades de consistencia (2.5 horas). Ejemplos con el programa R (0.5 horas). SEMANA 13: Un resumen de la teoría de Vapnik-Cervonenkis (3 horas). SEMANA 14: Clasificadores basados en redes neuronales (3 horas). SEMANA 15: Clasificadores basados en support vector machines (3 horas). SEMANA 16: Clasificadores bagging (1 hora). Comparación de diferentes métodos de clasificación en ejemplos reales usando el programa R (2 horas).

7 GUÍA PARA ESTIMAR EL VOLUMEN DE TRABAJO DEL ESTUDIANTE MEDIO EN HORAS/CRÉDITOS ECTS Horas Asistencia a clases teóricas en aula: 48 Asistencia a clases prácticas en aula: Asistencia a clases prácticas en aula de informática Asistencia a clases prácticas en laboratorio Asistencia a clases de prácticas de campo Preparación y elaboración de trabajos prácticos: Estudio y Preparación de exámenes: 125 Realización de exámenes: 2 Trabajos en grupo: Otras actividades (especificar): Asistencia a tutorías programadas: ECTS Carga total de horas de trabajo: 175

DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA UNIVERSIDAD DE VALLADOLID

DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA UNIVERSIDAD DE VALLADOLID d e p a r t a m e n t o d E 0.8 300 0.6 I O 0.4 250 0.2 50 100 200 150 200 250 www.eio.uva.es 300 150 universidad de valladolid e s t a d í s t i c a Ver.norm media desv. estand. o p e r a t i v a i n

Más detalles

Máster Universitario en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación

Máster Universitario en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación 5.5.1. Denominación: Introducción a la Minería de Datos 5.5.2. Breve Descripción del Contenido: Introducción a la minería de datos. Aprendizaje supervisado, modelos no paramétricos y modelos generalizados

Más detalles

Series Temporales Curso 2014 2015

Series Temporales Curso 2014 2015 Universidad del País Vasco Aeman ta zabal zazu Euskal Herriko Unibertsitatea Programa de la asignatura Series Temporales Curso 2014 2015 Profesores: Ana Cebrián (Univ. de Zaragoza) Fernando Tusell (UPV/EHU)

Más detalles

FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS Y ECONOMICAS

FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS Y ECONOMICAS FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS Y ECONOMICAS PLANIFICACIÓN DE LA DOCENCIA UNIVERSITARIA GUÍA DOCENTE ESTADÍSTICA II 1. DATOS DE IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA. Título: Facultad: Departamento/Instituto:

Más detalles

Guía Docente de la asignatura

Guía Docente de la asignatura Universidad de Valladolid Máster Universitario en Investigación en Contabilidad y Gestión Financiera Guía Docente de la asignatura Técnicas cuantitativas para la Contabilidad y las Finanzas Curso 2012-2013

Más detalles

11-12. Econometría Financiera. Guía Docente. G r a d o e n C o n t a b i l i d a d y F i n a n z a s. Curso

11-12. Econometría Financiera. Guía Docente. G r a d o e n C o n t a b i l i d a d y F i n a n z a s. Curso Curso 11-12 Econometría Financiera Guía Docente G r a d o e n C o n t a b i l i d a d y F i n a n z a s FICHA DESCRIPTIVA DE LA ASIGNATURA ECONOMETRÍA FINANCIERA Módulo Materia Econometría Econometría

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID GUÍA DOCENTE

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID GUÍA DOCENTE Universidad Autónoma de Madrid UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID GUÍA DOCENTE Asignatura: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS BAYESIANO DE DATOS Código: 31215 Tipo: Seminario Nivel: Posgrado Centro: Facultad de Psicología

Más detalles

Guía docente de la asignatura

Guía docente de la asignatura Guía docente de la asignatura Asignatura Materia Matemáticas I Matemáticas Módulo Titulación Grado en Administración y Dirección de Empresas Plan 466 Código 45378 Periodo de impartición Semestre 1 Tipo/Carácter

Más detalles

TÉCNICAS NO PARAMÉTRICAS

TÉCNICAS NO PARAMÉTRICAS ASIGNATURA DE MÁSTER: TÉCNICAS NO PARAMÉTRICAS Curso 2015/2016 (Código:22201147) 1.PRESENTACIÓN La asignatura Técnicas No Paramétricas forma parte del Módulo 3 que está compuesto por Cursos Optativos que

Más detalles

Guía docente de la asignatura

Guía docente de la asignatura Guía docente de la asignatura Asignatura Materia Módulo Titulación TÉCNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO COMPUTACIÓN TECNOLOGÍAS ESPECÍFICAS GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA Plan 545 Código 46932 Periodo de

Más detalles

GUÍA DOCENTE 2014 15

GUÍA DOCENTE 2014 15 GUÍA DOCENTE 2014 15 Asignatura: TÉCNICAS DE SIMULACIÓN Profesor: D. Jesús Privado Zamorano [1] Prerrequisitos No existe requisito previo para cursar la asignatura aunque es recomendable tener conocimientos

Más detalles

MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO

MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO : MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO PROFESOR(ES) 4. 5. 6. GRADO EN EL QUE SE IMPARTE DIRECCIÓN COMPLETA DE CONTACTO PARA TUTORÍAS (Dirección postal, teléfono, correo electrónico, etc.) HORARIO

Más detalles

Facultad de Psicología

Facultad de Psicología Facultad de Psicología Master en Psicología Clínica y de la Salud GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: Herramientas y Técnicas Metodológicas en Psicología Curso Académico 2011-2012 Versión 2.0-15012010 1. Datos

Más detalles

Estadística (Gr. Biología-09) (2010-2011)

Estadística (Gr. Biología-09) (2010-2011) Estadística (Gr. Biología-09) (2010-2011) PRESENTACIÓN OBJETIVOS PROGRAMA METODOLOGÍA EVALUACIÓN BIBLIOGRAFÍA HORARIO ATENCIÓN http://www.unav.es/asignatura/estadisticabio/ 1 de 10 PRESENTACIÓN Descripción

Más detalles

Fundamentos de la Gobernanza y la Gestión de Servicios de Tecnologías de la Información

Fundamentos de la Gobernanza y la Gestión de Servicios de Tecnologías de la Información Fundamentos de la Gobernanza y la Gestión de Servicios de Tecnologías de la Información (Preparación de la Certificación ISO 20000 Foundations) Guía de Aprendizaje Información al estudiante 1. Datos Descriptivos

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID GUÍA DOCENTE

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID GUÍA DOCENTE Universidad Autónoma de Madrid UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID GUÍA DOCENTE Código: 30949 Tipo: Optativa Nivel: Posgrado Centro: Facultad de Psicología Titulación: Máster en Metodología de las Ciencias

Más detalles

Escuela de Ciencias Empresariales. Grado en Contabilidad y Finanzas

Escuela de Ciencias Empresariales. Grado en Contabilidad y Finanzas Escuela de Ciencias Empresariales Grado en Contabilidad y Finanzas GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: ESTADÍSTICA I Curso Académico 01/01 Fecha:9-05-01 1. Datos Descriptivos de la Asignatura Código: 1691101

Más detalles

ESTADÍSTICA CURSO 2, SEMESTRE 1 GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA MODALIDAD: PRESENCIAL CURSO 2015/2016 ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR

ESTADÍSTICA CURSO 2, SEMESTRE 1 GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA MODALIDAD: PRESENCIAL CURSO 2015/2016 ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR Guía Docente ESTADÍSTICA CURSO 2, SEMESTRE 1 GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA MODALIDAD: PRESENCIAL CURSO 2015/2016 ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR 1. IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA 1.- ASIGNATURA: Nombre:

Más detalles

PROCESOS ESTOCÁSTICOS. INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS FINANCIEROS

PROCESOS ESTOCÁSTICOS. INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS FINANCIEROS ASIGNATURA DE MÁSTER: PROCESOS ESTOCÁSTICOS. INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS FINANCIEROS Curso 2015/2016 (Código:2115228-) 1.PRESENTACIÓN La asignatura "Procesos Estocásticos e Introducción a los Modelos Financieros"

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID GUÍA DOCENTE

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID GUÍA DOCENTE Universidad Autónoma de Madrid UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID GUÍA DOCENTE Tipo: Optativa Nivel: Posgrado Centro: Facultad de Psicología Titulación: Máster en Metodología de las Ciencias Sociales y de

Más detalles

Escuela Técnica Superior de. Informática. Máster en Ingeniería Informática. aplicada a la Industria, la Ingeniería del. Software y a los Sistemas y

Escuela Técnica Superior de. Informática. Máster en Ingeniería Informática. aplicada a la Industria, la Ingeniería del. Software y a los Sistemas y Escuela Técnica Superior de Informática Máster en Ingeniería Informática aplicada a la Industria, la Ingeniería del Software y a los Sistemas y Tecnologías de la Información GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA:

Más detalles

Inteligencia Artificial. Grado en INFORMÁTICA 4º curso. Modalidad: Presencial

Inteligencia Artificial. Grado en INFORMÁTICA 4º curso. Modalidad: Presencial Grado en INFORMÁTICA 4º curso Modalidad: Presencial Sumario Datos básicos 3 Breve descripción de la asignatura 4 Requisitos previos 4 Objetivos 4 Competencias 5 Contenidos 6 Metodología 6 Criterios de

Más detalles

CURSO ESTADÍSTICA APLICADA CON R

CURSO ESTADÍSTICA APLICADA CON R CURSO ESTADÍSTICA APLICADA CON R Organizado por: Instituto IMDEA Alimentación Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Madrid MADRID, de Septiembre a Diciembre de 2015 Estadística Aplicada con

Más detalles

GUÍA DOCENTE. Curso Académico 2015/16. Técnicas de Análisis Estadístico basado en Inteligencia

GUÍA DOCENTE. Curso Académico 2015/16. Técnicas de Análisis Estadístico basado en Inteligencia GUÍA DOCENTE Curso Académico 2015/16 1. Técnicas de Análisis Estadístico basado en Inteligencia Artificial 1.1. Datos de la asignatura Tipo de estudios Titulación Nombre de la asignatura Carácter de la

Más detalles

Universidad de Murcia Facultad de Comunicación y Documentación Titulación de Diplomado en Biblioteconomía y Documentación Curso Académico 2007-2008

Universidad de Murcia Facultad de Comunicación y Documentación Titulación de Diplomado en Biblioteconomía y Documentación Curso Académico 2007-2008 Universidad de Murcia Facultad de Comunicación y Documentación Titulación de Diplomado en Biblioteconomía y Documentación Curso Académico 2007-2008 1. Identificación 1.1. De la asignatura Nombre de la

Más detalles

GUÍA DOCENTE TITULACIONES DE GRADO

GUÍA DOCENTE TITULACIONES DE GRADO GUÍA DOCENTE TITULACIONES DE GRADO GRADO EN MARKETING CURSO 2015/2016 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA Nombre del Módulo al que pertenece la materia Métodos cuantitativos para las ciencias sociales ECTS Carácter

Más detalles

Programación de Dispositivos Móviles Curso 2014-2015

Programación de Dispositivos Móviles Curso 2014-2015 GUIA DOCENTE DE LA ASIGNATURA Programación de Dispositivos Móviles Curso 2014-2015 (Fecha última actualización: dd/mm/aa) MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO Complementos de tecnologías de la información

Más detalles

Guía docente de la asignatura

Guía docente de la asignatura Guía docente de la asignatura Asignatura Materia Módulo Titulación Fundamentos de Programación Proceso de desarrollo del SW Formación Básica II Grado en ingeniería Informática de Servicio y Aplicaciones

Más detalles

GRADO EN FINANZAS, BANCA Y SEGUROS TERCER CURSO

GRADO EN FINANZAS, BANCA Y SEGUROS TERCER CURSO Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales GRADO EN FINANZAS, BANCA Y SEGUROS TERCER CURSO Asignatura Medición de riesgos Código 804985 Módulo Análisis Económico de entidades financieras y de seguros

Más detalles

Guía Docente 2015/2016

Guía Docente 2015/2016 Guía Docente 2015/2016 Estadística Statistics Grado en Gastronomía Modalidad Presencial lf: Índice Estadística... 3 Breve descripción de la asignatura... 3 Requisitos Previos... 3 Objetivos de la asignatura...

Más detalles

GUÍA DOCENTE 2015-2016 MATEMÁTICAS II

GUÍA DOCENTE 2015-2016 MATEMÁTICAS II GUÍA DOCENTE 2015-2016 MATEMÁTICAS II 1. Denominación de la asignatura: MATEMÁTICAS II Titulación DOBLE GRADO EN DERECHO Y ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS Código 6681 2. Materia o módulo a la que

Más detalles

Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática

Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática Máster en Ingeniería Informática aplicada a la Industria, a la Ingeniería del Software y a los Sistemas y Tecnologías de la Información GUÍA DOCENTE DE

Más detalles

Matemática Actuarial de las Operaciones de Seguro de Vida

Matemática Actuarial de las Operaciones de Seguro de Vida Matemática Actuarial de las Operaciones de Seguro de Vida Máster en Ciencias Actuariales y Financieras Universidad de Alcalá Curso Académico 2014/2015 Primer Curso Primer Cuatrimestre GUÍA DOCENTE Nombre

Más detalles

Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática

Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática Máster en Ingeniería Informática aplicada a la Industria, a la Ingeniería del Software y a los Sistemas y Tecnologías de la Información GUÍA DOCENTE DE

Más detalles

Relación de competencias. Resultado de aprendizaje REQUISITOS PREVIOS: MATERIA 2: Estadística 12 créditos (300 horas) 6 Básicos y 6 Obligatorios

Relación de competencias. Resultado de aprendizaje REQUISITOS PREVIOS: MATERIA 2: Estadística 12 créditos (300 horas) 6 Básicos y 6 Obligatorios Planificación del Módulo 4 Denominación: MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA ECONOMÍA 39 créditos ECTS -21básicos y 18 obligatorios- Este módulo está integrado por tres materias que se imparten en tres cursos

Más detalles

Guía Docente MATEMÁTICAS I FICHA IDENTIFICATIVA. Datos de la Asignatura. Profesorado. Horario de tutorías: martes 16:00h.

Guía Docente MATEMÁTICAS I FICHA IDENTIFICATIVA. Datos de la Asignatura. Profesorado. Horario de tutorías: martes 16:00h. Guía Docente MATEMÁTICAS I FICHA IDENTIFICATIVA Datos de la Asignatura Código 36257 Titulación 1313.- Grado en Administración y Dirección de Empresas, mención Creación y Dirección de Empresas, Itinerario

Más detalles

MATEMÁTICAS EMPRESARIALES

MATEMÁTICAS EMPRESARIALES GUIA DOCENTE DE LA ASIGNATURA MATEMÁTICAS EMPRESARIALES MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO Ampliación de Matemáticas PROFESOR(ES) Matemáticas Empresariales 1º 2º 6 Obligatoria DIRECCIÓN COMPLETA

Más detalles

GESTIÓN DE INVENTARIOS

GESTIÓN DE INVENTARIOS GESTIÓN DE INVENTARIOS Guía Docente Master Oficial en Planificación y Gestión de Procesos Empresariales Universitat de València Datos del Curso Nombre de la asignatura GESTIÓN DE INVENTARIOS Carácter Obligatorio

Más detalles

1. Identificación. Identificación de la Asignatura. Equipo Docente GUÍA DE LA ASIGNATURA DE MASTER 2010/2011 REDES SOCIALES Y DESARROLLO

1. Identificación. Identificación de la Asignatura. Equipo Docente GUÍA DE LA ASIGNATURA DE MASTER 2010/2011 REDES SOCIALES Y DESARROLLO 1. Identificación Identificación de la Asignatura Asignatura Titulación: MÁSTER UNIVERSITARIO EN DESARROLLO ECONÓMICO Y COOPERACIÓN INTERNACIONAL Codigo: 4722 Curso: 1 Grupos: 1 Tipo: OPTATIVA Modalidad:

Más detalles

GRADO EN ECONOMÍA GUIA DOCENTE DE LA ASIGNATURA ESTADÍSTICA I CURSO ACADÉMICO 2010-11

GRADO EN ECONOMÍA GUIA DOCENTE DE LA ASIGNATURA ESTADÍSTICA I CURSO ACADÉMICO 2010-11 GRADO EN ECONOMÍA GUIA DOCENTE DE LA ASIGNATURA ESTADÍSTICA I CURSO ACADÉMICO 2010-11 MATERIA: CURSO: Formación Básica Primero 1.- DATOS INICIALES DE IDENTIFICACIÓN Asignatura Materia Carácter de la materia

Más detalles

Máster Universitario en Sistemas Electrónicos Avanzados. Sistemas Inteligentes. Universidad de Alcalá Curso Académico 2013/14

Máster Universitario en Sistemas Electrónicos Avanzados. Sistemas Inteligentes. Universidad de Alcalá Curso Académico 2013/14 ROBÓTICA MÓVIL Máster Universitario en Sistemas Electrónicos Avanzados. Sistemas Inteligentes. Universidad de Alcalá Curso Académico 2013/14 GUÍA DOCENTE Nombre de la asignatura: Robótica Móvil Código:

Más detalles

OPTATIVA I: MINERIA DE DATOS

OPTATIVA I: MINERIA DE DATOS UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA Clave: 08MSU007H Clave: 08USU4053W FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA DEL CURSO: OPTATIVA I: MINERIA DE DATOS DES: Programa(s) Educativo(s): Tipo de materia: Clave de la

Más detalles

1. Identificación. 1.1. De la Asignatura. 1.2. Del profesorado: Equipo Docente. Curso Académico 2012/2013 MÁSTER UNIVERSITARIO EN FORMACIÓN DEL

1. Identificación. 1.1. De la Asignatura. 1.2. Del profesorado: Equipo Docente. Curso Académico 2012/2013 MÁSTER UNIVERSITARIO EN FORMACIÓN DEL 1. Identificación 1.1. De la Asignatura Curso Académico 2012/2013 MÁSTER UNIVERSITARIO EN FORMACIÓN DEL Titulación PROFESORADO DE EDUCACIÓN SECUNDARIA OBLIGATORIA Y BACHILLERATO, FORMACIÓN PROFESIONAL,

Más detalles

INTELIGENCIA DE NEGOCIO (MASTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA)

INTELIGENCIA DE NEGOCIO (MASTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA) INTELIGENCIA DE NEGOCIO (MASTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA) 1.- Datos de la Asignatura Código 302436 Plan 2014 ECTS 3 Carácter OPCIONAL Curso 1º Periodicidad 2er SEMESTRE Área Departamento

Más detalles

Titulación: GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS. Asignatura: ECO Análisis avanzado de datos. Semestre: Primero.

Titulación: GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS. Asignatura: ECO Análisis avanzado de datos. Semestre: Primero. Titulación: GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS Asignatura: ECO Análisis avanzado de datos Semestre: Primero Econometría [1] Asignatura: ECO Análisis avanzadas de datos Formación: Obligatoria

Más detalles

Facultad de Psicología. Máster en Neurociencia Cognitiva y Necesidades Educativas Específicas

Facultad de Psicología. Máster en Neurociencia Cognitiva y Necesidades Educativas Específicas Facultad de Psicología Máster en Neurociencia Cognitiva y Necesidades Educativas Específicas GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: Fundamentos de Neurociencia Cognitiva Curso Académico 2012-2013 Fecha: 31 de

Más detalles

Grado en Magisterio de Educación Primaria Universidad de Alcalá Curso Académico 2011/2012 2º Curso 1º Cuatrimestre

Grado en Magisterio de Educación Primaria Universidad de Alcalá Curso Académico 2011/2012 2º Curso 1º Cuatrimestre MATEMÁTICAS I Grado en Magisterio de Educación Primaria Universidad de Alcalá Curso Académico 2011/2012 2º Curso 1º Cuatrimestre GUÍA DOCENTE Nombre de la asignatura: MATEMÁTICAS I Código: 4200*** GRADO

Más detalles

DATOS DESCRIPTIVOS. Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sistemas Informáticos CICLO Máster sin atribuciones MÓDULO Seminarios Avanzados

DATOS DESCRIPTIVOS. Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sistemas Informáticos CICLO Máster sin atribuciones MÓDULO Seminarios Avanzados GUÍA DE APRENDIZAJE Estado del Arte de la Investigación en Ciencias y Tecnologías de la Computación MÁSTER UNIVERSITARIO EN CIENCIAS Y TECNOLOGÍAS DE LA COMOPUTACIÓN PLAN 2015 DATOS DESCRIPTIVOS CENTRO

Más detalles

Grado en Farmacia Universidad de Alcalá Curso Académico 2015/2016 Primer Curso Primer Cuatrimestre

Grado en Farmacia Universidad de Alcalá Curso Académico 2015/2016 Primer Curso Primer Cuatrimestre UNIDADES Y CÁLCULO DE MAGNITUDES BÁSICAS EN CIENCIAS EXPERIMENTALES Grado en Farmacia Universidad de Alcalá Curso Académico 2015/2016 Primer Curso Primer Cuatrimestre GUÍA DOCENTE Nombre de la asignatura:

Más detalles

Titulación: GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS. Asignatura: ECO103 Estadística Aplicada. Semestre: Segundo. Estadística aplicada [1]

Titulación: GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS. Asignatura: ECO103 Estadística Aplicada. Semestre: Segundo. Estadística aplicada [1] Titulación: GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS Asignatura: ECO103 Estadística Aplicada Semestre: Segundo Estadística aplicada [1] Asignatura: ECO103 Estadística Aplicada Formación: Básica

Más detalles

ESCUELA UNIVERSITARIA DE RELACIONES LABORALES DE ELDA GUÍA DOCENTE

ESCUELA UNIVERSITARIA DE RELACIONES LABORALES DE ELDA GUÍA DOCENTE ESCUELA UNIVERSITARIA DE RELACIONES LABORALES DE ELDA GUÍA DOCENTE CURSO ACADÉMICO 2015/201 DATOS DE LA ASIGNATURA Asignatura ESTADÍSTICA APLICADA A LAS RELACIONES LABORALES Código 4233 Titulación GRADO

Más detalles

1. Identificación. 1.1. De la Asignatura. 1.2. Del profesorado: Equipo Docente. Curso Académico 2013/2014 MÁSTER UNIVERSITARIO EN FORMACIÓN DEL

1. Identificación. 1.1. De la Asignatura. 1.2. Del profesorado: Equipo Docente. Curso Académico 2013/2014 MÁSTER UNIVERSITARIO EN FORMACIÓN DEL 1. Identificación 1.1. De la Asignatura Curso Académico 2013/2014 MÁSTER UNIVERSITARIO EN FORMACIÓN DEL Titulación PROFESORADO DE EDUCACIÓN SECUNDARIA OBLIGATORIA Y BACHILLERATO, FORMACIÓN PROFESIONAL,

Más detalles

FUNDAMENTOS DE ANÁLISIS DE DATOS

FUNDAMENTOS DE ANÁLISIS DE DATOS ASIGNATURA DE MÁSTER: FUNDAMENTOS DE ANÁLISIS DE DATOS Curso 2015/2016 (Código:22201039) 1.PRESENTACIÓN Esta asignatura, de 15 créditos, se enmarca dentro de los 45 créditos que se ofertan como curso de

Más detalles

Facultad de Biología. Máster en Biología Marina: Biodiversidad y Conservación

Facultad de Biología. Máster en Biología Marina: Biodiversidad y Conservación Facultad de Biología Máster en Biología Marina: Biodiversidad y Conservación GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: Evaluación del Impacto Ambiental en el Medio Marino Curso Académico 2013/2014 Fecha: Mayo 2013

Más detalles

PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Lógica Informática"

PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: Lógica Informática PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Lógica Informática" Grupo: Clases Teóricas de Lógica Informática (DOCENCIA EN INGLÉS)(948465) Titulacion: Grado en Ingeniería Informática-Ingeniería del Software Curso: 2015-2016

Más detalles

Facultad de Ciencias Políticas y Sociales, y Facultad de Psicología MÁSTER EN INTERVENCIÓN SOCIAL COMUNITARIA

Facultad de Ciencias Políticas y Sociales, y Facultad de Psicología MÁSTER EN INTERVENCIÓN SOCIAL COMUNITARIA FACULTAD / Facultad de Ciencias Políticas y Sociales, y Facultad de Psicología MÁSTER EN INTERVENCIÓN SOCIAL COMUNITARIA GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: INVESTIGACIÓN Y DIAGNÓSTICO CUANTITATIVO Curso Académico

Más detalles

1.9. Requisitos mínimos de asistencia a las sesiones presenciales / Minimum attendance requirement

1.9. Requisitos mínimos de asistencia a las sesiones presenciales / Minimum attendance requirement ASIGNATURA / COURSE TITLE ANÁLISIS DE DATOS 1.1. Código / Course number 16307 1.2. Materia / Content area Módulo instrumental 1.3. Tipo / Course type Obligatoria 1.4. Nivel / Course level Grado 1.5. Curso

Más detalles

Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática

Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática Máster en Ingeniería Informática aplicada a la Industria, a la Ingeniería del Software y a los Sistemas y Tecnologías de la Información GUÍA DOCENTE DE

Más detalles

=drð^=al`bkqb= qfqri^`flkbp=ab=do^al=

=drð^=al`bkqb= qfqri^`flkbp=ab=do^al= =drð^=al`bkqb= qfqri^`flkbp=ab=do^al= TITULACIÓN: GRADO EN INGENIERÍA DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN CURSO 2014/2015 ASIGNATURA: SIMULACIÓN Nombre del Módulo o Materia al que pertenece la asignatura. MÉDODOS

Más detalles

GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA

GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA G785 - Simulación y Optimización de Procesos Químicos Grado en Ingeniería Química Obligatoria. Curso 3 Curso Académico 2015-2016 1 1. DATOS IDENTIFICATIVOS Título/s Grado

Más detalles

Facultad de Biología. Grado en Biología

Facultad de Biología. Grado en Biología Facultad de Biología Grado en Biología GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: Proyectos en Biología Curso Académico 2012/2013 Fecha: Abril 2012 1. Datos Descriptivos de la Asignatura Código: 209233205 - Centro:

Más detalles

Grado en Ambientales Geología. Curso 2015/16

Grado en Ambientales Geología. Curso 2015/16 DATOS DE LA ASIGNATURA Asignatura: Estadística y Tratamiento de Datos Código: CCAA: 757709203 Geología: 757609107 Doble Titulación: 7572141109 Módulo: Materias Instrumentales Materia: Estadística/Statistics

Más detalles

Guía docente de la asignatura

Guía docente de la asignatura Guía docente de la asignatura Asignatura Materia Módulo Titulación Evaluación de Sistemas Informáticos Tecnologías de la Información Tecnologías específicas Grado en Ingeniería Informática. Plan 545 Código

Más detalles

N832 PRONÓSTICO PARA LA TOMA DE DECISIONES

N832 PRONÓSTICO PARA LA TOMA DE DECISIONES DES: Económico Administrativo Programa(s) Educativo(s): LAF Tipo de materia: EspecíficaObligatoria Clave de la materia: N832 Semestre: 8 Semestre UNIVERSIDAD AUTONOMA DE CHIHUAHUA Clave: 08MSU0017H FACULTAD

Más detalles

EXPERIENCIA PILOTO DE CRÉDITOS EUROPEOS. UNIVERSIDADES ANDALUZAS GUÍA DOCENTE COMÚN DE INGENIERO TÉCNICO INDUSTRIAL, ESPECIALIDAD EN MECÁNICA

EXPERIENCIA PILOTO DE CRÉDITOS EUROPEOS. UNIVERSIDADES ANDALUZAS GUÍA DOCENTE COMÚN DE INGENIERO TÉCNICO INDUSTRIAL, ESPECIALIDAD EN MECÁNICA EXPERIENCIA PILOTO DE CRÉDITOS EUROPEOS. UNIVERSIDADES ANDALUZAS GUÍA DOCENTE COMÚN DE INGENIERO TÉCNICO INDUSTRIAL, ESPECIALIDAD EN MECÁNICA FICHA DE MATERIA TRONCAL DATOS BÁSICOS DE LA MATERIA NOMBRE:

Más detalles

Máster en Biología Marina: Biodiversidad y. Conservación GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA:

Máster en Biología Marina: Biodiversidad y. Conservación GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: Facultad de Biología Máster en Biología Marina: Biodiversidad y Conservación GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: DISEÑO EXPERIMENTAL Y ANÁLISIS DE DATOS PARA EL ESTUDIO DE LA BIODIVERSIDAD MARINA Curso Académico

Más detalles

INNOVACIÓN DOCENTE EN TÉCNICAS DE PREDICCIÓN ECONÓMICA

INNOVACIÓN DOCENTE EN TÉCNICAS DE PREDICCIÓN ECONÓMICA INNOVACIÓN DOCENTE EN TÉCNICAS DE PREDICCIÓN ECONÓMICA Balaguer, Jacint 1 Ripollés, Jordi 2 Departamento de Economía Facultad de Ciencias Jurídicas y Económicas Universidad Jaume I de Castellón Av. de

Más detalles

GUÍA DOCENTE DE ASIGNATURA CURSO 2009/2010

GUÍA DOCENTE DE ASIGNATURA CURSO 2009/2010 GUÍA DOCENTE DE ASIGNATURA CURSO 2009/2010 1. DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA 1.1.Nombre JUEGO DE EMPRESAS 1.2.Código UNESCO 1.3. Código asignatura 62008314 1.4.Curso académico 2009-10 1.5. Ciclo formativo

Más detalles

Pontificia Universidad Católica del Ecuador

Pontificia Universidad Católica del Ecuador DATOS INFORMATIVOS: MATERIA O MÓDULO: APLICACIONES DIFUSAS CÓDIGO: IS -10344 CARRERA: NIVEL: INGENIERIA DE SISTEMAS OCTAVO No. CRÉDITOS: 4 CRÉDITOS TEORÍA: 2 CRÉDITOS PRÁCTICA: 2 SEMESTRE / AÑO ACADÉMICO:

Más detalles

Universidad Juárez del Estado de Durango Facultad de Ciencias Forestales

Universidad Juárez del Estado de Durango Facultad de Ciencias Forestales Universidad Juárez del Estado de Durango Facultad de Ciencias Forestales Programa de Unidad de Aprendizaje Con enfoque en Competencias Profesionales Integrales I. DATOS GENERALES DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE

Más detalles

Máster Universitario en Abogacía

Máster Universitario en Abogacía Facultad de Derecho Colegio de Abogados de Santa Cruz de Tenerife Máster Universitario en Abogacía GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: Técnicas profesionales y herramientas informáticas Curso Académico 2014/2015

Más detalles

Guía docente de la asignatura

Guía docente de la asignatura Guía docente de la asignatura Asignatura Materia Matemáticas II Matemáticas Módulo Titulación Grado en Administración y Dirección de Empresas Plan 466 Código 45384 Periodo de impartición Semestre 2 Tipo/Carácter

Más detalles

TÉCNICAS DE SIMULACIÓN

TÉCNICAS DE SIMULACIÓN ASIGNATURA DE MÁSTER: TÉCNICAS DE SIMULACIÓN Curso 2015/2016 (Código:22201221) 1.PRESENTACIÓN La simulación es una de las técnicas más utilizadas en Metodología de las Ciencias del Comportamiento, y un

Más detalles

Guía docente de la asignatura PROCEDIMIENTOS ESPECIALES DE CIMENTACIÓN

Guía docente de la asignatura PROCEDIMIENTOS ESPECIALES DE CIMENTACIÓN Escuela de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos y de Ingeniería de Minas UPCT Guía docente de la asignatura PROCEDIMIENTOS ESPECIALES DE CIMENTACIÓN Titulación: Máster Universitario en Ingeniería de

Más detalles

Marketing de Servicios

Marketing de Servicios Marketing de Servicios Grado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Economía y Negocios Internacionales Universidad de Alcalá Curso Académico 2015/2016 Cuarto Curso Primer Cuatrimestre GUÍA

Más detalles

FICHA DE ASIGNATURA Curso 2013 2014

FICHA DE ASIGNATURA Curso 2013 2014 FICHA DE ASIGNATURA Curso 2013 2014 TITULACIÓN GRADO EN GESTIÓN INFORMÁTICA EMPRESARIAL PLAN DE ESTUDIOS CURSO ACADÉMICO 2010 2013 2014 ASIGNATURA SISTEMAS COMPUTACIONALES EN ARQUITECTURAS DE INTELIGENCIA

Más detalles

(Auditoría y Certificación de Sistemas Informáticos)

(Auditoría y Certificación de Sistemas Informáticos) (Auditoría y Certificación de Sistemas Informáticos) Guía de Aprendizaje Información al estudiante 1. Datos Descriptivos Titulación Módulo Materia Asignatura Master Oficial Universitario en Ingeniería

Más detalles

Pontificia Universidad Católica del Ecuador

Pontificia Universidad Católica del Ecuador 1. DATOS INFORMATIVOS FACULTAD: CIENCIAS ADMINSITRATIVAS Y CONTABLES CARRERA: ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS Asignatura/Módulo: Métodos Cuantitativos Aplicados a la Código: Administración Plan de estudios:

Más detalles

MATEMÁTICAS ANA EUGENIA MARÍN JIMÉNEZ MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO. Matemáticas 1º 1º 6 Básica

MATEMÁTICAS ANA EUGENIA MARÍN JIMÉNEZ MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO. Matemáticas 1º 1º 6 Básica GUIA DOCENTE DE LA ASIGNATURA MATEMÁTICAS MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO Formación básica en Ciencias Económicas y Empresariales Matemáticas 1º 1º 6 Básica PROFESOR(ES) DIRECCIÓN COMPLETA

Más detalles

Esta materia está compuesta de 10 asignaturas que se imparten entre los cursos 2º, 3º y 4º.

Esta materia está compuesta de 10 asignaturas que se imparten entre los cursos 2º, 3º y 4º. Denominación de la MATERIA: 12. INGENIERÍA AUTOMÁTICA Créditos ECTS, carácter (básica, obligatoria, optativa ): 30 ECTS obligatorios 30 ECTS optativos Duración y ubicación temporal dentro del plan de estudios:

Más detalles

ASIGNATURA: MARKETING TURÍSTICO

ASIGNATURA: MARKETING TURÍSTICO ASIGNATURA: MARKETING TURÍSTICO 1 1. IDENTIFICACIÓN Datos básicos de la asignatura: Denominación: Marketing Turístico Código: 23515 Módulo: Empresa Materia: Empresa Tipo de asignatura: básica Curso: 1º

Más detalles

GUÍA DOCENTE DE ASIGNATURA CURSO 2009/2010

GUÍA DOCENTE DE ASIGNATURA CURSO 2009/2010 GUÍA DOCENTE DE ASIGNATURA CURSO 2009/2010 1. DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA 1.1.Nombre INFORMÁTICA GENERAL 1.2. Código de la asignatura 45007303 1.3.Plan 2000 1.4.Curso académico 09-10 1.5. Ciclo formativo

Más detalles

Aprendizaje Computacional. Eduardo Morales y Jesús González

Aprendizaje Computacional. Eduardo Morales y Jesús González Aprendizaje Computacional Eduardo Morales y Jesús González Objetivo General La capacidad de aprender se considera como una de los atributos distintivos del ser humano y ha sido una de las principales áreas

Más detalles

No existen prerrequisitos para cursar esta materia, más allá de los propios de ingreso en la titulación.

No existen prerrequisitos para cursar esta materia, más allá de los propios de ingreso en la titulación. FICHA DE ASIGNATURAS DE PARA GUÍA DOCENTE EXPERIENCIA PILOTO DE CRÉDITOS EUROPEOS. UNIVERSIDADES ANDALUZAS DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA TITULACIÓN: INGENIERO INDUSTRIAL INTENSIFICACIÓN AUTOMÁTICA INDUSTRIAL

Más detalles

ASIGNATURA DE GRADO: INFORMÁTICA GRÁFICA

ASIGNATURA DE GRADO: INFORMÁTICA GRÁFICA ASIGNATURA DE GRADO: INFORMÁTICA GRÁFICA Curso 2015/2016 (Código:71013070) 1.PRESENTACIÓN DE LA ASIGNATURA La asignatura pretende ser una primera aproximación a los conceptos y métodos fundamentales de

Más detalles

200626 - EF - Estadística Financiera

200626 - EF - Estadística Financiera Unidad responsable: Unidad que imparte: Curso: Titulación: Créditos ECTS: 2015 200 - FME - Facultad de Matemáticas y Estadística 1004 - UB - Universitat de Barcelona 715 - EIO - Departamento de Estadística

Más detalles

Facultad de Física. Máster en Energías Renovables

Facultad de Física. Máster en Energías Renovables Asignatura: Sistemas Fotovoltaicos Facultad de Física Máster en Energías Renovables GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: Sistemas Fotovoltáicos Curso Académico 2012/2013 Fecha: 17 de mayo de 2013 V2. Aprobada

Más detalles

Facultad de Derecho MÁSTER EN PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES

Facultad de Derecho MÁSTER EN PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES Facultad de Derecho MÁSTER EN PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: GESTIÓN DE LA PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES Curso Académico 2011-2012 Versión 2.0-15012010 Asignatura: Gestión

Más detalles

GUÍA DOCENTE. Nombre del Módulo o Materia al que pertenece la asignatura. PRÁCTICAS EXTERNAS. Expresión Gráfica, Proyectos y Urbanismo

GUÍA DOCENTE. Nombre del Módulo o Materia al que pertenece la asignatura. PRÁCTICAS EXTERNAS. Expresión Gráfica, Proyectos y Urbanismo Curso 2015-2016 GUÍA DOCENTE TITULACIÓN: MASTER UNIVERSITARIO EN DISEÑO DE PRODUCTO CURSO 2015-2016 PRÁCTICAS EXTERNAS Nombre del Módulo o Materia al que pertenece la asignatura. PRÁCTICAS EXTERNAS ECTS

Más detalles

Descripción y Exploración de Datos en Psicología 2015/2016

Descripción y Exploración de Datos en Psicología 2015/2016 GUIA DOCENTE DE LA ASIGNATURA Descripción y Exploración de Datos en Psicología 2015/2016 MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO Formación Básica PROFESORES Estadística (Ciencias de la Salud) 1º 1º

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID GUÍA DOCENTE

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID GUÍA DOCENTE Universidad Autónoma de Madrid UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID GUÍA DOCENTE Asignatura: TÉCNICAS DE AGRUPACIÓN Tipo: Optativa Nivel: Posgrado Centro: Facultad de Psicología Curso académico: 2015/2016 1.

Más detalles

Modelo de Guía Docente. Facultad de Educación. Grado en Educación Primaria

Modelo de Guía Docente. Facultad de Educación. Grado en Educación Primaria Modelo de Guía Docente Facultad de Educación Grado en Educación Primaria GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: (Pedagogía y didáctica de la religión católica en la ) Curso Académico 2012 / 2013 Fecha: 21 de septiembre

Más detalles

NORMAS DE CALIDAD EN LOS LABORATORIOS: ASPECTOS GENERALES

NORMAS DE CALIDAD EN LOS LABORATORIOS: ASPECTOS GENERALES 1. Datos Descriptivos de la asignatura 1.1 Datos Generales de la asignatura Asignatura: Código: 325141101 Centro: Facultad de Química Plan de Estudios: 2008 Departamento: Química Analítica, Nutrición y

Más detalles

Guía Docente Curso 2012-2013

Guía Docente Curso 2012-2013 ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR Guía Docente Curso 2012-2013 Titulación Ingeniería Informática DATOS DE LA ASIGNATURA * * Asignatura en experiencia piloto de implantación del sistema de créditos ECTS Nombre:

Más detalles

prácticos: 3 / 2,25 CURSO: 1º CUATRIMESTRE: 1º CICLO: 2º teóricos: 3 / 2,25

prácticos: 3 / 2,25 CURSO: 1º CUATRIMESTRE: 1º CICLO: 2º teóricos: 3 / 2,25 FICHA DE ASIGNATURAS DE INGENIERÍA EN INFORMÁTICA PARA GUÍA DOCENTE. EXPERIENCIA PILOTO DE CRÉDITOS EUROPEOS. UNIVERSIDADES ANDALUZAS DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA NOMBRE: Aplicaciones Informáticas para

Más detalles

Grado en Fundamentos de la Arquitectura Curso 2014/2015. Asignatura: Matemáticas II Código: IIN133

Grado en Fundamentos de la Arquitectura Curso 2014/2015. Asignatura: Matemáticas II Código: IIN133 Grado en Fundamentos de la Arquitectura Curso 2014/2015 Asignatura: Matemáticas II Código: IIN133 Asignatura: IIN133 Matemáticas II Formación: Básica Créditos: 6 Curso: Primero Semestre: Segundo Grupo:

Más detalles

GUÍA DOCENTE TITULACIÓN: MASTER UNIVERSITARIO EN MODA GESTIÓN DEL DISEÑO Y OPERACIONES MÓDULO 1: DISEÑO Y DESARROLLO DE PRODUCTO

GUÍA DOCENTE TITULACIÓN: MASTER UNIVERSITARIO EN MODA GESTIÓN DEL DISEÑO Y OPERACIONES MÓDULO 1: DISEÑO Y DESARROLLO DE PRODUCTO GUÍA DOCENTE TITULACIÓN: MASTER UNIVERSITARIO EN MODA GESTIÓN DEL DISEÑO Y OPERACIONES CURSO 2015/2016 MÓDULO 1: DISEÑO Y DESARROLLO DE PRODUCTO Nombre del Módulo o Materia al que pertenece la asignatura.

Más detalles

Facultad de Derecho MÁSTER EN PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES

Facultad de Derecho MÁSTER EN PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES Facultad de Derecho MÁSTER EN PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: ESPECIALIDAD ERGONOMÍA Y PSICOSOCIOLOGÍA APLICADA I y II Curso Académico 2013-2014 Fecha: 01/06/2013 1 1. Datos

Más detalles

Guía Docente: Control Avanzado de Procesos

Guía Docente: Control Avanzado de Procesos Control Avanzado de Procesos FACULTAD DE CIENCIAS QUÍMICAS UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID CURSO 2014-2015 I.- IDENTIFICACIÓN NOMBRE DE LA ASIGNATURA: CARÁCTER: MATERIA: MÓDULO: TITULACIÓN: SEMESTRE/CUATRIMESTRE:

Más detalles

GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS Tercer curso

GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS Tercer curso GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS Tercer curso Asignatura Módulo Carácter Créditos 6 Métodos de Decisión Formación Transversal Obligatorio Código 802284 Materia Presenciales 3 No presenciales

Más detalles