El grado de Estadística Aplicada proporciona a los estudiantes una formación en estadística con una elevada capacidad analítica, de comunicación y objetividad. Los estudiantes se convertirán expertos en el uso de las herramientas cuantitativas en que se basa la investigación experimental.
El grado de Estadística Aplicada permite una especialización en diversas áreas: Bioinformática (UVic), Economía financiera (UAB), Demografía (UAB), Estadística Aplicada a las Ciencias de la Salud (UAB) e Industria y Tecnología (UVic). Esta diversidad es posible por el hecho de que este grado se imparte conjuntamente con la Universitat de Vic (UVic).
El perfil recomendado para acceder al grado de Estadística Aplicada es el de un estudiante interesado en las técnicas de análisis de la información y en sus aplicaciones en la toma de decisiones en campos muy diversos del conocimiento, como las ciencias de la vida y de la salud, la ingeniería, la economía, la sociología, las ciencias experimentales, etc.
1º CURSO
Cálculo
Estadística Descriptiva
Métodos Algebraicos para la Estadística
Introducción a la Programación
Herramientas Informáticas para la Estadística
Cálculo de Probabilidades
Estructuras de Datos y Algoritmos
Programación Lineal
Modelización Matemática
Temas de Biociencia y Ciencia
2º CURSO
Distribuciones Multidimensionales
Optimización y Procesos Estocásticos
Bases de Datos
Inferencia Estadística I
Estadística Oficial y Diseño de Encuestas
Diseño de Experimentos
Modelos Lineales
Muestreo Estadístico
Inferencia Estadística II
Análisis de la Supervivencia y Fiabilidad
3º CURSO
Análisis de Datos Categóricos
Análisis Multivariante
Series Temporales y Predicción
Aplicaciones de la Estadística en la Bioinformática
Aplicaciones de la Estadística en las Ciencias de la Salud
Minería de Datos
Modelización Avanzada
Simulación, Remuestreo y Aplicaciones
Introducción a la Econometría
Control de Calidad y Estadística Industrial
4º CURSO
Trabajo de Final de Grado
MENCIONES
Mención en Bioinformática
Bioinformática I
Bioinformática II
Epidemiología Genética y Molecular
Bioinformática Avanzada
Bases de Datos Biológicas y Médicas
Tendencias en Biotecnología Biomédica
Comunicación Científica
Prospección y Visualización de Datos
Consultoría Estadística
Mención en Estadística Aplicada a las Ciencias de la Salud
Diseño del Ensayo Clínico y Metodología Estadística Aplicada
Datos Transversales: Temas Avanzados en Ciencias de la Salud
Datos Longitudinales: Temas Avanzados en Ciencias de la Salud
Consultoría Estadística
Salud Pública
Mejora Genética
Modelos Estadísticos y Psicométricos
Psicometría
Análisis Demográfico
Bioinformática I
Epidemiología Genética y Molecular
Bases de Datos Biológicos y Médicos
Mención en Economía Financiera
Modelos Econométricos
Introducción a la Ingeniería Financiera
Gestión del Riesgo
Consultoría Estadística
Valoración de Preferencias y Toma de Decisiones
Gestión Financiera
Dirección Financiera
Mención en Demografía
Análisis Demográfico
Demografía Local y Regional
Población de Cataluña y España
Consultoría Estadística
Población Regional del Mundo
Migraciones y Sociedad
Sistemas de Información Geográfica
Mención en Industria y Tecnología
Control Discreto
Modelado y Simulación de Sistemas
Tratamiento Digital de la Señal
Informática Avanzada
Simulación Numérica
Programación de Controles Numéricos
Estrategia Empresarial y Marketing
Fundamentos de Gestión Empresarial
Comunicación Científica
Prospección y Visualización de Datos
Consultoría Estadística
Los cinco grandes ámbitos en los que se concentran las salidas profesionales son:
Las administraciones públicas
Las ciencias de la salud y naturales
La economía y las finanzas
La industria y los servicios
La docencia y la investigación
Identificar y seleccionar las fuentes de obtención de datos y depurarlas para tratarlas estadísticamente.
Diseñar encuestas y gestionar y explotar las bases de datos.
Seleccionar el tipo de muestreo apropiado para el estudio.
Resumir y descubrir patrones de comportamiento en la exploración de los datos.
Diseñar un estudio estadístico o de investigación operativa para la resolución de un problema real.
Reconocer la utilidad de la inferencia estadística y de la investigación operativa, y aplicarlas de manera adecuada.
Analizar los datos mediante la aplicación de métodos y técnicas estadísticas, trabajando con datos cualitativos y cuantitativos.
Reconocer las ventajas y los inconvenientes de los procedimientos estudiados.
Identificar los modelos estadísticos y de investigación operativa más adecuados para cada contexto y que permitan la toma de decisiones.
Interpretar resultados, extraer conclusiones y elaborar informes técnicos.
Utilizar correctamente un amplio espectro del software estadístico y de investigación operativa existente, escoger el más apropiado para cada análisis estadístico y ser capaz de adaptarlo a nuevas necesidades.
Implementar procesos con lenguajes de programación y con paquetes de cálculo simbólico.
Identificar la utilidad y la potencialidad de la estadística en las diferentes áreas de conocimiento y saber aplicarlas adecuadamente para extraer conclusiones relevantes.
Utilizar bibliografía o herramientas de Internet, específicas de la estadística o de otras ciencias afines, tanto en lengua inglesa como en la lengua propia.
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