La Estadística constituye, sin duda, una herramienta de primera magnitud en la resolución de problemas en muy diferentes ámbitos de la actividad empresarial, industrial y de la administración. Es difícil poder conseguir una formación de calidad en Estadística de forma dispersa en diversas titulaciones, mientras que un grado específico en Matemáticas y Estadística permite alcanzar esa formación.
Desde el punto de vista académico, la Facultad de Matemáticas de la UCM lleva formando estadísticos de excelente calidad desde hace varias décadas.
La Facultad de Ciencias Matemáticas, ubicada en el campus de Moncloa, dispone de las infraestructuras y servicios necesarios para la impartición del Grado: biblioteca, salón de actos, sala de grados, aulas de informática, red wifi, cafetería comedor.
Acceso a los estudios universitarios oficiales de Grado.
a) Procedimientos de acceso:
1. El procedimiento de acceso a la universidad mediante la superación de una prueba, por parte de quienes se encuentren en posesión del título de Bachiller al que se refieren los artículos 37 y 50.2 de la Ley Orgánica 2/2006, de 3 de mayo, de Educación.
2. El procedimiento de acceso a la universidad para estudiantes procedentes de sistemas educativos de Estados miembros de la Unión Europea o de otros Estados con los que España haya suscrito Acuerdos Internacionales a este respecto, previsto por el artículo 38.5 de la Ley Orgánica 2/2006, de 3 de mayo de Educación, que cumplan los requisitos exigidos en su respectivo país para el acceso a la universidad.
3. El procedimiento de acceso a la universidad para estudiantes procedentes de sistemas educativos extranjeros, previa solicitud de homologación, del título de origen al título español de Bachiller.
4. El procedimiento de acceso a la universidad para quienes se encuentren en posesión de los títulos de Técnico Superior correspondientes a las enseñanzas de Formación Profesional y Enseñanzas Artísticas o de Técnico Deportivo Superior correspondientes a las Enseñanzas Deportivas a los que se refieren los artículos 44, 53 y 65 de la Ley Orgánica 2/2006, de Educación.
5. El procedimiento de acceso a la universidad de las personas mayores de veinticinco años previsto en la disposición adicional vigésima quinta de la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades.
6. El procedimiento de acceso a la universidad mediante la acreditación de experiencia laboral o profesional, previsto en el artículo 42.4 de la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades, en la redacción dada por la Ley 4/2007, de 12 de abril, por la que se modifica la anterior.
7. El procedimiento de acceso a la universidad de las personas mayores de cuarenta y cinco años, de acuerdo con lo previsto en el artículo 42.4 de la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades, en la redacción dada por la Ley 4/2007, de 12 de abril, por la que se modifica la anterior.
O quienes reúnan alguno de los siguientes requisitos:
b) Estén en posesión de un título universitario oficial de Grado o título equivalente.
c) Estén en posesión de un título universitario oficial de Diplomado universitario, Arquitecto Técnico, Ingeniero Técnico, Licenciado, Arquitecto, Ingeniero, correspondientes a la anterior ordenación de las enseñanzas universitarias o título equivalente.
d) Hayan cursado estudios universitarios parciales extranjeros o, habiéndolos finalizado, no hayan obtenido su homologación en España y deseen continuar estudios en una universidad española. En este supuesto, será requisito indispensable que la universidad correspondiente les haya reconocido al menos 30 créditos.
e) Estuvieran en condiciones de acceder a la universidad según ordenaciones del Sistema Educativo Español anteriores a la Ley Orgánica 2/2006, de 3 de mayo, de Educación.
Conocer la naturaleza, métodos y fines de la Estadística con un fundamento matemático riguroso.
Desarrollar las capacidades analíticas y el pensamiento lógico y riguroso a través del estudio de la Matemática y de la Estadística.
Capacitar para la utilización de los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos en la definición, planteamiento y resolución de problemas susceptibles de un tratamiento matemático-estadístico en contextos académicos y profesionales.
Reconocer la presencia de los fenómenos estocásticos en la en problemas presentes en diversas disciplinas (Economía, Salud, Administración,…).
Valorar la Estadística como instrumento imprescindible en la adquisición del conocimiento.
Preparar para posteriores estudios especializados, tanto en la misma disciplina como en cualquiera de las áreas de aplicación que precisan de herramientas y métodos estadísticos bien fundamentados.
Lograr el compromiso del estudiante con el autoaprendizaje como instrumento de desarrollo y responsabilidad profesional.
Proporcionar capacidad innovadora y de divulgación de los hallazgos científicos.
Primer Curso
Álgebra Lineal
Análisis de Variable Real
Matemáticas Básicas
Informática
Elementos de Matemáticas y Aplicaciones
Segundo Curso
Estadística
Física: Mecánica y Ondas
Cálculo Diferencial
Cálculo Integral
Métodos Numéricos
Investigación Operativa
Elementos de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias
Estructuras Algebraicas
Probabilidad
Geometría Lineal
Tercer Curso
Análisis Matemático para Estadística
Modelos Dinámicos
Álgebra Matricial
Ampliación de Probabilidad
Inferencia Estadística
Métodos Computacionales en Optimización
Análisis de Datos
Análisis Multivariante
Dos Optativas
Cuarto Curso
Ocho Optativas (puede incluir Prácticas Externas)
Trabajo Fin de Grado
Optativas de 3er Curso
Análisis de Datos Categóricos
Técnicas de Muestreo
Simulación Estocástica
Bases de Datos
Optativas de 4º Curso
Modelos de Regresión
Técnicas Avanzadas de Inferencia Estadística
Procesos Estocásticos
Series Temporales
Diseño de Experimentos
Control de Calidad
Estudio de Casos en Ciencias Experimentales y de la Salud
Estudio de Casos en Ciencias Sociales y Humanas
Aplicaciones de los Procesos Estocásticos
Modelos Estadísticos en Finanzas
Prácticas Externas
Investigación en centros públicos o privados (departamentos de investigación en empresas).
Docencia universitaria. Docencia en enseñanzas medias.
Consultoría orientada a problemas de diversa índole: industria, optimización, mejora de la calidad, etc.
Banca y finanzas: análisis de riesgos y de productos financieros, gestión actuarial, etc.
Análisis de la información en empresas. Estudios de mercado y de marketing. Sondeos.
Control de calidad de procesos. Análisis de datos en entornos bio-sanitarios o sociales.
Análisis estadístico en organismos públicos.
Transversales:
Haber demostrado poseer y comprender conocimientos en el área de las Matemáticas y la Estadística, partiendo de la base de la educación secundaria general, y alcanzando un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de dicha área.
Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de la Estadística, con base en las Matemáticas.
Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (dentro del área de la Estadística y las Matemáticas y de alguno de sus campos de aplicación) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
Poder transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
Generales:
Comprender y utilizar las técnicas y modelos de la estadística con el lenguaje matemático adecuado.
Adquirir la capacidad para enunciar y demostrar proposiciones en distintos campos de la Estadística.
Conocer los teoremas y modelos clásicos en distintas áreas de la Matemática y de la Estadística.
Asimilar la definición de nuevos objetos matemático-estadísticos, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizar dichos objetos en diferentes contextos.
Saber construir nuevos métodos y modelos bien fundamentados mediante el análisis y demostración de sus propiedades más relevantes.
