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Timestamp: 2019-10-23 13:43:11+00:00

Document:
Guía docente 2018-19 - 11712004 - Estadística computacional
NOMBRE: Estadística computacional
CÓDIGO: 11712004 CURSO ACADÉMICO: 2018-19
WEB: http://dv.ujaen.es/docencia/goto_docencia_crs_236318.html
Esta asignatura se encuentra en el primer curso del grado en el segundo cuatrimestre. Esta es la única asignatura que se dedica en exclusiva al conocimiento de las nuevas tecnologías y su aplicación a la estadística. Por ello, esta asignatura es una herramienta para que los alumnos utilicen las herramientas presentadas en las futuras asignatura a la vez que se les brinda una introducción a la informática y los aspectos de esta que les serán más útiles tanto en el resto del grado como en su futuro laboral.
La asignatura parte de los conocimientos de estadística vistos en el primer cuatrimestre y durante el desarrollo de la misma para presentar las herramientas que las TIC presentan para ayudar a su aplicación.
Esta asignatura presenta una gran relación entre la parte práctica y la teórica. Por ello se recomienda al alumnado que trabaje de forma autónoma los contenidos teóricos para poder aplicarlos en la parte práctica. Para las clases prácticas es indispensable estudiar con antelación a la realización de las mismas, los guiones y manuales proporcionados a través de docencia virtual. De igual forma deberá trabajar los ejercicios propuestos durante el desarrollo de las clases.
CE7 Conocer y utilizar sistemas operativos mediante interfaz gráfica
Resultado R 1 Conocer los sistemas operativos mediante interfaz gráfica
Resultado R 2 Utilizar herramientas informáticas en empresa
Resultado R 3 Conocer entornos de análisis y programación estadística
Introducción a la estadística computacional.
Introducción a los paquetes estadísticos apoyados en ordenador
Sistema Operativo: Windows, Linux,
Software informático de uso generalizado.
Software estadístico de uso generalizado.
Tema 1. Conceptos básicos de informática: Hardware y software, redes, sistemas operativos, bases de datos.
Tema 2. Introducción a la estadística computacional.
Tema 3. Fundamentos de programación y programación estadística.
Práctica 1. Conceptos básicos de sistemas operativos.
Práctica 2. Aspectos básicos de Ofimática.
Práctica 3. Programación estadística con R.
29.0 43.5 72.5 2.9
La teoría se impartirá en su mayor parte con sesiones magistrales, incluyendo bastantes sesiones de actividades y resolución de problemas, resolución de dudas y debate con las que se tendrá en cuenta la participación del alumnado en la asignatura.
La parte práctica se realizará en el laboratorio de informática, utilizando el ordenador para el desarrollo de dichas sesiones. En ellas se irán realizando diferentes ejercicios prácticos que permitan afianzar los conocimientos tratados en teoría.
Además de ello, es fundamental el trabajo autónomo del alumnado, es decir, un estudio individualizado de los contenidos de la materia.
Por último, todo ello se complementa con tutorías académicas individuales y grupales, que son la manera de organizar los procesos de enseñanza y aprendizaje basada en la interacción directa entre el estudiante y el profesor.
Nota aclaratoria: Las tutorías grupales e individuales tal y como establece la normativa son NO PRESENCIALES. Por tanto, son los estudiantes los que tienen que dedicar estas horas a la resolución de problemas y también a la aclaración de dudas.
Asistencia y/o participación en actividades presenciales y/o virtuales Asistencia y participación Notas del profesor 5.0%
Conceptos teóricos de la materia Conceptos teóricos de la materia Examen teórico (prueba objetiva tipo test) 40.0%
Realización de trabajos, casos o ejercicios Realización de trabajos, casos y ejercicios Elaboración de trabajos prácticos 10.0%
Prácticas de laboratorio/campo/uso de herramientas TIC Prácticas de ordenador Elaboración de casos prácticos en ordenador 45.0%
Para la evaluación de teoría se realizará una prueba en las convocatorias oficiales, que supondrá el 40% de la nota final. Con esta prueba se validará la adquisición de las competencias CE6, CG1, CG2, CG7, CG8 y resultados R1, R2 y R3.
Para la evaluación de la parte práctica también se realizará un prueba con ordenador en las convocatorias oficiales, que supondrá el 45% de la calificación final. Así se podrá comprobar el nivel de adquisición de las competencias CE7, CE8, CE9, CG6, CG7, CG8 y resultados R1, R2 y R3.
La asistencia y aprovechamiento a las clases teóricas y prácticas supondrá un 5% de la nota final. Permitirá validar la adquisición de las competencias CG2, CG3, así como los resultados R1, R2 y R3.
El 10% restante se puede obtener con la presentación y exposición de trabajos, casos prácticos y/o ejercicios propuestos durante el curso en clases teóricas y prácticas. Ello permitirá validar el nivel de adquisición de las competencias CG1, CG2, CG3 y resultados R1, R2 y R3.
La nota obtenida durante el período lectivo, se mantendrá para las convocatorias oficiales del mismo curso.
La calificación global corresponderá a la puntuación ponderada de los diferentes aspectos y actividades que integran el sistema de evaluación. Se debe tener en cuenta que para superar la asignatura se deberá obtener una calificación mínima de 5 sobre 10, siendo necesario aprobar al menos la teoría y las prácticas (puntuación mínima de 5 sobre 10 en cada una de las partes).
Internet: guía práctica para estudiantes. Edición: -. Autor: -. Editorial: Madrid: McGraw-Hill, D.L. 1998 (C. Biblioteca)
Primeros pasos con OpenOffice. Edición: Paracuellos de Jarama: Ra-ma, 2006. Autor: Mollà Pallejà, Ricard. Editorial: - (C. Biblioteca)
Introducción a la minería de datos. Edición: Reimp.. Autor: Hernández Orallo, José. Editorial: Madrid [etc.] : Pearson Prentice Hall, D.L. 2008 (C. Biblioteca)
simpleR – Using R for Introductory Statistics. Edición: -. Autor: -.
Observaciones: http://cran.r-project.org/doc/contrib/Verzani-SimpleR.pdf
Introduccion a R. Edición: -. Autor: -.
Observaciones: http://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf
Using R for Data Analysis and Graphics - Introduction, Examples and Commentary. Edición: -. Autor: John Maindonald.
Observaciones: http://cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf
Introduction to R: Software for Statistical Modelling & Computing. Edición: -. Autor: -.
Observaciones: http://cran.r-project.org/doc/contrib/Kuhnert+Venables-R_Course_Notes.zip
28 ene - 3 feb 2019 2.0 0.0 0.0 4.0 Teoría: tema 1.
4 - 10 feb 2019 2.0 2.0 0.0 6.0 Teoría: tema 1. Prácticas: práctica 1.
11 - 17 feb 2019 2.0 2.0 0.0 6.0 Teoría: tema 2. Prácticas: práctica 2.
18 - 24 feb 2019 2.0 2.0 0.0 6.0 Teoría: tema 2 y tema 3. Prácticas: práctica 2.
25 feb - 3 mar 2019 2.0 2.0 0.0 6.0 Teoría: tema 3. Prácticas: práctica 3.
4 - 10 mar 2019 2.0 2.0 0.0 6.0 Teoría: tema 3. Prácticas: práctica 3.
11 - 17 mar 2019 2.0 2.0 0.0 6.0 Teoría: tema 3. Prácticas: práctica 3.
18 - 24 mar 2019 2.0 2.0 0.0 6.0 Teoría: tema 3. Prácticas: práctica 3.
25 - 31 mar 2019 2.0 2.0 0.0 6.0 Teoría: tema 3. Prácticas: práctica 3.
1 - 7 abr 2019 2.0 2.0 0.0 6.0 Teoría: tema 3. Prácticas: práctica 3.
8 - 14 abr 2019 2.0 2.0 0.0 6.0 Teoría: resolución de ejercicios. Prácticas: práctica 3.
22 - 28 abr 2019 2.0 2.0 0.0 6.0 Teoría: tema 3. Prácticas: práctica 3.
29 abr - 5 may 2019 2.0 2.0 0.0 6.0 Teoría: resolución de ejercicios. Prácticas: práctica 3.
6 - 12 may 2019 2.0 2.0 1.0 6.0 Teoría: resolución de ejercicios. Prácticas: práctica 3. Tutoría colectiva: resolución de dudas.
13 - 17 may 2019 1.0 3.0 1.0 8.0 Teoría: resolución de ejercicios. Prácticas: simulación prueba de prácticas. Tutoría colectiva: resolución de dudas.
Total Horas 29.0 29.0 2.0 90.0

References: resolución 
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