Datos básicos de la asignaturaTitulación: Grado en EstadísticaAño plan de estudio: 2010

Curso implantación: 2010-11Centro responsable: Facultad de Matemáticas

Nombre asignatura: InformáticaCódigo asigantura: 1960003Tipología: TRONCAL / FORMACIÓN BÁSICACurso: 1Periodo impartición: Anual

Créditos ECTS: 12Horas totales: 300Área/s: Ciencia de la Computación e Inteligenc. ArtificialDepartamento/s: Ciencias de la Comput. e Int. Artificial

Coordinador de la asignatura

GRACIANI DIAZ MARIA CARMEN

Profesorado

Profesorado del grupo principal:

GRACIANI DIAZ MARIA CARMEN

Objetivos y competencias

OBJETIVOS:

Los objetivos docentes específicos son::

¿ Conocer y saber usar algoritmos, programas y lenguajes de ordenador adecuados a la

resolución de problemas de índole estadística.

¿ Conocer las estructuras de datos y de programación más usuales en el tratamiento

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informático de problemas estadísticos.

¿ Conocer y saber usar lenguajes aptos para la presentación de resultados y adquisición

interactiva de datos, mediante páginas web.

¿ Conocer y saber usar los conceptos básicos relativos al diseño y utilización de bases de

datos relacionales.

¿ Conocer y saber usar los conceptos básicos relativos al manejo de hojas de cálculo.

COMPETENCIAS:

Competencias específicas:

Competencias generales:

G01. Poseer los conocimientos básicos de los distintos módulos que, partiendo de la base

de la educación secundaria general, y apoyándose en libros de texto avanzados, se

desarrollan en la propuesta de título de Grado en Estadística que se presenta.

G02. Saber aplicar los conocimientos básicos de cada módulo a su trabajo o vocación de

una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la

elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de la

Estadística y ámbitos en que esta se aplica directamente.

G03. Saber reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una

reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

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G04. Poder transmitir información, ideas, problemas y sus soluciones, de forma escrita u

oral, a un público tanto especializado como no especializado.

G05. Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender

estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

G06. Saber utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.

G08. Poseer habilidades y aptitudes que favorezcan el espíritu emprendedor en el ámbito

de aplicación y desarrollo de su formación académica.

Competencias específicas:

E02. Conocer, saber seleccionar y saber aplicar, técnicas de adquisición de datos para su

tratamiento estadístico.

E03. Conocer los fundamentos teóricos y saber aplicar modelos y técnicas estadísticas en

estudios y problemas reales en diversos ámbitos científicos y sociales.

E04. Saber seleccionar los modelos o técnicas estadísticas para su aplicación en estudios

y problemas reales en diversos ámbitos científicos y sociales, así como conocer

herramientas de validación de los mismos.

E07. Conocer los conceptos y herramientas matemáticas necesarias para el estudio de

los aspectos teóricos y prácticos de la Probabilidad, la Estadística y la Investigación

Operativa.

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E08. Conocer y saber utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo

numérico y simbólico, bases de datos, visualización gráfica y optimización, que sean

útiles para la aplicación y desarrollo de las técnicas estadísticas.

E09. Conocer los conceptos básicos y habilidades propias de un ámbito científico o social

en el que la Estadística o la Investigación Operativa sean una herramienta fundamental.

E10. Tomar conciencia de la necesidad de asumir las normas de ética profesional y las

relativas a la protección de datos y secreto estadístico, como premisas que deben guiar

la actividad profesional como profesionales de la Estadística.

Competencias genéricas:

Capacidad de análisis y síntesis

Capacidad de organizar y planificar

Conocimientos generales básicos

Solidez en los conocimientos básicos de la profesión

Comunicación oral en la lengua nativa

Comunicación oral en la lengua nativa

Conocimiento de una segunda lengua

Habilidades elementales en informática

Habilidades para recuperar y analizar información desde diferentes fuentes

Resolución de problemas

Toma de decisiones

Capacidad de crítica y autocrítica

Trabajo en equipo

Habilidades en las relaciones interpersonales

Capacidad para aplicar la teoría a la práctica

Capacidad de aprender

Habilidad para trabajar de forma autónoma

Inquietud por la calidad

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Contenidos o bloques temáticos

Los contenidos asociados a esta asignatura son los siguientes:

* Estructuras de datos.

* Estructuras de programación.

* Aplicación de estructuras de datos y de programación en un lenguaje de propósito

general.

* Presentación de datos en una página Web.

* Adquisición de datos en una página Web.

* Introducción a las bases de datos relacionales. Introducción a SQL.

* Herramientas informáticas para el análisis estadístico de datos.

* Utilización de lenguajes específicos.

Relación detallada y ordenación temporal de los contenidos

Primer cuatrimestre:

Introducción a las hojas de cálculo. Manejo básico de Excel

Fórmulas, referencias, rangos y funciones. Formato condicional y validación de datos

Creación de gráficos. Importación y exportación. Uso de rangos dinámicos

Listas, tablas, filtros avanzados y tablas dinámicas

Controles de formulario. Macros, VBA y User Forms

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Análisis estadístico de datos mediante hojas de cálculo

Introducción a las bases de datos relacionales y, a la presentación y adquisición de datos en Web

Segundo cuatrimestre:

Introducción a R, RStudio y RMarkdown

Datos básicos en R: vectores y factores

Gráficos estadísticos univariantes

Matrices, listas y marcos de datos

Definición de funciones e introducción a la programación

Gráficos estadísticos multivariantes y gráficos en rejillas

Series Temporales

Distribuciones de probabilidad

Métodos gráficos para el modelado de datos estadísticos

Actividades formativas y horas lectivas

Actividad Créditos Horas

B Clases Teórico/ Prácticas 6 60

G Prácticas de Informática 6 60

Metodología de enseñanza-aprendizaje

Clases teóricas

Se realizarán las actividades formativas y se seguirán las indicaciones metodológicas generales,

descritas en la Memoria de Verificación para todos los módulos, que a modo de resumen son:

"Exposición del contenido teórico a través de clases presenciales, clases prácticas de resolución de

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problemas y/o casos prácticos (con el uso de medios informáticos cuando se estimen necesarios) y

posibilidad de trabajos personales con del profesor en seminarios y/o tutorías".

Prácticas informáticas

Se realizarán las actividades formativas y se seguirán las indicaciones metodológicas generales,

descritas en la Memoria de Verificación para todos los módulos, que a modo de resumen son:

"Exposición del contenido teórico a través de clases presenciales, clases prácticas de resolución de

problemas y/o casos prácticos (con el uso de medios informáticos cuando se estimen necesarios) y

posibilidad de trabajos personales con del profesor en seminarios y/o tutorías".

Sistemas y criterios de evaluación y calificación

El sistema de evaluación constará de procedimientos que permitan la evaluación continua y un

examen final y podrá basarse en exámenes de carácter teórico y/o práctico, trabajos desarrollados

durante el curso exposición de ejercicios, trabajos y temas

Criterios de calificación del grupo

El método de evaluación descrito a continuación puede variar según la evolución del curso. Los

posibles cambios se avisarán con suficiente antelación.

Durante cada cuatrimestre:

* Se tendrá en cuenta el seguimiento de las clases a través de la entrega de ejercicios, pudiendo

suponer hasta un punto extra para la nota final de cada cuatrimestre.

* Se realizarán, al menos, dos controles teórico-práctico. La nota, tras cada control, se obtendrá a

partir de la nota de dicho control, NC, y la nota obtenida tras el control anterior, NA, de la siguiente

forma: máximo entre NC y, 40%NA + 60%NC.

* Se pedirá la realización de un trabajo. La nota al final del cuatrimestre será: 30% de la nota del

trabajo más 70% de la nota tras el último control.

Para aprobar la asignatura es necesario aprobar cada cuatrimestre de la asignatura de manera

independiente. En caso de no obtener la nota mínima requerida durante el cuatrimestre, al final de

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cada uno hay un examen teórico-práctico sobre todos los contenidos desarrollados durante el

cuatrimestre correspondiente; cuya realización supondrá la renuncia a la nota obtenida durante el

cuatrimestre.

Las notas obtenidas en cada uno de los cuatrimestres se mantendrán hasta la convocatoria de

diciembre 2021, inclusive. En cada convocatoria el examen constará de dos partes, cada una sobre

todos los contenidos desarrollados durante uno de los cuatrimestres.

La nota final de la asignatura, una vez alcanzado el mínimo requerido para cada cuatrimestre, será

la media entre la nota de ambos. En caso de no obtener la nota mínima requerida en alguno de los

dos cuatrimestres, la nota máxima será de 4.

IMPORTANTE: Cualquier plagio o compartición de código que se detecte significará

automáticamente la calificación de cero en la asignatura para TODOS el alumnado implicado. Por

tanto a este alumnado NO se le conserva, ni para la actual ni para futuras convocatorias, ninguna

nota que hubiese obtenido hasta el momento. Sin perjuicio de las correspondientes medidas

disciplinarias que se pudieran llevar a cabo.

PLAN DE CONTINGENCIA PARA EL CURSO 2020/21:

Escenario A: La Facultad de Matemáticas ha aprobado adoptar un sistema híbrido con presencia

del estudiantado en dos turnos rotatorios del 50% en todas las actividades programadas, de manera

semanal. En este sentido, el centro ha solicitado que se asigne a cada estudiante la misma etiqueta

para todas las actividades de todas las asignaturas, para evitar que estuviese en subgrupos

distintos en diferentes asignaturas y que no optimizara el tiempo de estancia en el Centro. Además,

el Servicio de Informática y Comunicaciones está estudiando la instalación de sistemas técnicos

que permitan la retransmisión de la sesión a través de la Plataforma de Enseñanza Virtual para su

seguimiento por parte del estudiantado que corresponda. En todo caso se respetará lo contenido en

la Ley orgánica 3/2018 de protección de datos personales y garantía de los derechos digitales, así

como la normativa relacionada.

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Así pues las clases presenciales se complementarán con contenido que se distribuirá a través de la

PEV u otros medios telemáticos adecuados, en la medida de lo posible. En este escenario se

priorizará la realización presencial de las pruebas de evaluación. No se modificarán los sistemas y

criterios de evaluación.

Escenario B: Las clases se impartirán preferentemente de forma virtual en alguna plataforma online

adecuada, respetando los horarios establecidos siempre que sea posible. Las pruebas de

evaluación se realizarán a través de la plataforma online. No se modificarán los sistemas y criterios

de evaluación.

Horarios del grupo del proyecto docente

https://matematicas.us.es/index.php/informacion-academica/horarios

Calendario de exámenes

https://matematicas.us.es/index.php/informacion-academica/examenes

Tribunales específicos de evaluación y apelación

Presidente: MARIO DE JESUS PEREZ JIMENEZ

Vocal: JOSE LUIS RUIZ REINA

Secretario: JOAQUIN BORREGO DIAZ

Suplente 1: FRANCISCO FELIX LARA MARTIN

Suplente 2: MARIA JOSE HIDALGO DOBLADO

Suplente 3: MARIA CARMEN GRACIANI DIAZ

Bibliografía recomendada

BIBLIOGRAFÍA GENERAL:

A First Course in Statistical Programming with R

Autores: W. J. Braun y D. J. Murdoch

Edición: 2nd ed.

Publicación: University Press

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ISBN: 9780521694247

Microsoft Office Access 2007

Autores: John Cronan and Bobbi Sandberg

Edición: McGraw-Hill

Publicación: 1st ed.

ISBN: 9780072263718

Guide to HTML, JavaScript and PHP For Scientists and Engineers

Autores: David R. Brooks

Edición: Springer

Publicación: Boca Raton, FL : CRC Press, [2015] ©2015

ISBN: 9780857294494

Software for Data Analysis. Programming with R

Autores: J. M. Chambers

Edición: 2nd ed.

Publicación: Springer

ISBN: 9780387759357

Statistics. An Introduction Using R

Autores: M. J. Crawley

Edición: 2nd ed.

Publicación: CRC Press

ISBN: 9781420079333

Excel aplicaciones en álgebra, estadística, probabilidad y física

Autores: Cardona, J., Rojas Duque, L., & Mesa, F.

Edición: Bogotá: Ecoe Ediciones

Publicación: 2008

ISBN: 9781449278519

Introductory Statistics with R

Autores: Dalgaard, Peter

Edición: 2nd ed.

Publicación: New York : Springer, cop. 2008

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ISBN: 9780387790534

Data analysis and graphics using R: an example-based approach

Autores: John Maindonald and John Braun

Edición: 2nd ed.

Publicación: Cambridge: Cambridge University Press, c2007

ISBN: 9780521861168

Macros con Excel 2013

Autores: Flores Castillo, J.

Edición: México: Alfaomega.

Publicación: 2014

ISBN: 9788426720962

A guide to microsoft excel 2013 for scientists and engineers

Autores: Liengme, B.

Edición: Amsterdam: Academic Press.

Publicación: 2016

ISBN: 9780128028162

Statistical Computing with R

Autores: Maria L. Rizzo

Edición: 3rd. ed.

Publicación: Boca Raton, FL : CRC Press, [2015] ©2015

ISBN: 978-1-58488-545-0

Lattice: Multivariate Data Visualization with R

Autores: Deepayan Sarkar

Edición: 3rd. ed.

Publicación: New York, NY : Springer-Verlag New York, 2008

ISBN: 9780387759692

Excel 2016 all-in-one for dummies

Autores: Harvey, G. ()

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Edición: Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons.

Publicación: 2016

ISBN: 9781119077275

Excel 2013 power programming with VBA

Autores: Walkenbach, J.

Edición: Hoboken, N.J: Wiley.

Publicación: 2013

ISBN: 9781118491805

Estadística Aplicada a través de Excel

Autores: César Pérez

Edición: Pearson

Publicación: 2nd ed.

ISBN: 84-205-3536

Excel® 2016 formulas

Autores: Alexander, M., & Kusleika, D.

Edición: Indianapolis, Indiana: Wiley.

Publicación: 2016

ISBN: 9781119067924

Estadística descriptiva para economía y administración de empresas

Autores: Fuensanta Arnaldos García

Edición: 2º ed.

Publicación: Thomson, D.L.

ISBN: 84-9732-173-1

Estadística descriptiva para economía y administración de empresas: cuestiones tipo test y

ejercicios con Microsoft Excel

Autores: Arnaldos García, F.

Edición: Madrid: Thomson.

Publicación: 2003

ISBN: 84-9732-173-1

Estadística aplicada a través de Excel

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Autores: Pérez López, C.

Edición: Madrid [etc: Prentice Hall.

Publicación: 2011

ISBN: 9788420535364

Excel: aplicaciones en álgebra, estadística, probabilidad y física

Autores: José G. Cardona and Luz M. Rojas-Duque. and Fernando Mesa

Edición: 3rd. ed.

Publicación: Ecoe Ediciones, 2008

ISBN: 9789586485685

Data analysis and graphics using R: an example-based approach

Autores: Maindonald, J., & Braun, J.

Edición: 3rd. ed.

Publicación: Cambridge: Cambridge University Press, 2016

ISBN: 9780521762939

Excel 2013

Autores: José Enguita-Gasca

Edición: 3rd. ed.

Publicación: Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, 2015

ISBN: 9788436955866

Statistics: an Introduction using R

Autores: Crawley, M.

Edición: Chichester: John Wiley and Sons

Publicación: 2005

ISBN: 0-470-02297-3

Using R for introductory statistics

Autores: Verzani, J.

Edición: Boca Raton [etc: Chapman & Hall-CRC.

Publicación: 2005

ISBN: 1584884509

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Macros con Excel 2013

Autores: José M. Flores-Castillo

Edición: 3rd. ed.

Publicación: México : Alfaomega ; [Barcelona] : Marcombo, 2014

ISBN: 9788426720962

A guide to Microsoft Excel 2013 for Scientists and Engineers

Autores: Bernard V. Liengme

Edición: 3rd. ed.

Publicación: London : Academic Press, 2015

ISBN: 9780128028179

A handbook of statistical analyses using R

Autores: Everitt, B., & Hothorn, T.

Edición: Boca Raton: Chapman and Hall/CRC.

Publicación: 2006

ISBN: 1584885394

A first course in statistical programming with R

Autores: Braun, W.

Edición: Cambridge: Cambridge University Press.

Publicación: 2010

ISBN: 9780521694247

Excel 2016 for dummies

Autores: Greg Harvey

Edición:

Publicación: Hoboken, NJ : John Wiley & Sons

ISBN: 9781119293439

Software for Data Analysis Programming with R

Autores: Chambers, J.

Edición: Springer, New York, NY

Publicación: 2008

ISBN: 978-0-387-75936-4

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Introductory statistics with R

Autores: Dalgaard, P.

Edición: Springer, New York, NY

Publicación: 2008

ISBN: 978-0-387-79054-1

Lattice. Multivariate Data Visulazation with R

Autores: Deepayan Sarkar

Edición: Springer-Verlag New York

Publicación: 2008

ISBN: 978-0-387-75969-2

R graphics

Autores: Murrell, P.

Edición: Boca Raton, Florida: CRC Press.

Publicación: 2012

ISBN: 9781439831779

Statistical computing with R

Autores: Rizzo, M.

Edición: Boca Raton: Chapman & Hall/CRC.

Publicación: 2019

ISBN: 9781466553323

Visualizing data

Autores: Cleveland, W.

Edición: Murray Hill, N.J: : At&T Bell Laboratories.

Publicación: 1993

ISBN: 0963488406

The elements of graphing data

Autores: Cleveland, W.

Edición: Murray Hill, NJ: AT&T Bell Laboratories.

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Publicación: 1994

ISBN: 0963488414

Creating more effective graphs

Autores: Robbins, N.

Edición: Hoboken, N.J: Wiley-Interscience.

Publicación: 2005

ISBN: 047127402X

The visual display of quantitative information

Autores: Tufte, E.

Edición: Cheshire (Connecticut): bGraphics Press.

Publicación: 2007

ISBN: 9780961392147

INFORMACIÓN ADICIONAL

Software empleado en la asignatura:

R

R y RStudio

Hojas de cálculo

MS Excel 2007/2010/2013/2016

Bases de datos

MS Access 2007

MySQL (usando MySQL Workbench y phpMyAdmin)

SQLite (usaremos SQLite Studio)

Desarrollo web:

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PhpStorm

Framework jQuery (Javascript)

WAMP Server (servidor web Apache + PHP + MySQL, con phpMyAdmin incluido)

Presentaciones de los temas, bibliografía y material complementario que resulte de especial interés

durante el transcurso del curso se irá incorporando a la página de la asignatura:

http://www.cs.us.es/i1e

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