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| SUBJECT NAME |
FUNDAMENTOS DEL APRENDIZAJE ESTADÍSTICO |
| CODE |
21520169 |
| SESSION |
2026/2027 |
| DEGREE IN WHICH IT IS OFFERED |
MÁSTER UNIVERSITARIO EN MATEMÁTICAS AVANZADAS
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| TYPE |
CONTENIDOS |
| CREDITS NUMBER |
7,5 |
| HOURS |
187.5 |
| PERIOD |
SEMESTER 1
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| LANGUAGES AVAILABLE |
CASTELLANO |
La asignatura Fundamentos del Aprendizaje Estadístico ofrece una introducción sistemática a los principios y métodos básicos del aprendizaje estadístico, disciplina central en el análisis moderno de datos. Su contenido combina fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas, abordando los principales tipos de problemas en el análisis supervisado, especialmente clasificación y regresión.
El estudiantado se familiarizará con diversos algoritmos de aprendizaje, con técnicas de evaluación y validación de modelos y con herramientas computacionales para su implementación, particularmente mediante el uso de software R. Asimismo, la asignatura promueve el desarrollo de competencias transversales vinculadas a la búsqueda de bibliografía especializada, la lectura crítica de trabajos científicos y la redacción académica.
Se recomienda tener nociones avanzadas de álgebra lineal, análisis matemático de funciones, cálculo de probabilidades, cálculo en una y varias variables y estadística básica de nivel grado.
La forma habitual de comunicación entre los alumnos y el Equipo Docente será a través del curso virtual, a través de los foros, los alumnos podrán formular las consultas que necesiten sobre la asignatura.
Además de los foros del curso virtual, el estudiantado puede dirigirse al equipo docente por correo electrónico o por teléfono para realizar consultas individuales que no resulte adecuado plantear en el foro abierto. Se recomienda el uso de correo electrónico.
Horario de guardia:
María Jaenada: martes lectivos de 9:30 a 13:30 h.
Victor J. España: martes lectivos de 10:00 a 14:00 h.
Correos electrónicos del Equipo Docente: maria.jaenada@ccia.uned.es (María Jaenada) y vjespana@ccia.uned.es (Víctor España).
Teléfonos de contacto: 91398-7254 (María Jaenada) y 91398-7252 (Víctor España).
Ver sección de Resultados de Aprendizaje.
Conocimientos
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CG2 - Conocer algunas de las líneas de investigación dentro de las áreas cubiertas por el Máster.
CE2 - Conocer los problemas centrales, la relación entre ellos, las técnicas más adecuadas en los distintos campos de estudio, y las demostraciones rigurosas de los resultados relevantes.
CE1 - Saber abstraer las propiedades estructurales de los objetos matemáticos, distinguiéndolas de aquellas puramente ocasionales. Ser capaz de utilizar un objeto matemático en diferentes contextos.
Destrezas y habilidades
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CG4 - Aprender a redactar resultados matemáticos.
CE3 - Adquirir la capacidad de enfrentarse con la literatura científica a distintos niveles, desde libros de texto con contenidos avanzados hasta artículos de investigación matemática publicados en revistas especializadas.
CE4 - Saber analizar y construir demostraciones matemáticas, así como transmitir conocimientos matemáticos avanzados en entornos especializados.
Competencias
CG1 Adquirir conocimientos generales avanzados en alguna de las áreas de las matemáticas
CG3 - Adquirir la metodología de la investigación en matemáticas.
Bloque 1
Aprendizaje estadístico: Regresión y clasificación.
Bloque 3
Aprendizaje no supervisado
El alumno debe estudiar los temas que componen el programa a través de los textos base propuestos. El equipo docente dirigirá y apoyará el estudio a través del curso virtual de la asignatura. En la plataforma destinada a este fin, se proporcionará un plan de trabajo que relacionará los temas del programa con los capítulos y secciones de los textos base. Para el aprendizaje de la materia contenida en el programa de esta asignatura, el alumno deberá combinar adecuadamente el estudio de la teoría con la experimentación y el análisis de casos prácticos.
ONSITE TEST
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| Type of exam |
| Type of exam |
Examen mixto |
| Quiz questions |
| Quiz questions |
15 |
| Development questions |
| Development questions |
3 |
| Duration of the exam |
| Duration of the exam |
120 (minutes) |
| Material allowed in the exam |
| Material allowed in the exam |
Calculadora.
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
Se valorará la resolución de ejercicios teórico-prácticos, poniendo en valor la capacidad de análisis de los resultados.
No se exigirá gran precisión en los cálculos, pero se penalizará la obtención de resultados numéricos incompatibles con la naturaleza del elemento que valoran.
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| % Concerning the final grade |
| % Concerning the final grade |
60 |
| Minimum grade (not including continuas assessment) |
| Minimum grade (not including continuas assessment) |
8 |
| Maximum grade (not including continuas assessment) |
| Maximum grade (not including continuas assessment) |
10 |
| Minimum grade (including continuas assessment) |
| Minimum grade (including continuas assessment) |
5 |
| Coments |
| Coments |
Para aprobar el examen presencial será necesario tener una calificación mayor de 5/15 en la parte tipo test. En caso de no superarla, la nota de la prueba presencial será la nota de la parte del examen tipo test (calificada sobre 10).
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| CHARACTERISTICS OF THE IN-PERSON TEST AND/OR THE WORK |
CHARACTERISTICS OF THE IN-PERSON TEST AND/OR THE WORK
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| Requires presence |
| Requires presence |
Si |
| Description |
| Description |
La evaluación continua consta de: un examen presencial, una prueba de evalaución continua asíncrona (PEC) y la realización y exposición de un trabajo de investigación.
El examen (prueba presencial) se realizará en el Centro Asociado de la UNED correspondiente, en las convocatorias de febrero (ordinaria) o de septiembre (extraordinaria) de cada curso académico.
El alumno siempre tiene la opción de ser evaluado mediante un examen único. En ese caso, el examen es de 2 horas de duración y 100% presencial.
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
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| Weighting of the in-person test and/or the assignments in the final grade |
| Weighting of the in-person test and/or the assignments in the final grade |
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| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
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| Coments |
| Coments |
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| CONTINUOUS ASSESSMENT TEST (PEC) |
CONTINUOUS ASSESSMENT TEST (PEC)
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| PEC? |
| PEC? |
Si,PEC no presencial |
| Description |
| Description |
Las pruebas de evaluación continua asíncrona (PEC) se entregarán a través de la plataforma Ágora a lo largo del cuatrimestre. Se realizarán 3 pruebas cuyos enunciados se publicarán en el curso virutal. Las fechas de entrega de las pruebas se publciarán a principio de curso
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
Se valorará el rigor matemático y la comprensión de los resultados.
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| Weighting of the PEC in the final grade |
| Weighting of the PEC in the final grade |
15 |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
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| Coments |
| Coments |
Las pruebas de evaluación serán ejercicios prácticos que se realizarñán con ordenador.
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OTHER GRADEABLE ACTIVITIES
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| Are there other evaluable activities? |
| Are there other evaluable activities? |
Si,no presencial |
| Description |
| Description |
Entrega de un trabajo de investigación con exposición oral en una sesión virtual con el equipo docente.
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
Se valorará el rigor matemático, redacción académica, exposición clara y comprensión de los resultados.
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| Weighting in the final grade |
| Weighting in the final grade |
25 |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
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| Coments |
| Coments |
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How to obtain the final grade?
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La calificación final se obtiene de la forma siguiente:
- En la convocatoria ordinaria de febrero: CF = 0.6 * nota prueba presencial + 0.15 * nota PEC (PEC) + 0.25 * nota del trabajo final y exposición oral, donde las calificaciones anteriores se consideran sobre 10 puntos.
- En la convocatoria extraordinaria de septiembre, la calificación final se calculará de la misma forma que en la convocatoria ordinaria.
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Horarios de
FUNDAMENTOS DEL APRENDIZAJE ESTADÍSTICO
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