Plan de Estudios 2021 old - CARRERA DE ESTADISTICA
PLAN DE ESTUDIOS 2021
Licenciatura en Estadística mención Ciencia de Datos
CONTENIDO
>> Perfil del postulante
>> Perfil profesional
>> Salidas laborales
>> Campo ocupacional
>> MALLA CURRICULAR
>> PLAN DE ESTUDIOS
Perfil del postulante
El Postulante a la carrera de Estadística debe tener una inclinación o motivación para:
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Las matemáticas
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Poder interactuar con otras ciencias
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Utilizar con facilidad recursos computacionales
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Actitud hacia la superación personal y social,
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Actitud de constancia, perseverancia y organización.
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Facilidad para trabajar en equipo
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Compromiso con la ética, la responsabilidad y el respeto.
Perfil profesional
El profesional Licenciado en Estadística estará en capacidad de:
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Utilizar los conocimientos del lenguaje matemático, con un nivel de abstracción, que le permita identificar, plantear y resolver problemas matemáticos para su posterior aplicación en la estadística.
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Comprender los procedimientos de análisis de datos, cuantificación de experimentos y herramientas matemáticas de la teoría de la estadística descriptiva, probabilidad, teoría de la probabilidad y la inferencia estadística, para adquirir la capacidad de describir y analizar información, asimismo, explicar fenómenos aleatorios con el uso de tecnologías.
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Realizar análisis descriptivos y exploratorios de datos con múltiples variables para descubrir tendencias y patrones y su posterior adecuada presentación.
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Aplicar la teoría estadística asociada a distribuciones muestrales, estrategias de muestreos y gestión y gerencia de encuestas en diversas áreas del conocimiento.
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Adquiere la capacidad de identificar la técnica de muestreo adecuada para para recolectar información de una población de estudio y comunicar los hallazgos.
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Desarrollar métodos y técnicas especializadas, para el manejo, exploración, modelamiento de múltiples variables cuantitativas y cualitativas del análisis de datos multivariante.
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Desarrollo de modelos de regresión para datos cuantitativos, categóricos y análisis de datos multivariantes.
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Elaborar y manejar bases de datos relacionales y dimensionales con criterios de calidad para un análisis estadístico apropiado.
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Aplicar la teoría matemática de los procesos estocásticos y utilizar dicha teoría en series de tiempo.
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Adquirir la capacidad para desarrollar modelos estocásticos en distintos campos de la ciencia, para describir y predecir el comportamiento estocástico de un conjunto de datos utilizando software estadístico actualizado.
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Capacidad de programar soluciones computaciones y manejo de base de datos.
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Utilizar herramientas de software, para generar información de grandes cúmulos de datos que permita tomar buenas decisiones en cuanto a calidad de información.
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Orientar y definir los elementos del diseño y la metodología de investigación científica en la elaboración de proyectos que involucren información cuantitativa los datos recolectados
Salidas laborales
El profesional en Estadística de la Universidad Mayor de San Andrés, estará en plena capacidad de desempeñarse como:
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Director del departamento de estadística de empresas públicas o privadas.
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Dirección de centros de investigación de ciencias sociales y económicas en la construcción de tablas demográficas, diseño de muestras y diseño de experimentos.
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Líder en el diseño de métodos para el manejo de encuestas estadísticas, censos y estudios experimentales.
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Analista e investigador sobre probabilidades, teoría y métodos estadísticos.
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Asesor en diferentes entidades públicas y privadas en el diseño, dirección y ejecución de encuestas por muestreo.
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Asesor o consultor para el diseño de modelos econométricos en el sector financiero para la administración de riesgos y análisis de series de tiempo.
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Consultor / Asesor en cálculo actuarial para el diseño de planes de pensiones, diversos productos de seguros y metodologías para el cálculo de riesgo.
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Analista e Investigador en estudios socioeconómicos.
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Orientador para el diseño de estudios estadísticos en diferentes ramas de la ciencia.
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Gestor, organizador y administrador de empresas de consultoría estadística.
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Analista de datos masivos (Big Data)
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Docente universitario
Campo ocupacional
Los egresados podrán trabajar en instituciones públicas y privadas, Instituciones bancarias, compañías de seguros, empresas financieras, empresas del sector industrial, empresas mineras, empresas de servicios, empresas consultoras, empresas de marketing digital, empresas de estudios de mercado, instituciones de salud, organismos gubernamentales, ONG, Instituto Nacional de Estadística, universidades, entre otras.
El egresado de la especialidad estará en capacidad de proseguir estudios de maestría y doctorado a nivel nacional e internacional, y desempeñarse luego en el ámbito académico como docente o investigador.
MALLA CURRICULAR
La malla curricular es la relación horizontal y vertical entre las asignaturas del Plan de Estudios, donde las relaciones horizontales determinan la similitud del nivel de las materias, mientras que las relaciones verticales muestran la correlatividad de las asignaturas en una misma área y entre áreas. Las materias de áreas troncales se encuentran hasta los últimos semestres, mientras que las materias de áreas complementarias aparecen en un par de semestres. Todo ello hace del estadístico un profesional integrado, acorde a las necesidades y la tecnología actual. El siguiente esquema muestra la malla curricular de este Plan de Estudios.
PLAN DE ESTUDIOS
Licenciatura en Estadística mención Ciencia de Datos
Nº | Sigla | Materia | Pre requisitos | HP | HNP | Horas Académicas | Créditos |
Primer Semestre | Ciclo Básico | ||||||
1 | INF111 | Programación I | Ninguno | 8 | 2 | 200 | 5 |
2 | LAB111 | Laboratorio de Programación I | Ninguno | 8 | 4 | 240 | 6 |
3 | MAT130 | Álgebra | Ninguno | 8 | 2 | 200 | 5 |
4 | MAT132 | Cálculo I | Ninguno | 8 | 2 | 200 | 5 |
5 | EST113 | Estadística Descriptiva | Ninguno | 8 | 4 | 240 | 6 |
6 | LIN116 | Inglés I | Ninguno | 4 | 2 | 120 | 3 |
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| Subtotal | 44 | 16 | 1200 | 30 | |
Segundo Semestre |
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1 | EST122 | Computación Estadística I | Programación I | 8 | 4 | 240 | 6 |
2 | EST124 | Diseño, Procesamiento y Análisis Estadístico I | Estadística Descriptiva | 8 | 4 | 240 | 6 |
3 | MAT136 | Álgebra Lineal | Álgebra | 8 | 2 | 200 | 5 |
4 | MAT134 | Cálculo II | Cálculo I | 8 | 2 | 200 | 5 |
5 | EST123 | Probabilidad I | Cálculo I | 8 | 2 | 200 | 5 |
6 | LIN117 | Inglés II | Ingles I | 4 | 2 | 120 | 3 |
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| Subtotal | 44 | 16 | 1200 | 30 | |
Tercer Semestre | Ciclo de Formación | ||||||
1 | MAT274 | Ecuaciones Diferenciales | Cálculo II | 8 | 2 | 200 | 5 |
2 | EST233 | Probabilidad II | Probabilidad I | 8 | 6 | 280 | 7 |
3 | EST231 | Análisis Matricial Estadístico | Álgebra Lineal | 8 | 4 | 240 | 6 |
4 | EST235 | Inferencia Estadística I | Probabilidad I | 8 | 4 | 240 | 6 |
5 | EST232 | Demografía | Probabilidad I | 8 | 4 | 240 | 6 |
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| Subtotal | 40 | 20 | 1200 | 30 | |
Cuarto Semestre | |||||||
1 | EST240 | Teoría de Probabilidad I | Probabilidades II | 8 | 4 | 240 | 6 |
2 | EST241 | Estadística no Paramétrica | Inferencia Estadística I | 8 | 4 | 240 | 6 |
3 | EST242 | Investigación Operativa I | Análisis Matricial Estadístico | 8 | 4 | 240 | 6 |
4 | EST243 | Inferencia Estadística II | Inferencia Estadística I | 8 | 4 | 240 | 6 |
5 | EST244 | Muestreo I | Inferencia Estadística I | 8 | 4 | 240 | 6 |
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| Subtotal | 40 | 20 | 1200 | 30 | |
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Quinto Semestre | Ciclo de Profesionalización | ||||||
1 | EST354 | Muestreo II | Muestreo I | 8 | 4 | 240 | 6 |
2 | EST355 | Procesos Estocásticos | Teoría de Probabilidad I | 8 | 4 | 240 | 6 |
3 | EST352 | Investigación Operativa II | Investigación Operativa I | 8 | 4 | 240 | 6 |
4 | EST353 | Modelos Lineales I | Inferencia Estadística II | 8 | 4 | 240 | 6 |
5 | EST351 | Computación Estadística II | Computación Estadística I | 8 | 4 | 240 | 6 |
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| Subtotal | 40 | 20 | 1200 | 30 | |
Sexto Semestre | |||||||
1 | EST362 | Estadística Computacional | Muestreo II | 8 | 4 | 240 | 6 |
2 | EST365 | Métodos Multivariados I | Modelos Lineales I | 8 | 4 | 240 | 6 |
3 | EST367 | Series de Tiempo Univariante | Procesos Estocásticos | 8 | 4 | 240 | 6 |
4 | EST368 | Metodología de la Investigación | Muestreo II | 8 | 4 | 240 | 6 |
5 | EST366 | Estadística Bayesiana I | Inferencia Estadística II | 8 | 4 | 240 | 6 |
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| Subtotal | 40 | 20 | 1200 | 30 | |
Séptimo Semestre |
| ||||||
1 | EST373 | Diseño de Experimentos | Modelos Lineales I | 8 | 4 | 240 | 6 |
2 | EST375 | Métodos Multivariados II | Métodos Multivariados I | 8 | 4 | 240 | 6 |
3 | EST374 | Análisis de Datos Categóricos I | Modelos Lineales I | 8 | 4 | 240 | 6 |
4 | EST372 | Análisis de Datos Masivo I (Big Data I) | Métodos Multivariados I | 10 | 4 | 280 | 7 |
5 |
| Optativa I |
| 8 | 2 | 200 | 5 |
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| Subtotal | 42 | 18 | 1200 | 30 | |
Octavo Semestre |
| ||||||
1 | EST381 | Minería de Datos | Análisis de Datos Masivo I | 10 | 4 | 280 | 7 |
2 | EST389 | Taller de Titulación (modalidades de graduación: Excelencia Académica, Tesis, Trabajo dirigido, Proyecto de grado) | Hasta Séptimo semestre | 12 | 14 | 520 | 13 |
3 |
| Optativa II |
| 8 | 2 | 200 | 5 |
4 |
| Optativa III |
| 8 | 2 | 200 | 5 |
Subtotal | 38 | 22 | 1200 | 30 | |||
| |||||||
Total | 328 | 152 | 9600 | 240 |