Presentación / Presentation

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Vídeo Estadística UGR / Statistics UGR Video

La Estadística es el lenguaje con el que se escribe la ciencia del siglo XXI. Además de sus propios objetos, se ocupa de la recogida, análisis, interpretación, y presentación de datos, del establecimiento de modelos y de la verificación de los mismos, en todos los campos del saber.

Utiliza herramientas matemáticas e informáticas específicas para identificar y formular problemas, diseñar, recoger y codificar datos con los que elaborar modelos. Realiza análisis, ajustes y validación de modelos, interpreta resultados hasta la elaboración de conclusiones y propuestas futuras de trabajo y da respuesta a problemas reales complejos. Además, la Estadística juega un papel esencial en el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA), ya que muchas de sus técnicas son la base de los algoritmos predictivos de aprendizaje automático que analizan grandes volúmenes de datos.

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Statistics is the language in which the science of the 21st century is written. In addition to its own objects of study, it deals with the collection, analysis, interpretation, and presentation of data, the establishment of models, and their verification, across all fields of knowledge.

It uses specific mathematical and computational tools to identify and formulate problems, design, collect, and code data for model development. It carries out analyses, model fitting and validation, interprets results, draws conclusions, proposes future lines of work, and provides solutions to complex real-world problems. Moreover, Statistics plays an essential role in the development of Artificial Intelligence (AI), as many of its techniques form the basis of predictive machine learning algorithms that analyze large volumes of data.

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Datos del Título / Title Details

  • Fecha de publicación del título en el BOE: 19/02/2011
  • Curso académico de implantación del título: 2010/2011
  • Número de cursos en fase de implantación: 4 
  • Rama de conocimiento: Ciencias
  • Duración del programa (créditos/años): 240 créditos / 4 años
  • Tipo de enseñanza: presencial
  • Lenguas utilizadas en la impartición del título: castellano
  • Nivel de oferta y demanda de plazas y matrícula: 55 / 305 / 55
  • Centro responsable del título: Facultad de Ciencias
  • Date of publication of the degree in the BOE: 19/02/2011
  • Academic year of implementation of the degree: 2010/2011
  • Number of courses in the implementation phase: 4
  • Branch of knowledge: Sciences
  • Duration of the program (credits/years): 240 credits / 4 years
  • Type of teaching: In-person
  • Languages ​​used in the teaching of the degree: Spanish 
  • Level of supply and demand for places and enrollment: 55 / 305 / 55
  • Center responsible for the degree: Faculty of Sciences

Objetivos / Objectives

El título de Grado en Estadística tiene como finalidad la formación de profesionales capacitados para aplicar los métodos y modelos de la Estadística y la Investigación Operativa, así como para realizar una gran cantidad de tareas específicas que acompañan a cualquier proceso de análisis de datos, que a menudo es un primer paso para preparar la toma de decisiones en situaciones complejas que se caracterizan por estar sometidas a distintos grados de incertidumbre. Para ello se proponen los siguientes objetivos:

  • Capacitar para dar respuesta a problemas reales complejos, elaborando hipótesis y modelos, junto con observaciones (en muchos casos parciales) de un fenómeno o de un sistema en un contexto no abstracto. Desarrollar capacidades para utilizar métodos científicos y aplicar técnicas de análisis estadístico, con objeto de elaborar conclusiones que faciliten la toma de decisiones.

  • Proporcionar capacidades y destrezas para el análisis de datos, desde la primera etapa de identificación y formulación de los problemas, la posterior decisión sobre el diseño, la recogida y codificación de datos, su análisis, y el ajuste y validación de modelos, la interpretación de resultados, la publicación y presentación de los mismos, hasta la elaboración de conclusiones y propuestas futuras de trabajo.

  • Proporcionar una formación común y sólida para desempeñar su actividad profesional como estadísticos. Desarrollar la capacidad de aprendizaje será también muy importante dada la rápida evolución de las técnicas y herramientas que se verá obligado a manejar. Los títulos de Master serán los que proporcionen más tarde una formación profesional especializada, pudiendo también ser la vía que facilite el acceso a la investigación o a la realización de un doctorado.

  • Proporcionar formación específica en técnicas, métodos y modelos de Estadística y de Investigación Operativa, así como en aplicaciones de las mismas a problemas reales. Asimismo dicha formación le dotará de “pensamiento estadístico”, quizá el signo más distintivo del profesional titulado en Estadística, un conjunto de habilidades conceptuales que desde el comienzo de sus estudios le ha de permitir entender, por ejemplo, que la variabilidad es consustancial a los datos, la necesidad de un buen diseño para su obtención, las diferencias sustantivas entre estudios observacionales y experimentales, la necesidad de aleatorización o la influencia de covariables en el establecimiento de relaciones de interés, la necesidad de un equilibrio entre el grado de ajuste de un modelo y su complejidad,…

  • Proporcionar capacidades para entender los problemas planteados en campos tan diversos como la sanidad, la ingeniería, la biología, la mercadotecnia, etc., de forma que puedan elaborar los modelos adecuados al contexto, ya que, en la mayor parte de los casos, los titulados tendrán que colaborar y trabajar conjuntamente con expertos especialistas de otras disciplinas dentro del campo en el que se sitúe su actividad profesional como estadísticos. Podemos afirmar que habitualmente el graduado en Estadística trabajará con “datos de otros”, aún cuando él mismo pueda ser la pieza más importante en su obtención y análisis, sin que a priori haya una rama de actividad humana concreta en la que se pueda decir que vaya a desarrollar su actividad profesional.

The Bachelor’s Degree in Statistics aims to train professionals capable of applying the methods and models of Statistics and Operations Research, as well as carrying out a wide range of specific tasks that accompany any data analysis process, which is often a first step in preparing decision-making in complex situations characterized by varying degrees of uncertainty. To this end, the following objectives are proposed:

  • To provide the ability to respond to complex real-world problems by developing hypotheses and models, together with (often partial) observations of a phenomenon or system in a non-abstract context. To develop skills to use scientific methods and apply statistical analysis techniques, in order to draw conclusions that support decision-making.

  • To provide the skills and abilities necessary for data analysis, from the first stage of problem identification and formulation, to the subsequent decisions on design, data collection and coding, data analysis, model fitting and validation, interpretation of results, dissemination and presentation of findings, and the formulation of conclusions and future proposals for work.

  • To provide a solid common training foundation for professional practice as statisticians. Developing learning ability will also be very important, given the rapid evolution of techniques and tools that graduates will be required to use. Master’s degrees will later provide specialized professional training and may also serve as a pathway to research or doctoral studies.

  • To provide specific training in techniques, methods, and models of Statistics and Operations Research, as well as in their application to real-world problems. Such training will also provide “statistical thinking,” perhaps the most distinctive feature of a graduate in Statistics: a set of conceptual skills that, from the beginning of their studies, allows them to understand, for example, that variability is intrinsic to data, the need for good design in data collection, the substantive differences between observational and experimental studies, the need for randomization, or the influence of covariates on establishing relationships of interest, as well as the need for balance between model fit and model complexity.

  • To provide the ability to understand problems arising in diverse fields such as healthcare, engineering, biology, marketing, etc., so that graduates can develop models appropriate to the context, since in most cases, statisticians will need to collaborate and work jointly with experts from other disciplines in the field of their professional activity. It can be said that, in general, graduates in Statistics will work with “data from others,” even though they themselves may play the most important role in obtaining and analyzing those data. There is no specific branch of human activity that can be singled out in advance as the professional field of a statistician.

Competencias Generales / General Competencies

Las competencias generales para el Grado en Estadística que exponemos a continuación garantizan, entre otras, las competencias básicas de Grado establecidas en el artículo 3.2 del anexo I del RD 1393/2007:

  • 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.

  • 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.

  • G07. Poder comunicarse en otra lengua de relevancia en el ámbito científico.

  • G08. Poseer habilidades y aptitudes que favorezcan el espíritu emprendedor en el ámbito de aplicación y desarrollo de su formación académica.

  • G09. Fomentar y garantizar el respeto a los Derechos Humanos, a los principios de accesibilidad universal, igualdad, y no discriminación; y los valores democráticos, de la cultura de la paz y de igualdad de género.

The general competencies for the Bachelor’s Degree in Statistics outlined below guarantee, among others, the basic degree competencies established in Article 3.2 of Annex I of RD 1393/2007:

G01. To possess basic knowledge of the different modules that, building upon general secondary education and supported by advanced textbooks, are developed in the proposed degree in Statistics.

G02. To know how to apply the basic knowledge of each module to their work or vocation in a professional manner, and to possess the competencies usually demonstrated through the development and defense of arguments and the resolution of problems within Statistics and its direct fields of application.

G03. To know how to collect and interpret relevant data in order to make judgments that include reflection on relevant social, scientific, or ethical issues.

G04. To be able to communicate information, ideas, problems, and solutions, in writing or orally, to both specialized and non-specialized audiences.

G05. To have developed the learning skills necessary to pursue further studies with a high degree of autonomy.

G06. To know how to use tools for bibliographic resource searches.

G07. To be able to communicate in another language relevant to the scientific field.

G08. To possess skills and abilities that foster entrepreneurial spirit in the application and development of their academic training.

G09. To promote and guarantee respect for Human Rights, the principles of universal accessibility, equality, and non-discrimination; and the democratic values of a culture of peace and gender equality.

Competencias específicas / Specific Competencies

Las competencias específicas del Grado en Estadística son las que a continuación se detallan:

  • E01. Conocer los fundamentos básicos del razonamiento estadístico, en el diseño de estudios, en la recogida de información, en el análisis de datos y en la extracción de conclusiones.

  • 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.

  • E05. Comprender la importancia de la Investigación Operativa como metodología de optimización, toma de decisiones y diseño de modelos particulares para la resolución de problemas en situaciones específicas.

  • E06. Comprender y utilizar básicamente el lenguaje matemático.

  • 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.

  • 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 del secreto estadístico, como premisas que deben guiar la actividad profesional como profesionales de la Estadística.

The specific competencies of the Bachelor’s Degree in Statistics are as follows:

E01. To understand the basic foundations of statistical reasoning, in study design, data collection, data analysis, and drawing conclusions.

E02. To know, select, and apply data acquisition techniques for statistical processing.

E03. To understand the theoretical foundations and apply statistical models and techniques in studies and real-world problems in various scientific and social fields.

E04. To know how to select statistical models or techniques for application in studies and real-world problems in various scientific and social fields, as well as to know validation tools for them.

E05. To understand the importance of Operations Research as a methodology for optimization, decision-making, and the design of specific models to solve problems in specific situations.

E06. To basically understand and use mathematical language.

E07. To know the mathematical concepts and tools necessary for studying theoretical and practical aspects of Probability, Statistics, and Operations Research.

E08. To know and use software applications for statistical analysis, numerical and symbolic computation, databases, graphical visualization, and optimization, which are useful for the application and development of statistical techniques.

E09. To know the basic concepts and skills specific to a scientific or social field in which Statistics or Operations Research are fundamental tools.

E10. To be aware of the need to adopt professional ethics standards, as well as those related to data protection and statistical confidentiality, as premises that must guide professional activity as statisticians.

Estructura del Plan de Estudios / Structure of the Study Program

El Título de Grado en Estadística por la Universidad de Granada consta de 240 créditos ECTS que  distribuyen en 4 cursos académicos (8 semestres) de 60 ECTS por curso. Los contenidos del Plan de Estudios se estructuran en módulos, que agrupan materias y/o asignaturas de carácter básico, obligatorio y optativo cuya  distribución en créditos se encuentra en la siguiente tabla:

 

Estructura del Grado en Estadística
Módulo Materia Asignaturas ECTS Carácter
Formación básica Matemáticas Álgebra, Análisis Matemático I, Análisis Matemático II, Cálculo de Probabilidades I, Cálculo de Probabilidades II, Estadística Descriptiva 36 Obligatorio
Informática Informática I, Informática II 12 Obligatorio
Economía Economía, Administración de Empresas 12 Obligatorio
Estadística Análisis de Datos y Series Temporales Análisis de Datos, Series Temporales 12 Obligatorio
Inferencia Estadística y Análisis Multivariante Inferencia Estadística I, Inferencia Estadística II, Análisis Multivariante 18 Obligatorio
Modelos Lineales y Diseño de Experimentos Modelos Lineales, Diseño de Experimentos 12 Obligatorio
Muestreo Estadístico y Diseño de Encuestas Muestreo Estadístico, Diseño de Encuestas 12 Obligatorio
Probabilidad Probabilidad Teoría de la Probabilidad, Procesos Estocásticos 12 Obligatorio
Investigación Operativa Investigación Operativa Investigación Operativa I, Investigación Operativa II, Inteligencia Artificial en la I.O. 18 Obligatorio
Métodos Numéricos Métodos Numéricos Métodos Numéricos 6 Obligatorio
Estadística Computacional Estadística Computacional Estadística Computacional I, Estadística Computacional II 12 Obligatorio
Áreas de Aplicación Áreas de Aplicación Áreas de Aplicación 6 Obligatorio
Análisis estadístico de datos discretos. Aplicaciones Análisis estadístico de datos discretos. Aplicaciones Análisis de Tablas de Contingencia, Modelización de Datos Categóricos 12 Optativo
Análisis estadístico y evaluación de riesgos Análisis estadístico y evaluación de riesgos Estadística Bayesiana y Teoría de la Decisión, Análisis de Riesgos 12 Optativo
Análisis exploratorio y Minería de datos Análisis exploratorio y Minería de datos Análisis Exploratorio de Datos, Minería de Datos 12 Optativo
Bioestadística Bioestadística Métodos Básicos de Bioestadística, Métodos Avanzados de Bioestadística 12 Optativo
Demografía Estadística Demografía Estadística Análisis de Datos Demográficos, Modelos en Estadística Demográfica 12 Optativo
Estadística Industrial Estadística Industrial Fiabilidad de Sistemas, Control y Diseño Estadístico en la Empresa 12 Optativo
Estadística Pública Estadística Pública Estadística Pública I, Estadística Pública II 12 Optativo
Métodos matemáticos avanzados Métodos matemáticos avanzados Ampliación de Métodos Numéricos, Análisis Matemático Avanzado 12 Optativo
Optimización estadística mediante simulación estocástica Optimización estadística mediante simulación estocástica Métodos para la Generación de Modelos de Probabilidad, Simulación Estocástica en Inferencia Estadística 12 Optativo
Técnicas estadísticas multivariantes y aplicaciones Técnicas estadísticas multivariantes y aplicaciones Técnicas Básicas de Estadística Multivariante, Técnicas Avanzadas de Estadística Multivariante 12 Optativo
Trabajo de Fin de Grado Trabajo de Fin de Grado Trabajo Fin de Grado 12 Obligatorio

The Bachelor’s Degree in Statistics at the University of Granada consists of 240 ECTS credits, distributed over 4 academic years (8 semesters) with 60 ECTS credits per year. The contents of the Study Program are structured into modules, which group together basic, compulsory, and elective subjects, whose credit distribution is shown in the following table:

 

Structure of the Bachelor’s Degree in Statistics
Module Subject Area Courses ECTS Type
Basic Training Mathematics Álgebra, Mathematical Analysis I, Mathematical Analysis II, Probability Calculus I, Probability Calculus II, Descriptive Statistics 36 Compulsory
Computer Science Computer Science I, Computer Science II 12 Compulsory
Economics Economics, Business Administration 12 Compulsory
Statistics Data Analysis and Time Series Data Analysis, Time Series 12 Compulsory
Statistical Inference and Multivariate Analysis Statistical Inference I, Statistical Inference II, Multivariate Analysis 18 Compulsory
Linear Models and Experimental Design Linear Models, Experimental Design 12 Compulsory
Statistical Sampling and Survey Design Statistical Sampling, Survey Design 12 Compulsory
Probabilidad Probability Probability Theory, Stochastic Processes 12 Compulsory
Operations Research Operations Research Operations Research I, Operations Research II, Artificial Intelligence in Operations Research 18 Compulsory
Numerical Methods Numerical Methods Numerical Methods 6 Compulsory
Computational Statistics Computational Statistics Computational Statistics I, Computational Statistics II 12 Compulsory
Application Areas Application Areas Application Areas 6 Compulsory
Statistical Analysis of Discrete Data. Applications Statistical Analysis of Discrete Data. Applications Contingency Table Analysis, Categorical Data Modeling 12 Elective
Statistical Analysis and Risk Assessment Statistical Analysis and Risk Assessment Bayesian Statistics and Decision Theory, Risk Analysis 12 Elective
Exploratory Analysis and Data Mining Exploratory Analysis and Data Mining Exploratory Data Analysis, Data Mining 12 Elective
Biostatistics Biostatistics Basic Methods of Biostatistics, Advanced Methods of Biostatistics
12 Elective
Statistical Demography
Statistical Demography
Demographic Data Analysis, Models in Demographic Statistics
12 Elective
Industrial Statistics
Industrial Statistics
System Reliability, Statistical Control and Design in Business
12 Elective
Public Statistics
Public Statistics
Public Statistics I, Public Statistics II
12 Elective
Advanced Mathematical Methods
Advanced Mathematical Methods
Advanced Numerical Methods, Advanced Mathematical Analysis
12 Elective
Statistical Optimization through Stochastic Simulation
Statistical Optimization through Stochastic Simulation
Methods for Generating Probability Models, Stochastic Simulation in Statistical Inference
12 Elective
Multivariate Statistical Techniques and Applications
Multivariate Statistical Techniques and Applications
Basic Techniques of Multivariate Statistics, Advanced Techniques of Multivariate Statistics
12 Elective
Final Degree Project
Final Degree Project
Final Degree Project
12 Compulsory

Fortalezas / Strengths

Responsables / Coordinators and Contacts

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Facultad de Ciencias UGR