Guía DocenteCurso Facultade de Informática |
Mestrado Universitario en Técnicas Estadísticas (Plan 2019) |
Asignaturas |
Aprendizaxe Estatístico |
Resultados de aprendizaxe |
|
|
Datos Identificativos | 2021/22 | |||||||||||||
Asignatura | Aprendizaxe Estatístico | Código | 614493125 | |||||||||||
Titulación |
|
|||||||||||||
Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
Mestrado Oficial | 1º cuadrimestre |
Segundo | Optativa | 5 | ||||||||||
|
Resultados de aprendizaxe | Competencias / Resultados do título | ||
Ser capaz de identificar e modelar problemas complexos de aprendizaxe estatística xurdidos en aplicacións reais | AM16 AM17 AM18 AM19 AM20 AM21 AM22 AM23 AM24 AM25 |
BP1 BP2 BP3 BP4 BP5 BP17 BP18 BP19 BP20 BP21 |
CP11 CP12 CP13 CP14 CP15 |
Adquirir coñecementos avanzados sobre aprendizaxe estatística tanto supervisado como non supervisado | AM16 AM17 AM18 AM19 AM20 AM21 AM22 AM23 AM24 AM25 |
BP1 BP2 BP3 BP4 BP5 BP17 BP18 BP19 BP20 BP21 |
CP11 CP12 CP13 CP14 CP15 |
Coñecer os principios xerais das novas metodoloxías de aprendizaxe supervisada para clasificación e regresión | AM16 AM17 AM18 AM19 AM20 AM21 AM22 AM23 AM24 AM25 |
BP1 BP2 BP3 BP4 BP5 BP17 BP18 BP19 BP20 BP21 |
CP11 CP12 CP13 CP14 CP15 |
Identificar e adquirir destreza no uso das principais ferramentas de R de aprendizaxe estatística | AM16 AM20 AM24 AM25 |
BP2 BP3 BP4 BP5 BP20 BP21 |
CP12 CP13 CP14 CP15 |
Saber analizar datos utilizando técnicas de Aprendizaxe Estatística en contextos multidisciplinares | AM16 AM17 AM18 AM20 AM21 AM24 AM25 |
BP1 BP2 BP3 BP4 BP5 BP17 BP18 BP19 BP20 BP21 |
CP11 CP12 CP13 CP14 CP15 |
Ser capaz de aplicar con autonomía os resultados adquiridos na análise de datos masivos ou de alta dimensión | AM16 AM17 AM18 AM20 AM21 AM24 AM25 |
BP1 BP2 BP3 BP5 BP17 BP18 BP19 BP20 BP21 |
CP11 CP12 CP13 CP14 CP15 |
Saber comunicar os resultados propios da Aprendizaxe Estatística a un público especializado ou non especializado | BP4 BP19 |
CP11 CP12 CP14 CP15 |
|