Guia docente

DATOS IDENTIFICATIVOS

2023_24

Asignatura

ANÁLISIS DE DATOS

Código

01745001

Enseñanza

1745 - Máster Universitario en Investigación en Biotecnología y Biomedicina

Descriptores

Cr.totales

Tipo

Curso

Semestre

Obligatoria

Primer

Segundo

Idioma

Castellano

Ingles

Prerrequisitos

Departamento

MATEMATICAS

Responsable

QUIROS CARRETERO , ALICIA

Correo-e

aquic@unileon.es
jgomp@unileon.es

Profesores/as

GÓMEZ PÉREZ , JAVIER

QUIROS CARRETERO , ALICIA

Web

http://

Descripción general

Análisis de datos e interpretación de resultados en Biotecnología y Biomedicina

Tribunales de Revisión

Tribunal titular
Cargo	Departamento	Profesor
Presidente	MATEMATICAS	GARCIA FERNANDEZ , ROSA MARTA
Secretario	MATEMATICAS	ARIAS MOSQUERA , DANIEL
Vocal	MATEMATICAS	TROBAJO DE LAS MATAS , MARIA TERESA

Tribunal suplente
Cargo	Departamento	Profesor
Presidente	MATEMATICAS	SUSPERREGUI LESACA , JULIAN JOSE
Secretario	MATEMATICAS	CASTRO GARCIA , NOEMI DE
Vocal		SUAREZ CORONA , ADRIANA

Competencias

Tipo A	Código	Competencias Específicas
	A18955	1745CE4 Capacidad de utilización de los métodos matemáticos y estadísticos adecuados para el análisis de datos avanzado, así como su edición y presentación en documentos científicos.
Tipo B	Código	Competencias Generales y Transversales
	B5753	1745CT1 Expresión oral y escrita.
	B5754	1745CT2 Solución de problemas.
	B5755	1745CT3 Utilizar internet como medio de comunicación y como fuente de información.
	B5756	1745CT4 Habilidad de comunicación.
	B5757	1745CT5 Organizar y planificar el trabajo.
	B5758	1745CT6 Toma de decisiones.
	B5759	1745CT7 Liderazgo.
	B5760	1745CT8 Capacidad de autoevaluación.
	B5761	1745CT9 Creatividad.
	B5762	1745CT10 Trabajo en equipo.
	B5763	1745CT11 Adaptación a nuevas situaciones, iniciativa y espíritu emprendedor.
	B5764	1745CT12 Pensamiento crítico.
	B5765	1745CT13 Mantener un compromiso ético.
	B5766	1745CG1 Adquirir una formación teórico-práctica actualizada de la metodología aplicada para el desarrollo de actividades de I+D+I en Biología Fundamental, Biomedicina Biotecnología y Veterinaria orientada a seguir estudios de doctorado, a la investigación y al ejercicio profesional.
	B5767	1745CG2 Capacidad de buscar bibliografía, manuales y protocolos de actividades específicas, tanto en papel como internet, y de desarrollar el razonamiento crítico para seleccionarla teniendo en cuenta su aportación a la materia y para reunir e interpretar datos relevantes sobre diferentes temas.
	B5768	1745CG3 Conseguir habilidades en el planteamiento de experimentos aplicando el método científico , planificación del trabajo, uso racional de los medios y de los recursos, recogida y análisis de los datos, su registro fiel, análisis, presentación y defensa de los mismos ante tribunales especializados.
Tipo C	Código	Competencias Básicas
	C1	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.
	C2	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.
	C3	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.
	C4	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.
	C5	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

Resultados de aprendizaje

Resultados	Competencias
Comprender y saber utilizar los métodos matemáticos esenciales para analizar datos obtenidos de estudios biológicos o médicos.	A18955	B5753 B5754 B5756 B5757 B5758 B5759 B5760 B5761 B5762 B5764 B5765 B5766 B5767 B5768	C1 C2 C3 C4 C5
Actualizar conocimientos sobre programas informáticos útiles para el análisis matemático de los datos.	A18955	B5753 B5754 B5755 B5756 B5757 B5758 B5759 B5760 B5761 B5762 B5763 B5764 B5765 B5766 B5767 B5768	C1 C2 C3 C4 C5
Actualizar conocimientos relativos a la edición y presentación de documentos científicos con contenidos matemáticos.	A18955	B5753 B5754 B5755 B5756 B5757 B5758 B5759 B5760 B5761 B5762 B5763 B5764 B5765 B5766 B5767 B5768	C1 C2 C3 C4 C5

Contenidos

Bloque	Tema
Bloque I: Introducción	Tema 1: Introducción al análisis de datos Tema 2: Introducción a R y RStudio
Bloque II: Probabilidad	Tema 1: Repaso de probabilidad, variable aleatoria y distribuciones conocidas Tema 2: Teoremas de convergencia y su relación con la inferencia estadística
Bloque III: Consideraciones sobre el diseño de estudios	Tema 1: Consideraciones sobre el diseño de estudios
Bloque IV: Estadística descriptiva	Tema 1: Estadísitica descriptiva y análisis exploratorio de datos
Bloque V: Inferencia estadística	Tema 1: Bases de la estadística inferencial y estudio de las diferentes perspectivas Tema 2: Tests más utilizados en el análisis de datos en Biología y Biomedicina Tema 3: Regresión

Planificación

Metodologías :: Pruebas
	Horas en clase	Horas fuera de clase	Horas totales
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria	20	20	40

Tutorías	4	4	8
Autónomas	0	15	15

Sesión Magistral	6	6	12


(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías

Metodologías ::

	descripción
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria	Sesiones prácticas presenciales: Ensayos experimentales, problemas o simulaciones informáticas. Los estudiantes realizarán o seguirán un protocolo experimental siguiendo las buenas prácticas de laboratorio, así como la guía de buenas prácticas de manipulación de animales de experimentación y/o microorganismos manipulados genéticamente cuando fuera necesario. En dichas sesiones se discutirán, por parte de los estudiantes y de la profesora, los resultados obtenidos, analizando su importancia e interés.
Tutorías	Tutorías especializadas presenciales online mediante plataformas educativas de apoyo.
Autónomas	Actividades autoformativas: - Análisis de artículos científicos relevantes sobre temas actuales relacionados con la materia. - Preparación de memorias escritas, exposiciones orales o seminarios sobre trabajo experimental o bibiográfico. - Realización de tareas autónomas online o en aula informática.
Sesión Magistral	Sesiones teóricas presenciales: Exposición o discusión de los contenidos de la materia.

Tutorías

Tutorías

descripción

Las tutorías tendrán lugar, o bien, en el despacho 331 de la Escuela de Ingenierías Industrial, Informática y Aerospacial, o bien, por videoconferencia. El/la estudiante interesado/a tendrá que concertar la cita con la profesora, preferiblemente, por correo electrónico.

Evaluación

	descripción	calificación
Autónomas	Entrega de memoria de prácticas.	20% - 40%
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria	Asistencia a prácticas de laboratorio (asistencia y participación activa en todas las actividades formativas).	30% - 50%
Otros	Realización, presentación y defensa de trabajos.	20% - 40%

Otros comentarios y segunda convocatoria
<p>En caso de que un/a alumno/a no supere la asignatura en la convocatoria ordinaria, la segunda convocatoria se podría evaluar mediante un examen final que abarque todos los contenidos de la asignatura. Antes de recurrir al examen final, no obstante, se dará la posibilidad de recuperación de alguna de las partes en la evaluación continua.</p>

Fuentes de información

Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica	Ruxton, G. & Colegrave, N., Experimental design for the life sciences, Oxford University Press, Xie, Y.; Allaire, J.J. & Grolemund, G., R Markdown: The Definitive Guide, Chapman & Hall/CRC, https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/ Agresti, A., Klingenberg, B., Franklin, C. & Posner, M., Statistics: The Art and Science of Learning From Data, Global Edition,
	https://www.r-project.org/ https://www.rstudio.com/
Complementaria	Everitt, E. & Hothorn, T., A Handbook of Statistical Analyses Using R, CRC Press, 2009 Milton, J.S., Estadística para Biología y Ciencias de la Salud, McGraw-Hill, 2014 Lavine, M., Introduction to Statistical Thought, , https://people.math.umass.edu/~lavine/Book/book.p Wickham, H. & Grolemund, G., R for Data Science, O'Reilly, https://r4ds.had.co.nz/index.html
	http://equator-network.org/

Recomendaciones


Otros comentarios
Se recomienda haber cursado algún curso de estadística durante los estudios de grado.