Maestría en Estadística Aplicada

Resolución: RPC-SO-18-No.294-2023    

Tipo de Formación: Maestría Académica

Fecha de Aprobación CES: 04-mayo-2023 

Fecha de Finalización vigencia CES: 04-mayo-2033 

Campo Detallado: Estadística

Número de asignaturas programa: 12

• El presente programa está dirigido a profesionales con título de tercer nivel de grado debidamente registrados por el órgano rector de la política pública de educación superior, en las siguientes áreas: Educación, Educación comercial y administración, Ciencias biológicas y afines, Medio ambiente,  Ciencias físicas, Matemáticas y estadística, Agricultura, Silvicultura, Pesca, Veterinaria y Salud
• En caso de que el título de tercer nivel de grado sea obtenido en el exterior, el estudiante para inscribirse en el programa deberá presentarlo a la UEP debidamente apostillado o legalizado por vía consular

• Emplear conocimientos avanzados en Inferencia y Decisión y en el uso de entornos modernos de Computación Estadística.
• Analizar los principios de la inferencia en poblaciones finitas desde los dos enfoques actualmente usados: el modelo de población fija y el modelo de superpoblación y cómo se aplican estos resultados en los diseños muestrales básicos.
• Aplicar en situaciones reales los conceptos básicos de la Inferencia en poblaciones normales multivariantes y las técnicas estadísticas multivariantes paramétricas más comunes así como su aplicación mediante software estadístico.
• Aplicar conocimientos profundos sobre técnicas estadísticas de amplia aplicación en el campo de las Ciencias de la Vida.
• Desarrollar habilidades sobre estrategias de diseño de experimentos avanzados.
• Emplear las herramientas para la implementación de los métodos usuales de simulación estocástica empleados en la resolución de problemas clásicos de la Probabilidad, Teoría de Procesos e Inferencia Estadística, así como en el desarrollo de estudios estadísticos en otros campos.
• Desarrollar, a través de la experiencia en casos prácticos reales y simulados, incluyendo la interpretación y la toma de decisiones inherentes a las distintas fases del análisis, la destreza en la elaboración de modelos y derivación de pronósticos de series de tiempo.
• Usar software adecuado para la creación de redes neuronales y la práctica de las herramientas de Machine Learning

• Construye modelos estadísticos y herramientas analíticas más importantes para el análisis práctico de datos complejos y de nuevos problemas en su empleo actual o futuro.
• Utiliza varios paquetes de software estadístico (como R, Python, Julia, SPSS, etc.) para el análisis y la programación, en problemas de ciencia de datos en diferentes dominios aplicados.
• Explica de forma oral y escrita, utilizando términos técnicos apropiados, resultados de análisis estadísticos a una audiencia no especializada (no estadística).

• Fotocopia a color del título de Tercer Nivel de grado, debidamente registrado. En el caso de que el título de grado sea obtenido en el exterior, deberá presentarlo debidamente apostillado.
• Realizar la preinscripción en la plataforma informática del Decanato de Posgrado.
• Rendir y Aprobar el examen de admisión.
• Asistir a la entrevista.
• Solicitud de matrícula dirigida al Decano de Posgrado.
• Fotocopia a color de la cédula de identidad o pasaporte.
• Hoja de Vida en el formato institucional.
• Una foto tamaño carnet.
• Una carpeta colgante con pestaña ( color a definir con el coordinador del programa)