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Métodos Estadístico/matemáticos y Computacionales para el Tratamiento de la Información

en UCM - Universidad Complutense de Madrid (España)

Cursos de doctorado Presencial

Lugar:

Madrid

Precio:

Entre 900€ y 3000€
consultar con el centro de formación Promociones 

Duración:

320 Horas

Inicio:

consultar fechas y horarios
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Requisitos:

Estar en posesión del título de Licenciado, Arquitecto o Ingeniero o equivalente u homologado a ello

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Una universidad de referencia
Por su tradición e historia, la Universidad Complutense de Madrid (UCM) es una universidad de referencia en el Estado español. Por la alta cualificación de sus profesores, la importancia de su investigación y sus instalaciones, entre las que se encuentran laboratorios de vanguardia, la Universidad Complutense es además una gran universidad, que se cuenta entre las más prestigiosas de Europa.

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Detalles del curso

Tipo Cursos de doctorado Duración 320 Horas
Método / lugar contactar con el responsable Presencial en Madrid dónde
Para qué te prepara Estos estudios tienen como finalidad la formación de investigadores y preparación de equipos de investigación, la formación de nuevo profesorado y el perfeccionamiento del desarrollo profesional, científico, técnico y artístico de los Titulados Superiores.
Requisitos
Estar en posesión del título de Licenciado, Arquitecto o Ingeniero o equivalente u homologado a ellos.
Precio Entre 900€ y 3000€
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Temario

Métodos Estadístico/matemáticos y Computacionales para el Tratamiento de la Información
Programa interuniversitario
Este programa de doctorado es interuniversitario entre:
  • La Universidad Complutense de Madrid.
  • La Universidad Politécnica de Madrid
Menciones: este programa ha obtenido la "Mención de Calidad"

Materias fundamentales:
  1. Análisis de datos categóricos a través de la teoría de la información estadística
  2. Estadística computacional y data mining
  3. Modelización bayesiana de sistemas complejos
  4. Optimización: métodos exactos y heurísticos
  5. Redes neuronales
  6. Seminario de modelización y aplicaciones
  7. Sistemas dinámicos
  8. Técnicas de reconocimiento de patrones para la identificación biométrica
  9. Técnicas de I.O.: grafos y redes
  10. Teoría de colas
  11. Teoría matemática de la señal
  12. Tratamiento de la información en ambiente difuso
  13. Tratamiento de series temporales
  14. Wavelets: teoría y aplicaciones
Criterios de reincorporación
A la vista de los cursos aprobados por los alumnos, se procederá a su evaluación y comparación con los cursos del programa con el fin de elevar una propuesta de convalidaciones. 

Criterios de selección
Los candidatos serán seleccionados con el siguiente orden de preferencia:
  • Licenciados en matemáticas o ingenieros de telecomunicaciones.
  • Otras licenciaturas de ciencias e ingenierías (analizadas individualmente).
Líneas de investigación:
  1. Ajuste no paramétrico (suavizado) de curvas
  2. Análisis de datos multivariantes
  3. Aplicaciones del análisis de serie temporales
  4. Grafos y redes
  5. Heurística en optimización combinatoria
  6. Inferencia bayesiana
  7. Minería de datos
  8. Onditas (wavelets)
  9. Optimización y programación matemática
  10. Problemas de decisión en ambiente difuso
  11. Reconocimiento de patrones
  12. Redes neuronales
  13. Robustez bayesiana
  14. Sistemas dinámicos
  15. Técnicas de remuestreo
  16. Teoría de la información
  17. Teoría de colas
  18. Teoría de la decisión multicriterio
  19. Teoría matemática de la señal
Requisitos de admisión
  • Titulaciones: licenciatura en CC. Matemáticas e ingeniería de telecomunicación.
  • Otras licenciaturas e ingenierías se considerarán a la vista de los currícula.
  • Conocimientos previos: formación básica estadístico/matemática y/o computacional.
  • Idioma: español
Período de docencia
Plazas disponibles en el período de docencia para alumnos nuevos: 40

Cursos de Carácter Fundamental:
  1. Análisis De Datos Categóricos A Través De La Teoría De La Información Estadística
    • Créditos: 4,0
  2. Estadística Computacional Y Data Mining
    • Créditos: 4,0
  3. Modelización Bayesiana De Sistemas Complejos
    • Créditos: 4,0
  4. Optimización: Métodos Exactos Y Heurísticos
    • Créditos: 4,0
  5. Redes Neuronales
    • Créditos: 4,0
  6. Seminario De Modelización Y Aplicaciones
    • Créditos: 4,0
  7. Sistemas Dinámicos
    • Créditos: 4,0
      • Comentarios Adicionales
      • Este Curso De Doctorado Se Imparte En La Universidad Politécnica De Madrid
  8. Técnicas De Reconocimiento De Patrones Para La Identificación Biométrica
    • Créditos: 4,0
      • Comentarios Adicionales
      • Este Curso De Doctorado Se Imparte En La Universidad Politécnica De Madrid
  9. Técnicas De Investigación Operativa: Grafos Y Redes
    • Créditos: 4,0
  10. Teoría De Colas
    • Créditos: 4,0
  11. Teoría Matemática De La Señal
    • Créditos: 4,0
      • Comentarios Adicionales
      • Este Curso De Doctorado Se Imparte En La Universidad Politécnica De Madrid
  12. Tratamiento De La Información En Ambiente Difuso
    • Créditos: 4,0
  13. Tratamiento De Series Temporales
    • Créditos: 4,0
      • Comentarios Adicionales
      • Este Curso De Doctorado Se Imparte En La Universidad Politécnica De Madrid
  14. Wavelets: Teoría Y Aplicaciones
    • Créditos: 4,0
      • Comentarios Adicionales
      • Este Curso De Doctorado Se Imparte En La Universidad Politécnica De Madrid
Período de investigación
Plazas disponibles en el período de investigación para alumnos nuevos: 25

Temas de investigación ofertados:
  1. Nuevas Técnicas De Investigación Operativa En El Tratamiento De La Información
    • Créditos: 12,0
      • Área(S) De Conocimiento:
      • Estadística E Investigación Operativa
      • Matemática Aplicada
      • Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
  2. Nuevas Técnicas Estadísticas En El Tratamiento De La Información
    • Créditos: 12,0
      • Área(S) De Conocimiento:
      • Estadística E Investigación Operativa
      • Matemática Aplicada
      • Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
  3. Métodos Matemáticos Para El Tratamiento De La Información
    • Créditos: 12,0
      • Área(S) De Conocimiento:
      • Estadística E Investigación Operativa
      • Matemática Aplicada
      • Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
  4. Métodos Matemáticos Para El Tratamiento De La Información
    • Créditos: 12,0
      • Área(S) De Conocimiento:
      • Estadística E Investigación Operativa
      • Matemática Aplicada
      • Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
  5. Técnicas Basadas En Aprendizaje Estadístico
    • Créditos: 12,0
      • Área(S) De Conocimiento:
      • Estadística E Investigación Operativa
      • Matemática Aplicada
      • Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
Trabajos de investigación ofertados:
  1. Métodos Iterativos De Estimación Con Información Parcial
    • Créditos: 12,0
      • Área(S) De Conocimiento:
      • Estadística E Investigación Operativa
      • Matemática Aplicada
      • Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
  2. Modelos Lineales Generalizados: Conceptos Y Aplicaciones
    • Créditos: 12,0
      • Área(S) De Conocimiento:
      • Estadística E Investigación Operativa
      • Matemática Aplicada
      • Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
  3. Identificación De Medidas Difusas No Aditivas A Partir De Información Muestral
    • Créditos: 12,0
      • Área(S) De Conocimiento:
      • Estadística E Investigación Operativa
      • Matemática Aplicada
      • Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
  4. Modelos De Clasificación Difusa
    • Créditos: 12,0
      • Área(S) De Conocimiento:
      • Estadística E Investigación Operativa
      • Matemática Aplicada
      • Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
  5. Enfoque Bayesiano En Contrastes De Hipótesis
    • Créditos: 12,0
      • Área(S) De Conocimiento:
      • Estadística E Investigación Operativa
      • Matemática Aplicada
      • Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
La superación del examen facultará al doctorando para poder solicitar expedición del Certificado-Diploma de Estudios Avanzados.
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Detalles del centro

Descripción del centro
Por su tradición e historia, la Universidad Complutense de Madrid (UCM) es la universidad de referencia en el Estado español. En sus aulas se han formado decenas de miles de titulados universitarios que han dirigido desde los puestos de responsabilidades en la Administración y las empresas el desarrollo económico, social y político de nuestro país.

Su gran potencial docente e investigador hace que la Universidad Complutense sea una gran universidad. Cuenta con el mayor número de estudiantes y de profesores, pero más que por sus aspectos cuantitativos resalta por la alta cualificación de sus profesores, por la importancia de su investigación y por sus instalaciones, entre las que se encuentran laboratorios de vanguardia.

En sus aulas se pueden cursar 77 titulaciones oficiales, en torno a 230 títulos propios y cerca de 200 programas de doctorado. La formación académica se complementa con una gran oferta deportiva y de actividades culturales, con las que la Universidad quiere contribuir a la formación no sólo de buenos técnicos sino también de mejores ciudadanos.

La Universidad Complutense de Madrid se encuentra inmersa en un proceso de adaptación y mejora de la calidad para garantizar la convergencia con el Espacio Europeo de Educación Superior.

Carlos Berzosa
Rector de la Universidad Complutense de Madrid
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