Guía docente de Tratamiento de Datos (M44/56/2/40)

Curso 2022/2023
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 14/07/2022

Máster

Máster Universitario en Física: Radiaciones, Nanotecnología, Partículas y Astrofísica

Módulo

Módulo Común

Rama

Ciencias

Centro Responsable del título

Escuela Internacional de Posgrado

Semestre

Primero

Créditos

3

Tipo

Optativa

Tipo de enseñanza

Presencial

Profesorado

  • David Blanco Navarro
  • María Carmen Carrión Pérez

Horario de Tutorías

David Blanco Navarro

Email
No hay tutorías asignadas para el curso académico.

María Carmen Carrión Pérez

Email
No hay tutorías asignadas para el curso académico.

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

Análisis y tratamiento avanzado de datos y errores. Técnicas Monte Carlo, modelos y estimación de parámetros.

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Los requisitos para cursar esta asignatura son los propios del acceso al Máster.

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. 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.
  • CB8. 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.
  • CB9. 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.
  • CB10. 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.

Competencias Generales

  • CG03. Capacidad de trabajo en equipo. El estudiante deberá integrar su trabajo en el interés de un proyecto común. 
  • CG04. Capacidad de expresar y defender en público los resultados y conclusiones obtenidos como resultado del proceso de aprendizaje. Deberá desarrollar y dominar las técnicas de comunicación oral ante cualquier auditorio. Aprender a utilizar sus potencialidades personales para presentar resultados públicamente. Adquisición del convencimiento de que su conocimiento del trabajo realizado le convierte de inmediato en foco de interés y atención. 
  • CG05. Capacidad de generación de propuestas innovadoras y competitivas en la investigación y en la actividad profesional. 

Competencias Específicas

  • CE01. Capacidad de interpretar datos procedentes de la observación experimental o la simulación numérica. 
  • CE02. Capacidad de considerar rigurosamente las limitaciones e incertidumbres en los resultados y de los métodos que pueden aplicarse para minimizarlas. 
  • CE03. Capacidad de profundizar en los distintos campos de la Física y de identificar los aspectos que se encuentran en los límites del conocimiento. 
  • CE04. Capacidad de formular hipótesis, idear experimentos, manejar métodos de cálculo y simulación numérica y desarrollar modelos. 

Competencias Transversales

  • CT01. Capacidad de razonamiento crítico: el estudiante debe ser capaz de distinguir aquellos aspectos de su trabajo o del de otros que suponen innovación y avance. 
  • CT02. Compromiso ético. Tanto en su etapa de alumno como posteriormente en su trabajo profesional, el estudiante debe ser consciente de la absoluta necesidad de realizar sus tareas con absoluto respeto a la honradez, la verdad y el servicio a la sociedad. 
  • CT03. Capacidad de automotivación. Forma parte de la madurez que debe alcanzarse en el proceso formativo a estos niveles: las dificultades han de enfrentarse con decisión y confianza. 
  • CT04. Capacidad de reconocimiento de la diversidad y multiculturalidad. Forma parte de la actitud vital que se supone al graduado: su conciencia social ha de guiar aquellos aspectos de su profesión que involucren a otros miembros de la comunidad. 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

Conocer los conceptos fundamentales de análisis y tratamiento avanzado de datos y errores.

Conocer las técnicas Monte Carlo y sus aplicaciones.

Construir estimadores de parámetros y realizar ajustes por diferentes métodos avanzados.

Resolver problemas de estimación de parámetros.

Manejar herramientas numéricas avanzadas para el desarrollo de la materia.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

1. Incertidumbre en medidas.

2. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.

3. Análisis de errores.

4. Mínimos cuadrados lineales.

5. Mínimos cuadrados no-lineales 

6. Procesos estocásticos.

7. Estimación espectral.

Bibliografía

Bibliografía fundamental

P.R. Bevington, D.K. Robinson, Data reduction and error analysis for the physical sciences, McGraw-Hill, 2003.

•J.R. Taylor, Introduction to Error Analysis, 1997.

•A. C. Melissinos, J. Napolitano, Experiments in Modern Physics, NY Academic Press, 2003.

•W. Mendenhall and T. Sincich, Statistics for engineers and the sciences, Prentice-Hall, 1995.

•W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, and B.P. Flannery, Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing, Third Edition, Cambridge University Press, 2007.

•E. R. Dietz, D. W. Preston, The Art of Experimental Physics, John Wiley & Sons, 2009.

•D.S. Sivia, Data Analysis: A Bayesian Tutorial (Oxford University Press 1996)

Enlaces recomendados

Metodología docente

  • MD01 Lección magistral (Clases teóricas-expositivas). Para transmitir los contenidos de las materias del módulo motivando al alumnado a la reflexión, facilitándole el descubrimiento de las relaciones entre diversos conceptos y formándole una mentalidad crítica. 
  • MD02 Actividades prácticas (Clases prácticas). Para desarrollar en el alumnado las habilidades instrumentales de la materia. 
  • MD03 Seminarios. Para desarrollar en el alumnado las competencias cognitivas y procedimentales de la materia. 
  • MD04 Tutorías académicas: Para orientar al trabajo autónomo y grupal del alumnado, profundizar en distintos aspectos de la materia y orientar la formación académica integral del estudiante. 
  • MD05 Estudio y trabajo autónomo del alumnado. Para favorecer en el estudiante la capacidad para autorregular su aprendizaje, planificándolo, diseñándolo, evaluándolo y adecuándolo a sus especiales condiciones e intereses. 
  • MD06 Estudio y trabajo en grupo. Para favorecer en los estudiantes la generación e intercambio de ideas, la identificación y análisis de diferentes puntos de vista sobre una temática, la generalización o transferencia de conocimiento y la valoración crítica del mismo. 

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)

Evaluación Ordinaria

  • Realización de examen final o evaluación de actividades propuestas por el profesor 50%.
  • Evaluación de las entregas de los informes/memorias realizadas por los alumnos 40%.
  • Evaluación de los trabajos realizados por el alumnado durante el curso o de un trabajo final de la materia 10%.

Evaluación Extraordinaria

• Conjuntos de ejercicios a entregar durante el curso 100%.

• En caso de no entregar los ejercicios o de querer mejorar la calificación, examen final 100%, previa petición mediante correo electrónico del alumno.

Evaluación única final

• Examen final 100%.

Información adicional