Guía docente de la asignatura
(6578) FUNDAMENTOS DE PROBABILIDAD Y ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

Curso académico 2026/2027

  1. Identificación

    1. De la asignatura

      Curso Académico
      2026/2027
      Titulación
      GRADO EN CIENCIA E INGENIERÍA DE DATOS
      Nombre de la asignatura
      FUNDAMENTOS DE PROBABILIDAD Y ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
      Código
      6578
      Curso
      PRIMERO
      Carácter
      FORMACIÓN BÁSICA
      Número de grupos
      1
      Créditos ECTS
      6.0
      Estimación del volumen de trabajo
      150.0
      Organización temporal
      2º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte
      Español
      Curso Académico 2026/2027
      Titulación

      GRADO EN CIENCIA E INGENIERÍA DE DATOS
      Nombre de la asignatura FUNDAMENTOS DE PROBABILIDAD Y ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
      Código 6578
      Curso PRIMERO
      Carácter FORMACIÓN BÁSICA
      Número de grupos 1
      Créditos ECTS 6.0
      Estimación del volumen de trabajo 150.0
      Organización temporal 2º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte Español

    2. Del profesorado: Equipo docente

      • FERNANDEZ SAEZ, MARIA JOSE Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos: GRUPO 1 Coordinador de la asignatura

        Categoría

        PROFESORES TITULARES DE UNIVERSIDAD

        Área

        ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA

        Departamento

        ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        majose@um.es Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        A         		Día:
        Lunes         		Horario:
        11:00-14:00         		Lugar:
        868883639, Facultad de Matemáticas y Aulario General B1.2.019 (DESPACHO PROF. MARÍA JOSÉ FERNÁNDEZ SÁEZ)
        Observaciones:
        Los lunes, de 11:00h a 14:00h, en 868883639, Facultad de Matemáticas y Aulario General B1.2.019 todo el año.
      • GARCIA LOPEZ, JESUS Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos:

        Categoría

        PROFESOR SUST. POR REDUCCIÓN ACTIVIDAD DOCENTE PROFESOR TC

        Área

        ARQUITECTURA Y TECNOLOGÍA DE COMPUTADORES

        Departamento

        ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        jesus.garcial@um.es Tutoría electrónica: No

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

      • ZOROA ALONSO, CARMEN NOEMI Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos:

        Categoría

        PROFESORES TITULARES DE UNIVERSIDAD

        Área

        ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA

        Departamento

        ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        nzoroa@um.es Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        A         		Día:
        Lunes         		Horario:
        11:30-14:30         		Lugar:
        868883633, Facultad de Matemáticas y Aulario General B1.2.013 (DESPACHO PROF. NOEMÍ ZOROA ALONSO)
        Observaciones:
        Antes de asistir a una tutoría, contactar por correo electrónico con la profesora. Muchas gracias.

  2. Presentación

    Esta asignatura está destinada a introducir al alumno en el análisis exploratorio de datos, los fundamentos de la probabilidad y en su aplicación a la modelización matemática de fenómenos aleatorios reales. Sus contenidos son básicos para el posterior estudio del resto de asignaturas de probabilidad y estadística del grado en Ciencia e Ingeniería de Datos.

  3. Condiciones de acceso a la asignatura

    1. Incompatibilidades

      No constan

    2. Requisitos

      No constan

    3. Recomendaciones

      31 Incompatibilidades

      Ninguna

      32 Recomendaciones

      Se manejarán conceptos básicos de derivadas, integrales y suma de series.

  4. Competencias

    1. Competencias básicas

      • CB1: Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
      • CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
      • CB3: Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
      • CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

    2. Competencias de la titulación

      • CG1: Conocer y aplicar la analítica de datos y técnicas estadísticas apropiadas para descubrir nuevas relaciones en los datos y realizar aportaciones a procesos de las organizaciones, así como apoyar en la toma de decisiones.
      • CE25: Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos básicos que puedan plantearse en la ciencia e ingeniería de datos, aplicando los conocimientos adquiridos (sobre álgebra, geometría, cálculo diferencial e integral, métodos numéricos, algorítmica numérica, estadística y optimización), y planificando su resolución en función de las herramientas de que se disponga y de las restricciones de tiempo y recursos.
      • CE27: Capacidad para comprender y manejar conceptos fundamentales de probabilidad y estadística, y ser capaz de representar y manipular datos para extraer información significativa de los mismos.
      • CE31: Conocimiento de herramientas informáticas en el campo del análisis de los datos y modelización estadística, y capacidad para seleccionar las más adecuadas para la resolución de los diferentes problemas.

    3. Competencias transversales y de materia

      No constan

  5. Contenidos

    1. Teoría

      Bloque 1: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

      Tema 1: Estadística Descriptiva univariante

      Conceptos básicos: datos cualitativos y cuantitativos. Tabla de frecuencias Medidas descriptivas. Representaciones gráficas.

      Tema 2: Estadística descriptiva multivariante

      Tablas de doble entrada. Medidas de asociación para datos cualitativos. Representaciones gráficas. Ajuste por mínimos cuadrados.

      Bloque 2: FUNDAMENTOS DE PROBABILIDAD

      Tema 1: Espacio de probabilidad

      Concepto de suceso y operaciones con sucesos. Definiciones de probabilidad. Espacio de probabilidad. Propiedades.

      Tema 2: Probabilidad condicionada

      Definición. Propiedades. Teorema de la probabilidad total, de la probabilidad compuesta y de Bayes. Independencia entre sucesos.

      Bloque 3: VARIABLES Y VECTORES ALEATORIOS

      Tema 1: Variable aleatoria de una dimensión

      Definición de variable aleatoria. Función de distribución. Distribuciones de tipo discreto: función puntual de probabilidad. Distribuciones de tipo continuo: función de densidad .Esperanza y varianza de variables aleatorias.

      Tema 2: Modelos básicos de distribuciones de probabilidad

      Distribuciones discretas: Bernoulli, Binomial, Geométrica, Poisson, etc... Distribuciones continuas: Uniforme, Normal, Exponencial, etc...

      Tema 3: Vectores aleatorios, independencia y modelos multivariantes

      Definición de vector aleatorio. Distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas: casos discreto y continuo. Independencia de variables aleatorias. Covarianza y correlación. Modelo multinomial y modelo normal multivariante. Otras distribuciones.

    2. Prácticas

      • Práctica 1: Introducción a R y R-Studio.

        Primeros pasos con R y RStudio Vectores y carga de datos.

      • Práctica 2: Análisis exploratorio de datos univariantes.

        Análisis descriptivo de datos univariantes cualitativos y cuantitativos. Medidas descriptivas y representaciones gráficas.

        Relacionado con:
        • Tema 1: Estadística Descriptiva univariante

      • Práctica 3: Análisis exploratorio de datos multivariantes.

        Análisis descriptivo de datos multivariantes. Tablas de contingencia, medidas descriptivas y representaciones gráficas.

        Relacionado con:
        • Bloque 1: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
        • Tema 1: Estadística Descriptiva univariante
        • Tema 2: Estadística descriptiva multivariante

      • Práctica 4: Manipulación de dataframes y visualización de datos.

        Manejo de ficheros y datos.

      • Práctica 5: Probabilidad. Modelos discretos y continuos. Simulación.

        Obtención de probabilidades y cuantiles de modelos discretos y continuos. Representación de funciones puntuales de probabilidad (caso discreto), funciones de densidad (caso continuo) y funciones de distribución de algunos modelos. Generación de muestras aleatorias de algunos modelos.

        Relacionado con:
        • Bloque 2: FUNDAMENTOS DE PROBABILIDAD
        • Tema 1: Espacio de probabilidad
        • Tema 2: Probabilidad condicionada
        • Bloque 3: VARIABLES Y VECTORES ALEATORIOS
        • Tema 1: Variable aleatoria de una dimensión
        • Tema 2: Modelos básicos de distribuciones de probabilidad

  6. Actividades Formativas

    Actividad Formativa Metodología Horas Presencialidad
    AF1: Exposición teórica: Exposición de los contenidos teóricos de la asignatura por parte del profesor. También se contemplan las sesiones informativas sobre el desarrollo del trabajo de fin de grado o prácticas externas. 30.0 100.0
    AF2: Seminarios y actividades de aula: Exposición, análisis y debate dentro del contexto de aplicaciones específicas de contenidos teóricos, así como planteamiento y resolución de ejercicios y casos prácticos en el aula, tanto al grupo completo como en grupos reducidos. También se contemplan conferencias, debates y seminarios temáticos. 10.0 100.0
    AF3: Prácticas de laboratorio: Ejercicios y resolución de problemas, aprendizaje orientado a proyectos, estudio de casos, exposición y discusión de trabajos, simulaciones y/o prácticas con ordenadores, generalmente desarrolladas en grupos reducidos. 14.0 100.0
    AF4: Trabajo autónomo del alumno: Estudio y preparación de contenidos teórico-prácticos, trabajo individual consistente en lecturas, búsquedas de información, sistematización de contenidos, elaboración de informes o estudio para la elaboración de casos entre otras actividades. 90.0 0.0
    AF5: Tutorías formativas y resolución de dudas: Asistencia individualizada -tutorías individuales- o en grupo -tutorías colectivas- a los estudiantes por parte del profesor. 2.0 100.0
    AF6: Evaluación: Pruebas individuales, ya sean escritas, orales o con medios informáticos, donde el estudiante demostrará los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos durante las actividades formativas asociadas a la enseñanza de la materia. 4.0 100.0
    Totales 150,00

  7. Horario de la asignatura

    https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2026-27#horarios

  8. Sistemas de Evaluación

    Identificador Denominación del instrumento de evaluación Criterios de Valoración Ponderación
    SE1 Exámenes individuales: Pruebas objetivas, de desarrollo, de respuesta corta, de ejecución de tareas o de escala de actitudes, realizadas por los estudiantes para mostrar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos ya sea de forma oral, escrita o utilizando un ordenador.

    Examen de teoría y problemas. La prueba consistirá en un examen escrito sobre los contenidos teóricos de la asignatura y la resolución de problemas. Esta prueba supondrá un 70% de la nota final. Será necesario obtener al menos 5 puntos sobre 10 en esta prueba para poder aprobar la asignatura.

    		 70.0
    SE4 Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas y posibles resúmenes del estado del arte sobre temas concretos. La opción de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.

    A lo largo del cuatrimestre se propondrán problemas y trabajos prácticos para resolver de forma individual mediante uso del software estadístico. Esta parte supondrá un 30% de la nota final.

    Para las convocatorias de junio y julio, los estudiantes podrán conservar la nota obtenida en los trabajos realizados durante el cuatrimestre o bien realizar un examen adicional de prácticas con el mismo peso (30%).

    Será necesario obtener al menos 4 puntos sobre 10 en esta parte para poder aprobar la asignatura.

    		 30.0

  9. Fechas de exámenes

    https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2026-27#examenes

  10. Resultados del Aprendizaje

    • Elegir y ejecutar métodos estándar de las bibliotecas estadísticas existentes para proporcionar una descripción general
    • Elegir y realizar visualizaciones estándar
    • Conocer y entender los conceptos de probabilidad, variables y vectores aleatorios
    • Conocer, entender y medir la dependencia entre variables aleatorias

  11. Bibliografía

    Grupo: GRUPO 1

    Bibliografía básica

    Bibliografía complementaria

    No constan

  12. Observaciones

    NECESIDADES EDUCATIVAS ESPECIALES

    Aquellos estudiantes con discapacidad o necesidades educativas especiales podrán dirigirse al Servicio de Atención a la Diversidad y Voluntariado (ADYV - https://www.um.es/adyv) para recibir orientación sobre un mejor aprovechamiento de su proceso formativo y, en su caso, la adopción de medidas de equiparación y de mejora para la inclusión, en virtud de la Resolución Rectoral R-358/2016. El tratamiento de la información sobre este alumnado, en cumplimiento con la LOPD, es de estricta confidencialidad.

    EVALUACIÓN

    En el procedimiento de evaluación resultarán de aplicación el artículo 135.1.v) de los Estatutos de la Universidad de Murcia, el artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) y la instrucción SG 18/2026 del secretario general de la Universidad de Murcia que interpreta estas normas, disponible en este enlace: https://sede.um.es/sede/documento/normativa/instruccion-del-secretario-general-sg-18-2026-sobre-la-interpretacion-y-aplicacion-del-art-135-1-v-estatutos-umu/24199.pdf

    Se recuerda asimismo que el artículo 22.1 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) estipula que "el o la estudiante que se valga de conductas fraudulentas, incluida la indebida atribución de identidad o autoría, o esté en posesión de medios o instrumentos que faciliten dichas conductas, obtendrá la calificación de cero en el procedimiento de evaluación y, en su caso, podrá ser objeto de sanción, previa apertura de expediente disciplinario".

    OBSERVACIONES DEL EQUIPO DOCENTE

    EVALUACIÓN

    Para la convocatoria de febrero, el examen constará de dos partes: examen de teoría y problemas (70%) y examen de prácticas usando el software estadístico (30%) Para poder aprobar la asignatura será requisito obtener al menos 5 puntos sobre 10 en el examen de teoría y problemas, y al menos 4 puntos sobre 10 en el examen de prácticas. Si no se cumple esto, la máxima puntuación que el alumno podrá obtener es un 4,5.

    PLAGIO

    El plagio y/o copia en cualquier proceso de la evaluación de la asignatura es un comportamiento poco ético y tendrá como consecuencia, de forma automática, el suspenso en la actividad evaluada.

    OBJETIVO DESARROLLO SOSTENIBLE

    Esta asignatura se encuentra vinculada de forma directa con el Objetivo de Desarrollo Sostenible 17: Alianza para lograr los objetivos, Meta 1718: Creación de capacidad estadística.