Sabras manejar situaciones de incertidumbre y toma decisiones óptimas en cualquier ámbito de la ingeniería gracias al Diplomado Internacional en Azar y Probabilidad de TECH”

Según datos del informe “The Future of Jobs” del Foro Económico Mundial, las habilidades relacionadas con la ciencia de datos, incluyendo la estadística y la probabilidad, serán cada vez más demandadas en el mercado laboral en los próximos años. En la actualidad, el análisis de datos y la estadística se han convertido en herramientas imprescindibles para la toma de decisiones en prácticamente cualquier ámbito de la ingeniería. Asimismo, los sistemas actuales son cada vez más complejos, y la gran cantidad de datos disponibles hace que sea necesario utilizar técnicas probabilísticas para tomar mejores elecciones.  

Es en este contexto en el que el Diplomado Internacional en Azar y Probabilidad responde a las necesidades actuales del ingeniero. Este programa académico se centra en proporcionar a los alumnos una capacitación rigurosa y actualizada en modelos probabilísticos, probabilidad condicionada, variables aleatorias, distribuciones, teorema central del límite, entre otros aspectos relevantes. Todo ello con el objetivo de que los alumnos adquieran las habilidades y conocimientos necesarios para abordar con éxito los retos de un entorno cada vez más complejo y cambiante.  

Cabe destacar que el programa se desarrolla en formato 100% online y utiliza la metodología Relearning. Esto significa que los alumnos pueden adaptar el ritmo de aprendizaje a sus necesidades y disponibilidad de tiempo, lo que resulta especialmente importante para aquellos que compaginan sus estudios con el trabajo o tienen otras responsabilidades que les impiden asistir a clases presenciales. 

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Este Diplomado Internacional en Azar y Probabilidad contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Estadística Aplicada 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información rigurosa y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

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El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizado por reconocidos expertos.

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El diseño del plan de estudios de este programa tiene como objetivo principal dotar a los estudiantes de las aptitudes necesarias para afrontar con éxito los desafíos que presenta un entorno cambiante y competitivo. Así, podrán mejorar su capacidad para tomar decisiones óptimas en situaciones de incertidumbre. Además, el programa se desarrolla en un cómodo y flexible formato 100% online y presenta gran cantidad de materiales didácticos en distintos soportes audiovisuales en pro de una educación de élite.  

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Módulo 1. Azar y probabilidad

1.1. Modelos probabilísticos 

1.1.1. Introducción 
1.1.2. Fenómenos aleatorios 
1.1.3. Espacios de probabilidad 
1.1.4. Propiedades de la probabilidad 
1.1.5. Combinatoria     

1.2. Probabilidad condicionada 

1.2.1. Definición de probabilidad condicionada 
1.2.2. Independencia de sucesos 
1.2.3. Propiedades de la independencia de sucesos 
1.2.4. La fórmula de la probabilidad total 
1.2.5. La fórmula de Bayes 

1.3. Variables aleatorias unidimensionales 

1.3.1. Concepto de variable aleatoria unidimensional 
1.3.2. Operaciones con variables aleatorias 
1.3.3. Función de distribución de una variable aleatoria unidimensional. propiedades 
1.3.4. Variables aleatoria discreta, continua y mixta 
1.3.5. Transformaciones de variables aleatorias 

1.4. Características de las variables aleatorias unidimensionales 

1.4.1. Esperanza matemática. Propiedades del operador esperanza 
1.4.2. Momentos respecto al origen. Momentos respecto a la media 
1.4.3. Relaciones entre momentos 
1.4.4. Medidas de posición, dispersión y forma 
1.4.5. Teorema de Chebychev 

1.5. Distribuciones discretas 

1.5.1. Distribución degenerada 
1.5.2. Distribución uniforme sobre n puntos 
1.5.3. Distribución de Bernouilli 
1.5.4. Distribución binomial 
1.5.5. Distribución de Poisson 
1.5.6. Distribución binomial negativa 
1.5.7. Distribución geométrica 
1.5.8. Distribución hipergeométrica 

1.6. Distribución normal 

1.6.1. Introducción 
1.6.2. Características de una distribución normal 
1.6.3. Representación de una distribución normal 
1.6.4. Aproximación de una binomial por una normal 

1.7. Otras distribuciones continuas 

1.7.1. Distribución uniforme 
1.7.2. Distribución gamma 
1.7.3. Distribución exponencial 
1.7.4. Distribución beta 

1.8. Variable aleatoria bidimensional 

1.8.1. Introducción 
1.8.2. Variable aleatoria bidimensional 
1.8.3. Variable aleatoria bidimensional discreta. Función de masa 
1.8.4. Variable aleatoria bidimensional continua. Función de densidad 

1.9. Distribuciones variables aleatoria bidimensional 

1.9.1. Función de distribución conjunta. Propiedades 
1.9.2. Distribuciones marginales 
1.9.3. Distribuciones condicionadas 
1.9.4. Variables aleatorias independientes 

1.10. Leyes de los grandes números y Teorema Central del Límite 

1.10.1. Sucesiones de variables aleatorias 
1.10.2. Convergencia de sucesiones de variables aleatorias. Relaciones entre los distintos tipos de convergencia 

1.10.2.1. Convergencia puntual 
1.10.2.2. Convergencia casi segura 
1.10.2.3. Convergencia en probabilidad 
1.10.2.4. Convergencia en ley o en distribución 

1.10.3. Leyes de los Grandes Números 
1.10.4. Problema central del límite clásico

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