University College London (UCL)
Maestría en Estadística
London, Reino Unido
Máster en Ciencias (MSc)
DURACIÓN
1 año
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo, Tiempo parcial
PLAZO DE SOLICITUD
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Sep 2026
TASAS DE MATRÍCULA
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
La Maestría en Estadística está diseñada para brindar a los estudiantes una base sólida en teoría y práctica estadística. El programa incluye módulos básicos centrados en probabilidad, inferencia estadística y métodos matemáticos. Los estudiantes también explorarán áreas como regresión, aprendizaje automático y análisis de datos, preparándolos para afrontar los desafíos de los datos del mundo real. A lo largo del curso, se hace hincapié en el desarrollo de habilidades prácticas, con oportunidades para trabajar en proyectos que involucran grandes conjuntos de datos y técnicas estadísticas contemporáneas. Esta combinación de teoría y experiencia práctica busca dotar a los estudiantes de los conocimientos y las habilidades necesarios para carreras en investigación, industria o estudios académicos superiores.
El programa también ofrece módulos opcionales que permiten a los estudiantes adaptar su aprendizaje a sus intereses o metas profesionales, como estadística financiera, métodos bayesianos o técnicas computacionales. Los estudiantes realizarán un proyecto de investigación que fomenta el trabajo independiente y la resolución de problemas. El plan de estudios está diseñado para apoyar a estudiantes de diversos orígenes, ya sean recién graduados o profesionales que buscan profundizar sus conocimientos. En general, el programa busca preparar a los estudiantes para interpretar datos eficazmente, aplicar métodos estadísticos con confianza y contribuir significativamente a campos que se basan en la toma de decisiones basada en datos.
Becas de UCL
Hay varias becas disponibles para estudiantes de posgrado, incluyendo nuestra Beca de Máster UCL para estudiantes del Reino Unido y nuestra Beca de Máster Global UCL para estudiantes internacionales. Puedes buscar becas a través del buscador de becas para encontrar las que podrían serte válidas. Tu departamento académico también podrá proporcionarte más información sobre financiación.
Becas Externas
Los agregadores en línea como Postgraduate Studentships, Scholarship Search, Postgraduate Funding y International Financial Aid y College Scholarship Search contienen información sobre una variedad de programas externos.
Si tienes circunstancias específicas o antecedentes étnicos o religiosos, vale la pena buscar becas/subvenciones relacionadas con estos temas. Algunos programas son muy específicos.
Financiación para estudiantes con discapacidad
Los estudiantes de maestría que tienen una discapacidad pueden obtener fondos adicionales para los costos adicionales en los que incurren para estudiar.
Enseñando y aprendiendo
El método principal para comunicar información y estimular el interés son las clases magistrales, que proporcionan una base de conocimientos formal a partir de la cual se puede desarrollar la comprensión. La comprensión del material de clase se refuerza mediante clases de problemas, talleres de informática y tutorías grupales, así como mediante el autoaprendizaje. El aprendizaje asistido por pares, las discusiones con otros estudiantes y las conversaciones individuales con el personal también refuerzan el proceso de aprendizaje.
Si bien las clases magistrales constituyen el principal vehículo para acumular conocimientos, tus habilidades intelectuales, académicas y de investigación se desarrollarán principalmente fuera del aula, por ejemplo, abordando y debatiendo problemas planteados con regularidad (normalmente semanalmente). Algunos cursos requieren que desarrolles tu pensamiento más allá de la memorización y que vincules ideas entre los diferentes módulos. Se te animará a razonar abiertamente mediante el debate de los problemas planteados en las tutorías. En algunos módulos, los talleres te permiten trabajar en problemas de forma individual o en grupo, con la presencia del profesorado o los asistentes para ayudarte. El profesorado también ofrece horas de consulta regulares durante las cuales puedes acudir a hacer preguntas sobre el material y recibir asistencia y retroalimentación individualizadas.
Las habilidades prácticas y transferibles se desarrollan mediante la oportunidad de adquirir experiencia práctica mediante talleres y proyectos regulares. Gran parte de la formación en computación estadística se imparte en talleres de informática, lo que te permitirá aprender mediante la participación activa. Los talleres adicionales que se imparten durante los trimestres lectivos preparan para el proyecto de investigación de verano y abarcan la comunicación estadística, por ejemplo, la presentación de gráficos y tablas. Los supervisores del proyecto te orientarán sobre cómo gestionar eficazmente una tarea extensa y te animamos a que supervises tu propia práctica laboral mediante un cuestionario de autoevaluación, así como a que supervises tu progreso mediante la autocalificación de las tareas no evaluadas.
Toda la evaluación sumativa se organiza a nivel modular durante el año académico en el que se cursa el módulo. La mayoría de los módulos de Ciencias Estadísticas combinan un examen escrito de fin de curso con trabajos de curso para evaluar los conocimientos específicos de la materia y las habilidades académicas, aunque algunos módulos se basan completamente en trabajos de curso. El proyecto estadístico evalúa además las habilidades intelectuales, académicas y de investigación mediante informes escritos en procesador de texto y, en el caso del proyecto de investigación de verano, una presentación oral.
El trabajo del curso está diseñado para animarte a desarrollar tus conocimientos y habilidades a medida que avanza cada módulo. Si bien no todo el trabajo del curso contribuye a la evaluación formal, te brindará la oportunidad de demostrar tus habilidades intelectuales y prácticas respondiendo por escrito a las hojas de ejercicios y oralmente durante las tutorías. La retroalimentación se presenta principalmente a través de tutorías, clases de ejercicios y talleres, y de forma individual si la solicitas.
En promedio, se espera que un estudiante dedique 150 horas de estudio a cada módulo de 15 créditos. Esto incluye tiempo lectivo, estudio personal y trabajos de curso. Los módulos suelen impartirse en sesiones semanales de dos horas durante 10 semanas por trimestre.
Para los estudiantes de tiempo completo, las horas de contacto típicas son de unas 12 horas semanales. Además de las clases, seminarios, talleres y tutorías, los estudiantes de tiempo completo suelen estudiar el equivalente a un trabajo de tiempo completo, dedicando el tiempo restante al estudio autónomo y a la realización de las tareas del curso.
Durante el primer y segundo trimestre, los estudiantes a tiempo completo suelen contar con entre 10 y 12 horas lectivas semanales, que se dividen en clases magistrales, seminarios, talleres, revisiones y tutorías. Durante el tercer trimestre y el verano, los estudiantes realizarán su propio proyecto de investigación y mantendrán contacto regular con sus supervisores.
Módulos
Tiempo completo
El material básico se imparte mediante un módulo básico (para repasar conceptos básicos de probabilidad y estadística) y otros módulos obligatorios. En los módulos básicos se introducen técnicas de programación para que los estudiantes puedan desarrollar sus propios métodos estadísticos. Posteriormente, los estudiantes pueden centrarse en sus áreas de aplicación de interés mediante la elección adecuada de módulos optativos.
El proyecto de investigación consolida el componente docente del máster. Normalmente, los estudiantes analizarán e interpretarán datos de un problema real y complejo, lo que les permitirá generar soluciones viables. Los temas del proyecto pueden seleccionarse de una lista del departamento o los estudiantes pueden aportar sus propias sugerencias. Esta lista suele incluir proyectos de colaboración con socios industriales.
Medio tiempo
El programa también se ofrece a tiempo parcial durante dos años. Los módulos impartidos se reparten entre el primer y el segundo año, pero dentro de cada año las clases de un módulo en particular son las mismas que asisten los estudiantes a tiempo completo (es decir, no se ofrecen horarios lectivos especiales para el programa a tiempo parcial).
El módulo básico se cursa al inicio del primer año. Se recomienda que los estudiantes también cursen el módulo Modelos Estadísticos y Análisis de Datos (STAT0028) durante el primer año, y deben cumplirse los prerrequisitos del módulo. Sin embargo, existe cierta flexibilidad en el orden de estudio de los módulos restantes. Los estudiantes a tiempo parcial entregan su proyecto al final del segundo año. Es posible acordar con el supervisor del proyecto comenzar a trabajar en él antes que los estudiantes a tiempo completo, pero los estudiantes a tiempo parcial no tienen derecho a una mayor supervisión en general.
Módulos obligatorios
Computación estadística
Modelos estadísticos y análisis de datos Diseño estadístico de investigaciones Proyecto de investigación Quincena de la Fundación Métodos bayesianos aplicados
Módulos opcionales
Inferencia estadística
Sistemas estocásticos Pronóstico Decisión y riesgo Métodos estocásticos en finanzas Estadísticas médicas 1 Estadísticas médicas 2 Métodos estocásticos en finanzas II Métodos bayesianos en economía de la salud Modelado cuantitativo del riesgo operacional y análisis de seguros Aprendizaje automático estadístico Estadística computacional
Tenga en cuenta que la lista de módulos que se proporciona aquí es orientativa. Esta información se publica mucho antes de la inscripción y el contenido y la disponibilidad de los módulos están sujetos a cambios. Los módulos que se utilizan para el año académico actual tienen enlaces para obtener más información. Si no hay ningún enlace, significa que aún no hay más información disponible.
Los estudiantes cursan módulos por un valor de 180 créditos. Al completarlos satisfactoriamente, obtendrán una Maestría en Estadística.
Accesibilidad
Puede obtener información sobre la accesibilidad de los edificios UCL en AccessAble. También puede obtener más información del equipo de Servicios de Apoyo y Bienestar Estudiantil UCL .
Lo que este curso te aportará
Uno de los puntos fuertes de UCL Statistical Science es la amplitud de los conocimientos que ofrece; los intereses de investigación del personal abarcan todo el espectro, desde los fundamentos hasta las aplicaciones, y realizan importantes contribuciones originales al desarrollo de la ciencia estadística.
Londres ofrece un entorno excelente para estudiar ciencia estadística, siendo la sede de la Royal Statistical Society y la base de una gran comunidad de estadísticos, tanto académicos como no académicos.
El recién fundado Instituto de Ciencias Matemáticas y Estadísticas de UCL tiene como objetivo ser el principal centro de Londres para la investigación, la enseñanza y la colaboración en matemáticas y estadísticas, estableciendo UCL como un líder mundial y un centro con visión de futuro para las ciencias matemáticas y sus aplicaciones.
Clasificada en el quinto lugar en el Reino Unido por el QS World University Rankings by Subject 2024 en Estadística e Investigación Operativa, le ofrecemos una excelente educación con altos estándares de enseñanza.
La base de tu carrera
Los graduados generalmente ingresan al empleo profesional en una amplia gama de sectores industriales o continúan sus estudios académicos.
Las áreas de empleo incluyen contabilidad y servicios financieros, banca e inversiones, y consultoría, y los graduados consiguen puestos en una variedad de empleadores, incluidos Vanguard y WillisTowersWatson.
Empleabilidad
El Máster en Estadística proporciona competencias muy demandadas actualmente. Los graduados reciben formación avanzada en métodos y herramientas computacionales para el análisis de datos, valoradas por empresas y organismos de investigación. Por ejemplo, las nuevas directivas y leyes para la evaluación de riesgos en los sectores bancario y asegurador, así como en el sanitario, exigen expertos en estadística con formación de posgrado. El gran volumen de procesamiento de datos en diversas industrias (conocido como "inundación de datos") también requiere conocimientos de vanguardia en estadística. Como resultado, nuestros recién graduados han obtenido puestos como analistas de investigación o consultores, y las oportunidades laborales en estas áreas están en aumento.
Redes
El Departamento ofrece experiencia de primer nivel y sólidos vínculos con profesionales, y su posición dentro de UCL le proporciona una amplia gama de conocimientos (por ejemplo, el Instituto de Ciencias Matemáticas y Estadísticas UCL , el Centro de Estadística Computacional y Aprendizaje Automático UCL y el Instituto Alan Turing). El personal también colabora directamente con hospitales, compañías eléctricas, organismos reguladores gubernamentales y el sector financiero. En consecuencia, los estudiantes de posgrado tienen la oportunidad de colaborar con instituciones externas.
Existe la posibilidad de que organizaciones externas realicen conferencias técnicas y seminarios, mientras que la lista de proyectos de investigación de maestría generalmente incluye proyectos de colaboración disponibles con compañías farmacéuticas y otros socios industriales.
Acreditación
Este programa de maestría está acreditado por la Royal Statistical Society.
El período actual de acreditación cubre a los estudiantes que se inscriban por primera vez entre septiembre de 2023 y septiembre de 2028.