University of St Andrews

MSc en Estadística Aplicada y Datamining

Los módulos publicados a continuación son ejemplos de lo que se ha enseñado en años académicos anteriores y pueden estar sujetos a cambios antes de comenzar su programa.

Obligatorio

• Análisis de datos avanzado: cubre métodos de modelado modernos para situaciones en las que los datos no cumplen con los supuestos de los modelos estadísticos comunes y las soluciones simples no son suficientes.
• Modelado estadístico aplicado utilizando GLM: cubre los aspectos principales de los modelos lineales y los modelos lineales generalizados, incluida la especificación del modelo, varias opciones para la selección del modelo, la evaluación del modelo y herramientas para diagnosticar fallas del modelo.
• Análisis introductorio de datos: cubre conceptos estadísticos esenciales y métodos de análisis relevantes para el análisis comercial.
• Descubrimiento de conocimientos y minería de datos: cubre muchos de los métodos que se encuentran bajo el lema de la minería de datos, basándose en una perspectiva teórica pero, en última instancia, enseñando aplicaciones prácticas.
• Análisis Multivariado: formación introductoria y avanzada en el análisis aplicado de datos multivariados
• Software para análisis de datos: cubre los aspectos informáticos prácticos del análisis de datos estadísticos centrándose en paquetes ampliamente utilizados, incluida la visualización y la manipulación de datos.

Módulos opcionales de pregrado

Los estudiantes eligen un módulo opcional, que se puede elegir entre los módulos de la Escuela en el nivel 3000 o superior.

Módulos de nivel de pregrado

• Inferencia bayesiana
• Inferencia estadística clásica
• Análisis numérico computacional
• Computación en estadística
• Diseño de experimentos
• Matemáticas financieras
• Introducción a la Computación Matemática
• Cadenas y procesos de Markov
• Modelos de dinámica de poblaciones en biología matemática
• Genética de Poblaciones
• Gestión de riesgos cuantitativos
• Teoría del muestreo
• Estadísticas espaciales
• Análisis de series temporales

Módulos opcionales de posgrado

Módulos de nivel de posgrado

• Inferencia bayesiana avanzada
• Combinatoria avanzada
• Estimación de la abundancia animal y la biodiversidad
• Módulo de estudio independiente
• Oncología Matemática
• Estadísticas medicas
• Modelado de la dinámica de la población de vida silvestre
• Modelos espaciales y formación de patrones en biología matemática

Módulos de informática

Además, los estudiantes pueden tomar módulos de la Escuela de Ciencias de la Computación que sean consistentes con el grado. Ejemplos representativos de estos módulos son:

• Sistemas de datos intensivos
• Sistemas de gestión de bases de datos

Los módulos opcionales están sujetos a cambios cada año y requieren que se ofrezca un número mínimo de participantes; Algunos solo pueden permitir un número limitado de estudiantes.

Disertación

Los estudiantes de maestría completan una disertación durante los últimos tres meses del curso que se presentará a fines de agosto. Las disertaciones son supervisadas por miembros del personal docente que asesorarán en la elección del tema y brindarán orientación durante el progreso de la disertación. Muchos temas se realizan en colaboración con empresas y otros organismos externos.

Si los estudiantes eligen no completar el requisito de disertación para el MSc, hay un premio de salida disponible que permite a los candidatos calificados para recibir un Diploma de posgrado. Al elegir un premio de salida, terminará su título al final del segundo semestre de estudio y recibirá un PGDip en lugar de un MSc.

Enseñando

Formato de enseñanza

El programa consta de dos semestres con componentes enseñados que incluyen una combinación de cursos cortos e intensivos con una gran proporción de evaluaciones continuas y cursos más tradicionales con exámenes de fin de semestre.

Para aquellos en el MSc, el componente enseñado será seguido por un proyecto de tesis que se llevará a cabo durante los últimos tres meses del curso.

Apoyo

La Escuela de Matemáticas y Estadística está bien equipada con computadoras personales y computadoras portátiles, una computadora paralela y una biblioteca en el lugar.

Los graduados de este programa generalmente buscan empleo como analistas dentro de una empresa, organismo de investigación, gobierno o como consultores estadísticos.

Los recién graduados han encontrado empleo en:

• grandes firmas consultoras e instituciones financieras importantes, entre ellas:
  • American Express
  • Aviva
  • Capital uno
  • Goldman Sachs
  • Lloyd's
  • PwC
  • RBS
  • Energía escocesa y sureña
  • banco tesco
  • TSB
  • Vodafone
  • Investigación biomédica, ensayos clínicos y productos farmacéuticos.
  • Administradores de vida silvestre y conservación, incluida la Wildlife Conservation Society (WCS).

Estudio adicional

La Maestría en Estadística Aplicada y Minería de Datos prepara a los estudiantes para estudios de posgrado adicionales en investigación de datos estadísticos, y muchos graduados del programa continúan su educación inscribiéndose en programas de doctorado en St Andrews o en otro lugar.

La Facultad de Matemáticas y Estadística cuenta con grupos de investigación activos en:

• Matemática Aplicada (Grupo de Dinámica de Vórtices, Grupo de Teoría Solar y Magnetosférica)
• Matemática pura (Grupo de análisis, Grupo de álgebra y combinatoria)
• Biología Matemática (Oncología Matemática, Migración Celular y Crecimiento de Tejidos)
• Estadística (Ecología Estadística, Medicina Estadística y Biología Molecular y Metodología Estadística).