Máster en Estadística Aplicada en la UGR: mi experiencia +online +barato +DataScience

Cita de Peanut_sano

Me podrias decir algun ejmplo de trabajo que sueles hacer en cada asignatura?

cada asignatura de cuántos trabajos se constituye por semestre?

Cita de autom

Hay alguna asignatura que tiene muchas actividades, como 10. Bioestadística y multivariables por ejemplo.

Tareas son hacer resúmenes o ejercicios similares a ejercicios resueltos. Después hay otros trabajos de pensar más

Cita de Peanut_sano

Qué es esto de ejercicios resueltos?

Ah, y me uno a la pregunta del forero de arriba. Se puede uno matricular de los 60 ECTS en un año trabajando fulltime ?

Cita de Casillas

@Guillelel disculpa que te moleste. crees que trabajando a jornada completa es viable matricularse de los 60 créditos o mejor dividirlo y plantearlo en dos años. Si me dices aproximado cuántas horas le dedicabas a la semana me sería de mucha ayuda!!

Cita de Peanut_sano

Qué es esto de ejercicios resueltos?

Ah, y me uno a la pregunta del forero de arriba. Se puede uno matricular de los 60 ECTS en un año trabajando fulltime ?

Cita de Guillelel

Buenas.


Yo trabajé muy poco. Recuerdo no hacer mucho durante todo el cuatri excepto en las dos últimas semanas más o menos. Hubo alguna asignatura que me copié vilmente del trabajo de los compañeros por no entender nada, por ejemplo. Luego otras asignaturas las aprobaba con buena nota sin entender mucho porque R se me da muy bien y soy bastante rápido con el tema y leyendo, pero a nivel teórico no entendía demasiado bien lo que estaba haciendo. Vamos, que llevaba una actitud bastante poco madura ya que solo me interesaba el papelito y tres conceptos que pudiese utilizar en las entrevistas.


También tuve mucha suerte con las prácticas, ya que algunas cumplen sus cientos de horas rigurosamente y yo hice bastante menos de la mitad de horas teóricas. Si no haces prácticas son 2 o 3 asignaturas más, con la carga extra de trabajo que eso conlleva. Con el TFM también tuve suerte porque me gustaba el tema y era todo muy de ordenador y se me daba bien.


Tal y como me lo planteé, sí que sería factible hacer todo en 1 año trabajando. Ahora lo mismo con ChatGPT es incluso más fácil, o lo mismo han cambiado el método de evaluación para evitar que todo sea hecho por IA. Pero se pueden complicar las cosas si de verdad quieres aprender bien (hoy el tema para entrar al sector está bastante más difícil), no hay compañeros dispuestos a darte trabajos ya hechos, si las asignaturas extra por no hacer prácticas son complicadas/trabajosas etc

Cita de Peanut_sano

Yo trabajo un puto chorro de horas al dia, como podria encotnrar esos ejercicios resueltos para ver si me da tiempo o no?

Cita de Guillelel

A principios de curso un chaval abrió en el foro del máster un post para crear un grupo de WhatsApp y allí los iban pasando

Cita de autom

Buenas shur, sabes si se creo algún Drive con todos los ejercicios? Estoy teniendo dificultades con algunas asignaturas la verdad. Si que hay los grupos de Telegram de cada asignatura pero es más que nada para las dudas.

Cita de lleicobo

Alguien sabe si hay alguna posibilidad de entrar en este master con Licenciatura en Periodismo?

Cita de Guillelel

Buenos días. Dado que varios shurs me han ido preguntando a lo largo del tiempo por privado y en otros posts sobre este máster, me he decidido a abrir este post para intentar tener toda la información recogida y que las preguntas queden visibles para todos. Yo hice el máster en el curso 2017/2018. Vamos ahora con la información.

1-. Información general

Coste: el precio por crédito es el de másteres oficiales de andalucía, es decir unos 800-900€ el máster completo.

Modalidad: completamente online. Tiene un módulo de prácticas en empresa opcional que puedes hacer que te la busquen ellos (en Granada o cerca) o te las puedes buscar tú.

Evaluación: exclusivamente TRABAJOS

2-. Asignaturas

Pondré a continuación un breve resumen desde mi punto de vista de las asignaturas que escogí (lo intenté enfocar lo máximo posible a conseguir un futuro trabajo en Data Science):

Entornos de computación estadística. Tiene tres módulos: R, SPSS y Programación. También incluyen documentación pa empezar a utilizar LaTeX. El módulo de R te da los fundamentos básicos del lenguaje. Hay un único trabajo de evaluación para R, y yo personalmente me lo curré bastante. Me interesaba aprender lo máximo posible así que no me conformé con aprobar el trabajo (o sacar un 10) si no que exploré al máximo las opciones para esos problemas: librerías adicionales, gráficos con ggplot2 y lattice además de los incluidos por defecto en R, utilización de RStudio con Markdown... Así tienes una motivación y un proyecto para aplicar los conocimientos que vayas buscando en google. Los apuntes no estaban mal pero para las cosas extra tiré de Google. Se da lógica del lenguaje y comandos básicos, funciones, gráficos, contrastes de hipótesis, sacar medidas de dispersión y centralidad y regresión lineal.

El módulo de SPSS te da unos buenos fundamentos básicos del programa. Creo recordar que tuve que hacer el trabajo con los 15 días de prueba del programa porque desde la universidad no te facilitan nada. El trabajo es sencillo (cálculos de medidas, un poco de razonamiento estadístico y numérico, regresión básica, cubos olap...) pero se aprende.

El módulo de programación es una puta mierda porque se hacía con Visual Basic. Era muy muy fácil pero les comenté que qué cuyons era eso, que pusiesen Python, que visual basic no servía para nada y que ya hasta los macros de Excel se podían hacer en Python. Supongo que no lo habrán cambiado.

Personalmente esta asignatura me gustó y aprendí bastante, al tomarmela bastante en serio.

Modelos de respuesta discreta. Aplicaciones biosanitarias. Regresión logística. De todos los tipos, probit, logit, para una variable, multiclassifier... Los apuntes son de una rigurosidad matemática muy alta. No obstante, no hace falta entender matemáticamente en profundidad nada para aprobar la asignatura con buena nota. La calificación se basaba en resumenes y resolver problemas (con datos biosanitarios) con R. Personalmente se me hacía muy tedioso, aburrido y difícil las explicaciones matemáticas y no les echaba el suficiente tiempo como para entenderlas, pero aprobé con muy buena nota.

Técnicas estadísticas multivariantes y aplicaciones. Análisis por componentes principales (PCA), factorial y otros 3 que nadie usa nunca. Igual que en la anterior, los apuntes muy rigurosos y yo no me enteré de nada. Aprobé también con una nota decente (notable creo). También resumenes y trabajos en R, aunque estos eran más complicados que los de regresión logística. No recuerdo que los ejercicios fuesen de aplicación práctica en la realidad.

Minería de datos. Básicamente algoritmos de machine learning. Una introducción teórica buena y más o menos simple a las bases del machine learning. Hay un trabajo de calcular a mano un árbol de decisión y luego un trabajo de un problema real con un software. La teoría está bien, ya que te da una buena visión general del tema, lo entiendes bien y no entra tanto a nivel matemático, lo que a mi me gustó. Lo malo es que el software que se usa es Weka. De todas formas, yo le pregunté si una cosa en vez de con Excel la podía hacer en Python y me dijo que sin problema. Los problemas que hay que resolver son poco reales.

Técnicas en análisis de supervivencia. No está mal la asignatura, aunque los apuntes no me parecieron demasiado buenos. Yo (y varios) teníamos problemas para seguirlos y resolver los problemas. Los ejercicios no eran tampoco demasiado exigentes pero tenías que entender el tema para sacarlos. Los problemas eran sobre todo de temas sanitarios. Yo por ejemplo no me enteré que para el churn de clientes se utilizaba esto hasta varios meses después, ya que no nos lo enseñaban. La verdad que excepto una visión general del tema no aprendí nada muy bien.

Encuestas por muestreo. Apuntes malos, no me enteré de un carajo.

Simulación de procesos estocásticos e inferencia estadística. ASignatura difícil de cojones. Es un tema complicado y los apuntes eran muy rigurosos. No me enteré de casi nada. Los ejercicios a resolver eran en R y los fundamentos básicos (saber que esto existía y poco más) al menos me los llevé.

Análisis de series temporales Una asignatura a priori muy útil hoy día pero los apuntes eran una mierda y los ejemplos en software están hechos con un programa descontinuado, así que te tenías que buscar la vida en google para hacerlos con R y que te sirviera de algo. Aun así los apuntes teóricos eran bastante rigurosos también e innecesarios, ya que todo era resolver problemas y en R no necesitas saber toda la matemática detrás. Me quejé por lo de no usar R pero no se si lo habrán cambiado.

TFM Tuve mucha suerte y pude elegir un TFM + prácticas de machine learning, pero hay muchos trabajos que parecían infumables. Hay dos trabajos que se suelen ofertar que llevan la palabra Big Data pero @Rotoncio, que se dedica al tema, no tenía ni idea de lo que eran en su día y yo a día de hoy y después de buscar en google tampoco tengo constancia de que esas cosas del TFM se utilicen en ningún sitio.

3-. Valoración personal

Yo venía de hacer ingeniería industrial, de ahí que las demostraciones matemáticas me costasen un poco más, supongo que si vienes de matemáticas o estadística todo será más fácil. Honestamente, le eché muy poco tiempo al máster. En las dos últimas semanas de cada cuatrimestre y sin estar full time puedes hacerlo todo sin problemas si solo quieres aprobar con buena nota y pasas de demostraciones matemáticas (como era mi caso). Obviamente, puedes aprender mucho más de lo que yo hice si es lo que quieres, aunque a niveles prácticos no creo que marque mucha diferencia. Personalmente recomiendo hacerlo, ya que es barato, fácil, cómodo (online) y te puede abrir puertas a un trabajo en el sector de los datos.

Yo entregué el TFM en Sept 2018, y en Jun 2018 conseguí trabajo (solo con entrevistas por Skype) en Barcelona en BI haciendo prácticas full time. Mi CV a esa fecha era:
-Ingeniería industrial
-Máster en estadística a falta de TFM
-Inglés C1
-Cursos de Python y SQL en DataCamp (básico de pandas y python for data science y poco más)

Así pues, este máster te puede cualificar para trabajar de Data Analyst, BI Developer, Business Analyst, Data Scientist... Todo depende de tú perfil, las circunstancias, el sitio y demás, pero este máster en teoría te da un buen background teórico de lo que vas a usar en la vida real para cualquiera de esos trabajos (excepto redes neuronales). Big Data es más bien un tema informático y este máster no creo que te sirva de mucho.

Cualquier duda podéis preguntar

Cita de diaabetikoo

Shur que me recomendarías como estudiante de Estadística y Empresa, hacer ese máster a distancia, el de estadística aplicada, o el de ciencia de datos e ingeniería de computadores?? Por cierto, si estoy un punto mas o menos por debajo de la nota de corte, lo tengo jodido para entrar? Gracias de antemano

Cita de Hefestion2006

Compañero has visto la nota de corte por fases o la general? No encuentro actualizada la lista por fases, pasa link

Cita de diaabetikoo

Pues depende de la comunidad autónoma, busca notas de corte máster y tu comunidad y te debería de salir.