Programa Mentor UIB: Formación y Oportunidades
El Programa Mentor de la UIB ofrece una serie de oportunidades tanto para estudiantes como para profesionales, abarcando desde prácticas en centros educativos hasta talleres especializados y formación en análisis de datos. A raíz de la publicación de la resolución del director general de Universidades, Investigación y Enseñanzas Artísticas Superiores de 18 de junio de 2025, se ha convocado a los centros educativos de las Illes Balears para que acojan estudiantes en prácticas de estudios de la UIB y la UNED.
Para aquellos centros interesados, se ha abierto el plazo para las solicitudes y para aceptar en el GestIB las propuestas de personal que cumplen los requisitos establecidos por parte del Servicio de Formación Permanente del Profesorado.
Análisis de Datos Económicos: Estructura del Programa Formativo
El programa de análisis de datos económicos está estructurado en tres partes principales, que cubren desde la introducción al análisis de datos hasta los fundamentos de probabilidad y muestreo.
Parte 1: Introducción al Análisis de Datos (2 temas)
Capítulo 1: Variable económica y análisis estadístico
- Tipos de variables económicas: Se exploran las diferentes clasificaciones de variables económicas.
- Datos de serie cruzada, de serie temporal y de panel: Se abordan las distintas estructuras de datos utilizadas en el análisis económico.
- Componentes aleatorios de las variables económicas: Se analiza el carácter no experimental de los datos económicos.
- Población y muestra: Se estudian los principales métodos de muestreo en las estadísticas económicas.
- Etapas del análisis de datos económicos: Se detalla el proceso completo desde la obtención de los datos hasta su análisis.
- Obtención de los datos: Se explican las fuentes y métodos para recolectar información.
- Análisis descriptivo de los datos: Se introduce la fase inicial de resumen y descripción de los datos.
Capítulo 2: La información estadística para el análisis económico. Organización y fuentes.
- Órganos estadísticos de la Unión Europea, Administración General y CCAA: Se identifican las principales instituciones encargadas de la producción estadística.
- Producción estadística oficial: Se abordan las estadísticas de los sectores productivos, demográficas, sociales y medioambientales; estadísticas financieras y de las administraciones públicas.
- Recursos para economistas en la red: Se exploran las herramientas y plataformas disponibles online para economistas.
Parte 2: Estadística Descriptiva (4 temas)
Capítulo 3: Análisis unidimensional de variables económicas
- Distribución de frecuencias. Gráficos: Se estudian las formas de representar la distribución de una sola variable.
- Medidas de posición: Se analizan la media, mediana, moda y otros cuantiles.
- Medidas de dispersión: Se abordan el rango, varianza, desviación estándar y coeficiente de variación.
- Medidas de asimetría. Diagrama de Caja: Se explora la forma de la distribución y su representación visual.
- Medidas de desigualdad. La curva de Lorenz y el índice de Gini: Se cuantifica la concentración de una variable.
Capítulo 4: Análisis bivariante de variables económicas cuantitativas
- Asociación lineal entre dos variables: Se estudia la relación entre dos variables numéricas.
- Estadístico de covarianza. Propiedades del estadístico de covarianza: Se mide la dirección de la relación lineal.
- Coeficiente de correlación lineal. Propiedades del coeficiente de correlación: Se cuantifica la fuerza y dirección de la relación lineal.
- Regresión lineal simple: Se introduce el modelo para predecir una variable a partir de otra.
- Interpretación de las estimaciones: Se explican los coeficientes del modelo de regresión.
- Medidas de bondad del ajuste: Se evalúa qué tan bien el modelo se ajusta a los datos.
- Predicción: Se utilizan los modelos para pronosticar valores futuros.
Capítulo 5: Análisis bivariante de variables económicas cualitativas
- Tabla de contingencia. Distribución conjunta. Distribución marginal. Distribución condicionada: Se analizan las relaciones entre variables categóricas.
- Chi-cuadrado y C de contingencia: Se utilizan para probar la independencia entre variables cualitativas.
Capítulo 6: Números índice
- Tipos de números índices: Se estudian las diferentes formas de construir índices.
- Principales índices económicos: Se abordan los índices más relevantes en economía.
- Índice de precios de consumo y otros índices de coyuntura (IPC, IPSEBENE, IPCA, IPRI…): Se analizan los índices de precios y su aplicación.
- Cambio de base: Se explica cómo ajustar la base de los índices.
- Índices encadenados: Se construye una serie de índices que se conectan en el tiempo.
- Deflactación de series: Se ajustan series de datos por el efecto de la inflación.
Parte 3: Fundamentos de Probabilidad y Muestreo (2 temas)
Capítulo 7: Conceptos básicos de probabilidad
- Teoría de la probabilidad: Se introducen los conceptos fundamentales de la probabilidad.
- Independencia estadística: Se define cuándo dos eventos son independientes.
- Teorema de Bayes: Se aplica para actualizar probabilidades condicionales.
- Variables aleatorias discretas y continuas. Distribuciones de probabilidad de una variable aleatoria. Valores esperados. Propiedades del operador Esperanza: Se exploran los diferentes tipos de variables aleatorias y sus distribuciones.
- Distribuciones de probabilidad más importantes: Variables discretas: Bernoulli, Binomial, Poisson. Variables continuas: Normal, chi-cuadrado, t de Student, F: Se estudian las distribuciones clave en estadística.
Capítulo 8: Teoría de muestreo
- Muestreo aleatorio simple: Se explica la técnica básica de muestreo.
- Teorema del Límite Central: Se describe la importancia de este teorema en inferencia estadística.
- Distribuciones muestrales: Se estudian las distribuciones de los estadísticos obtenidos de muestras.
Metodología de Evaluación
La evaluación del programa se realiza a través de diversas actividades, asegurando una comprensión integral de los contenidos y la aplicación práctica de las técnicas estadísticas.
| Actividad | Descripción | Horas | Criterios de evaluación |
|---|---|---|---|
| 1. Parcial 1: Solución individual de ejercicios | Se realiza una sesión en la que cada estudiante, de forma individual, soluciona ejercicios con entrega al final de la sesión. La sesión incluye diferentes temas del curso y la fecha de la sesión está concretada al principio del semestre. | 1 hora | Adecuación del procedimiento aplicado para resolver el ejercicio y los resultados obtenidos. Adecuación de las interpretaciones y conclusiones establecidas en función de los resultados obtenidos. |
| 2. Trabajo individual | Los estudiantes contestan una encuesta la primera semana de clase. El trabajo individual se realiza durante la semana seis del curso, analizando una muestra aleatoria basada en la encuesta. La presentación se hace contestando preguntas (tipo-test) en un cuestionario (fuera de horario de clase) y una presentación (aleatoria) en clase. Requiere aplicación de técnicas estadísticas en programas informáticos. | 1 hora | Adecuación de los resultados. |
| 3. Trabajo en grupo | Cada grupo de estudiantes recibe material de datos con preguntas a solucionar. El trabajo consiste en analizar los datos y solucionar ejercicios. Las prácticas requieren aplicación de técnicas estadísticas en programas informáticos. Cada grupo presenta su trabajo, explicando el resultado final, la interpretación y las conclusiones. | 3 horas | Adecuación del procedimiento utilizado en función de la naturaleza y características de las variables analizadas. Adecuación de las interpretaciones y conclusiones establecidas en función de los resultados obtenidos. Claridad de la exposición para la comprensión del material. Estructura lógica de la presentación. Grado de preparación del material para hacer la presentación. Equilibrio de participación de todos los miembros del grupo. |
| 4. Examen final | Se realiza un examen final en la convocatoria oficial y uno en el periodo de recuperación. Evalúa el conocimiento y la correcta aplicación de las técnicas estadísticas. También es importante valorar la adecuación de las interpretaciones y conclusiones establecidas en función de los resultados obtenidos. | 3 horas | Adecuación del procedimiento aplicado para resolver el ejercicio y los resultados obtenidos. Adecuación de las interpretaciones y conclusiones establecidas en función de los resultados obtenidos. |
IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN PERIODISMO / UTC
Taller: Oportunidades y Desafíos de la Inteligencia Artificial en el Periodismo
Dentro de las actividades del programa, Adrián Moreno impartirá el 7 de febrero de 18:30 a 20:30h, en la UIB, en el Aula 2 del Edificio Jovellanos, el taller "Oportunidades y desafíos de la Inteligencia Artificial en el Periodismo". Este programa ha sido diseñado conjuntamente con la Asociación de Periodistas de las Islas Baleares (APIB).
La Inteligencia Artificial (IA) tiene un impacto significativo en diversos campos de la sociedad, y uno de ellos es el Periodismo.
Perfil del Ponente: Adrián Moreno
Adrián Moreno es un periodista graduado por la Universidad Complutense de Madrid, con másteres en Ciberseguridad, Ciberdefensa, Ciberinteligencia y Derecho Digital. Es experto en Ciberseguridad, Derecho Informático, Ciberinteligencia, Protección de datos, Comunicación Digital y Reputación Online.
Actualmente, es profesor del Máster de Estrategias de Comunicación en la Era Post Digital de la Universidad Complutense de Madrid, así como investigador en la Facultad de Ciencias de la Información de la Universidad Complutense de Madrid. Es ponente en Congresos y Seminarios Nacionales e Internacionales. Además, es colaborador honorífico del Departamento de Periodismo Global de la UCM, colaborador del grupo de investigación de la UCM ‘Transparencia, Buena Gobernanza y Comunicación' y socio de la Asociación Iberoamericana de Sociología de las Organizaciones y la Comunicación (AISOC).
También es Mentor de la National Cyberleague de la Guardia Civil, participa como experto en Ciberseguridad en El País y en El Periódico de España, y escribe artículos en Confilegal, Byte TI, Law & Trends y Derecom. Es fundador y CEO de la firma CIBEXA y autor de tres libros: Informante sin límites, Código hackeo y Registro permanente, y coautor de la obra Vulnerabilidad digital.
Los interesados en este taller pueden inscribirse a través del enlace proporcionado en el programa.