Doctorado en Métodos Estadístico/Matemáticos y Computacionales para el Tratamiento de la Información

Impartido conjuntamente por las Universidades Complutense y Politécnica de Madrid, que lideran el proyecto Campus de Moncloa, seleccionado como Campus de Excelencia Internacional en el BOE núm. 51, de veintisiete de febrero de 2010, el Programa de Doctorado Interuniversitario en Métodos Estadísticos-Matemáticos y Computacionales para el Tratamiento de la Información ha obtenido un resultado favorable en la Mención hacia la Excelencia por el Ministerio de Educación y Ciencia.

Desde el curso 2010-11, el anterior periodo de formación del programa de doctorado se ha convertido en el Máster Universitario en Tratamiento Estadístico-Computacional de la Información.

Aunque, en general, es recomendable cursar dicho Máster, no es necesario hacerlo para poder ser admitido en el Programa de Doctorado. Se aconseja consultar las normas generales de admisión.

El Programa de Doctorado desarrollará su propio periodo de formación de acuerdo con la nueva normativa y las directrices de la UCM.

Con carácter general, para el acceso a un programa oficial de doctorado será necesario estar en posesión de los títulos oficiales españoles de Grado, o equivalente, y de Máster Universitario.
Asimismo podrán acceder quienes se encuentren en alguno de los siguientes supuestos:

Estar en posesión de un título universitario oficial español, o de otro país integrante del Espacio Europeo de Educación Superior, que habilite para el acceso a Máster de acuerdo con lo establecido en el artículo 16 del Real Decreto 1393/2007, de 29 de octubre y haber superado un mínimo de 300 créditos ECTS en el conjunto de estudios universitarios oficiales, de los que, al menos 60, habrán de ser de nivel de Máster.

Estar en posesión de un título oficial español de Graduado o Graduada, cuya duración, conforme a normas de derecho comunitario, sea de al menos 300 créditos ECTS. Dichos titulados deberán cursar con carácter obligatorio complementos de formación, salvo que el plan de estudios del correspondiente título de grado incluya créditos de formación en investigación, equivalentes en valor formativo a los créditos en investigación procedentes de estudios de Máster.

Los titulados universitarios que, previa obtención de plaza en formación en la correspondiente prueba de acceso a plazas de formación sanitaria especializada, hayan superado con evaluación positiva al menos dos años de formación de un programa para la obtención del título oficial de alguna de las especialidades en Ciencias de la Salud.

Estar en posesión de un título obtenido conforme a sistemas educativos extranjeros, sin necesidad de su homologación, previa comprobación por la universidad de que éste acredita un nivel de formación equivalente a la del título oficial español de Máster Universitario y que faculta en el país expedidor del título para el acceso a estudios de doctorado. Esta admisión no implicará, en ningún caso, la homologación del título previo del que esté en posesión el interesado ni su reconocimiento a otros efectos que el del acceso a enseñanzas de Doctorado.

Estar en posesión de otro título español de Doctor obtenido conforme a anteriores ordenaciones universitarias.

Criterios de admisión.

Las Universidades, a través de las Comisiones Académicas, podrán establecer requisitos y criterios adicionales para la selección y admisión de los estudiantes a un concreto programa de doctorado.

La admisión a los Programas de Doctorado, podrá incluir la exigencia de complementos de formación específicos

Encauzar a los doctorandos hacia la realización de una tesis doctoral, potenciándose tanto los aspectos formativos como los de investigación, mediante un enfoque que combina la teoría y la práctica.
Facilitar la incorporación de doctorandos al mercado laboral en áreas de I+D+I y el reciclaje de profesionales activos en dichas áreas.

Líneas de Investigación:
Ajustes no paramétricos.
Análisis de datos.
Análisis de Datos Simbólicos (Symbolic Data Analysis (SDA).
Análisis y modelización bayesianos.
Análisis espectral.
Bioestadística (Biostatistics).
Codificación y criptografía.
Diagnóstico de fallos.
Dominancia Estocástica y aplicaciones (Stochastic Dominance and Applications)
Fiabilidad y supervivencia (Reliability and Survival Analysis).
Inferencia en procesos.
Lógica difusa.
Logística humanitaria (Humanitarian Logistics).
Medidas de divergencia.
Modelos Estocásticos de Epidemias y Poblaciones (Epidemic and Population Stochastic Modelling).
Minería de datos.
Métodos bayesianos (Bayesian Methods)
Métodos exactos y heurísticos en optimización.
Optimización Estocástica (Stochastic Optimization).
Procedimientos de decisión secuencial.
Procesos estocásticos.
Reconocimiento de patrones.
Redes neuronales.
Series temporales.
Sistemas algebraico-diferenciales.
Sistemas dinámicos y adaptativos.
Técnicas de remuestreo.
Teoría de colas.
Teoría de Juegos y Aplicaciones (Game Theory and Applications).
Teoría de la señal.
Teoría de la información y medidas de divergencia.
Wavelets y aplicaciones.