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Buenas, hace tiempo me dijeron que la categorización/elaboración de los cursos y otros materiales. Primero que sea por materias, otro por áreas. Lo cual me llevó a investigar más en el tema, pasando por 

  • Categorización por áreas dentro del Plan de Estudios de la carrera y las lineas de investigación del instituto, lo revisé si era concordante, pero hay temas que no alcanzan o que simplemente son muy diferentes a las categorias existentes, asi tambien hay categorias no consistentes. Por ejemplo como se define y se diferencian "programación estadística" y "estadistica y computación", luego tambien "Probabilidad e inferencia" y "Estadistica y Probabilidad", luego tambien que hay categorias con una única materia, el cual si bien es una buena referencia, no es la mejor. y cuanto a las del instituto, son buenas, pero creo que muy concretas, las cuales van a diluir demasiado la información y el mismo problema, son especificas de investigación.
  • Categorización por áreas dentro del ArXiv, este repositorio contiene Papers y Pre-prints libres, es uno de los repositorios científicos más grandes del mundo. Por tanto es una buena referencia, este tiene sus categorias estadísticas de (Aplicaciones, Computación, Metodología, Machine Learning, Teoria Estadística, Otros), donde la categoria Teoria Estadística se comparte con la sección matematica y esta misma tiene la categoria de Probabilidad. Si bien esta distribución es bastante buena, es especificamente de publicación científica y no va más allá.
  • Categorización por disciplinas basandose en la educación STEAM, esta idea va de la interdisciplinariedad, donde cada sigla significa Ciencia (Science), Tecnologia (Technology), Ingenieria (Engineering), Artes (Arts), Matematicas (Math). Tomo la idea ya que la estadística es la ciencia del estudio de los datos, donde estos se generan en todo lado, por tanto, en esencia es una ciencia transdisciplinaria y es importante conocer y tener la capacidad de conectar con otras disciplinas. 
Comentario off-topic. A mi personalmente me gusta entender la idea de STEAM no es solo la suma de cinco disciplinas, sino una forma de pensamiento y acción integrada. Es la capacidad de transformar conocimientos teóricos en soluciones concretas:

  • Matemáticas: el lenguaje universal que permite validar, modelar y cuantificar fenómenos.
  • Ciencias: las lentes específicas (como la física, la biología, etc.) para entender las reglas del mundo.
  • Tecnología: el conjunto de herramientas que amplifica nuestras capacidades.
  • Ingeniería: el proceso racional y creativo para construir soluciones viables.
  • Arte: la interfaz humana, estética y comunicativa que da sentido, accesibilidad y valor emocional a lo anterior.

Entonces, STEAM es la capacidad de usar el conocimiento para transformar realidades, generando soluciones verificables, eficientes y humanas.

Luego se vieron más ideas menos, pero estas son las más importantes, asi que la idea es poder juntar lo mejor de todo sin perder la ideas base a modo de que si agrupamos conseguimos lo mismo y poner enfasis a categorias no mencionadas como una de generalidades (para tratar temas de educación estadística, etica con la información, etc).

Asi que la propuesta/idea final seria la siguiente.

Categoria

Propósito

Materias

🧠 Fundamentos y Teoría

  • math.PR (Probabilidad)
  • stat.TH (Teoría Estadística)

Ofrecer la base conceptual y matemática sobre la que se construyen los conocimientos estadísticos.

  • Álgebra
  • Cálculo I
  • Cálculo II
  • Álgebra Lineal
  • Ecuaciones Diferenciales
  • Probabilidad I
  • Probabilidad II
  • Teoría de Probabilidad I
  • Inferencia Estadística I
  • Inferencia Estadística II
  • Procesos Estocásticos

🏗️ Metodología y Modelado

  • stat.ME (Metodología)
  • stat.CO (Computación)

Desarrollar técnicas avanzadas para el diseño y análisis de estudios, modelado de datos y simulaciones.

  • Análisis Matricial Estadístico
  • Modelos Lineales I
  • Métodos Multivariados I
  • Métodos Multivariados II
  • Diseño de Experimentos
  • Análisis de Datos Categóricos I
  • Estadística No Paramétrica
  • Estadística Bayesiana I
  • Muestreo I
  • Muestreo II

🔬 Aplicaciones y Contextos

  • stat.AP (Aplicaciones)
  • stat.ML (Aprendizaje Automático)

Poner en práctica los fundamentos y métodos estadísticos en contextos específicos y reales.

  • Demografía
  • Investigación Operativa I
  • Investigación Operativa II
  • Análisis de Datos Masivo I
  • Minería de Datos

⚙️ Computación y Tecnología

  • stat.CO (Computación)
  • stat.ML (Aprendizaje Automático)

Desarrollar competencias en el uso de herramientas computacionales para el análisis y la visualización de datos.

  • Programación I
  • Laboratorio de Programación I
  • Computación Estadística I
  • Computación Estadística II
  • Estadística Computacional
  • Series de Tiempo Univariante

🎨 Comunicación y Visualización del Dato

Enseñar a comunicar de forma efectiva y humana los resultados obtenidos a partir del análisis estadístico.

  • Estadística Descriptiva
  • Diseño, Procesamiento y Análisis Estadístico I
  • Metodología de la Investigación
  • Inglés I
  • Inglés II

🧩 Otros

Fomentar la integración de todas las áreas en proyectos reales y de investigación aplicada.

  • Taller de Titulación


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