Objetivos del curso:

1. Comprender los fundamentos teóricos y prácticos de la Quimiometría como herramienta esencial en el análisis químico moderno.
2. Aplicar métodos estadísticos y multivariantes para la interpretación de datos experimentales complejos.
3. Desarrollar competencias en el diseño, optimización y modelización de experimentos químicos mediante herramientas computacionales.
4. Integrar el uso del software R para el procesamiento, análisis e interpretación de datos quimiométricos.
5. Fomentar la capacidad crítica, la autonomía y el razonamiento científico en la resolución de problemas reales mediante enfoques quimiométricos.

Los contenidos del curso se resumen en:

• Estadística Descriptiva y sus propiedades
• Planificación y Optimización de Experimentos
• Reconocimiento de Patrones
• Clasificación Multivariada de Orden Superior
• Regresión Multivariada de Orden Superior
• Imágenes Digitales

C1. Comprender y aplicar los principios de la estadística descriptiva y del análisis exploratorio de datos en contextos químicos.
C2. Diseñar y optimizar experimentos utilizando metodologías quimiométricas para maximizar la información analítica.
C3. Identificar patrones y tendencias en datos multivariados mediante técnicas de reconocimiento de patrones y clasificación.
C4. Implementar modelos de regresión multivariada de orden superior para la predicción de propiedades químicas o fisicoquímicas.
C5. Aplicar técnicas quimiométricas al análisis de imágenes digitales y datos hiperespectrales.
C6. Utilizar de forma eficiente el entorno R para el manejo, preprocesamiento y modelización de datos experimentales.
C7. Interpretar críticamente los resultados de los análisis quimiométricos y comunicar conclusiones con rigor científico.

Conferencia mediante lección magistral y desarrollo de casos prácticos de análisis de datos.

Control de asistencia a conferencia.

Lima, K. M. G. de, Morais, C. de L. M. de, & Neves, A. C. de O. (2024). Chemometrics: a university course using the R language. Atena Editora. https://doi.org/10.22533/at.ed.001241508