María del Carmen Bueso Sánchez

  • Área de Estadística e Investigación Operativa

María del Carmen Bueso Sánchez




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  • mcarmen.bueso@upct.es

  • Área de Estadística e Investigación Operativa

Bio

María del Carmen Bueso Sánchez es Coordinadora de la Oficina de Prospección y Análisis de Datos


En 1992 inicié los cursos de doctorado en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Granada y en 1996 defendí mi tesis doctoral "Diseño de redes de observación en un contexto de espacio de estados" (Premio Extraordinario de Doctorado), dirigida por el Prof. Dr. José Miguel Angulo Ibáñez, dentro de la línea de investigación "Modelos estocásticos espacio-temporales, inferencia y diseño de muestreo". Durante este periodo de formación participé en varios proyectos de investigación, así como en congresos y reuniones científicas.  Desde 1996 hasta 2003 formé parte del grupo de investigación "Análisis estadístico de datos multivariantes y procesos estocásticos", financiado por la Consejería de Educación y Ciencia de la Junta de Andalucía. En esta etapa desempeñé diferentes puestos docentes como profesora asociada a tiempo completo en la Universidad de Granada y, finalmente, en enero de 2000 accedí al Cuerpo de Profesores Titulares de Universidad. En este periodo centré mi investigación en el estudio de ciertos aspectos relativos a  problemas de inferencia y selección de modelos para procesos espaciales a partir de datos incompletos, así como al diseño óptimo de muestreo para procesos espaciales y espacio-temporales utilizando criterios de entropía y complejidad estocástica.

Posteriormente, me incorporé en comisión de servicios al Departamento de Matemática Aplicada y Estadística de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) y obtuve plaza definitiva en 2002. En 2004 empecé a trabajar en la línea de investigación "Estadística aplicada, modelización e inferencia para fenómenos de tipo físico-químicos y medioambientales" dentro del grupo de investigación "Estadística para procesos estocásticos" (denominado desde 2016 "Análisis de datos, modelos estocásticos y optimización"), financiado por la UPCT. Desde mi incorporación en la UPCT he colaborado con otras áreas de conocimiento en aplicaciones de métodos estadísticos al análisis de datos. Concretamente, he participado en trabajos en química inorgánica, ingeniería eléctrica, tecnología de alimentos y fisiología vegetal, así como en proyectos de investigación financiados en convocatorias competitivas a nivel nacional y regional. Mis líneas futuras de investigación seguirán relacionadas con las aplicaciones estadísticas al análisis de datos en diferentes ámbitos de estudio.  


Tutorías

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Lugar
Día
Horario
HOSPITAL de MARINA, Planta 0, Despacho B015
Lunes
09:00 — 11:00
HOSPITAL de MARINA, Planta 0, Despacho B015
Miércoles
10:00 — 12:00
HOSPITAL de MARINA, Planta 0, Despacho B015
Jueves
10:00 — 12:00

Docencia

Asignatura
Titulación
Tipo
Duración
ECTS
METODOLOGÍAS ESTADÍSTICAS APLICADAS A LA INVESTIGACIÓN
Máster Universitario en Ciencia y Tecnología de Edificación en Arquitectura
Tipo
B
Duración
2Q
ECTS
3
OPTIMIZACIÓN Y SIMULACIÓN ESTADÍSTICA
Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Tipo
O
Duración
2Q
ECTS
4.5
ESTADÍSTICA APLICADA
Grado en Ingeniería Civil
Tipo
BS
Duración
1Q
ECTS
6

Relación de abreviaturas

  • BS: Asignatura básica
  • B: Asignatura obligatoria
  • O: Asignatura optativa
  • A: Anual
  • 1Q: Primer cuatrimestre
  • 2Q: Segundo cuatrimestre

Proyectos

Fecha
Título
01/2010 — 12/2015

Análisis del efecto de QTLs que inducen cambios en la textura de la pulpa y la calidad global del fruto de melón

Ref: 11784/PI/09
I.P.: Juan Pablo Fernández Trujillo
01/2011 — 12/2015

Nuevas propuestas de monitorización y modelado de generación fotovoltaica basadas en soluciones inalámbricas de bajo coste: aplicación a instalaciones con tecnología de capa fina de la Región de Murc

Ref: 15400/PI/10
I.P.: Ángel Molina García

Contratos

Fecha
Título
01/2018 — 07/2019

Gestión energética, análisis de datos y evaluación de variables que puedan afectar a la demanda eléctrica del consumidor (INFO)

Ref: 5231/18IE-P
I.P.: Ángel Molina García
03/2013 — 03/2014

Proyecto Medicool: Monitorización y análisis global de datos

Ref: 3598/13IE
I.P.: Ángel Molina García

Publicaciones

Año
Tipo
Título
2019
Journal ar

Predicting spatial distribution of heavy metals in an abandoned phosphogypsum pond combining geochemistry, electrical resistivity tomography and statistical methods

José Alberto Acosta Avilés / María del Carmen Bueso Sánchez / Ángel Faz Cano / María Gabarrón / M. Cristina García-Nieto / Marcos A. Martínez-Segura / Marco D. Vásconez-Maza

ISSN: 18733336 03043894

Journal of Hazardous Materials

2018
Journal ar

ISSN: 19961073

Energies

Journal ar

ISSN: 18791026 00489697

Science of the Total Environment

Journal ar

Methodology to remove strong outliers of non-climacteric melon fruit aroma at harvest obtained by HS-SPME GC-MS analysis

ISSN: 2297-8739

Separations

2016
Journal ar

ISSN: 15737713 13875841

Methodology and Computing in Applied Probability

Journal ar

ISSN: 19961073

Energies

Evaluación docente

Año
Asignatura
Titulación
Grupo
Encuestados
Media (*)
2017-18
ESTADÍSTICA APLICADA
516101002
Grado en Ingeniería Civil
Grupo
1
Encuestados
20
Media
4.15
OPTIMIZACIÓN Y SIMULACIÓN ESTADÍSTICA
512109001
Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Grupo
1
Encuestados
8
Media
4
METODOLOGÍAS ESTADÍSTICAS APLICADAS A LA INVESTIGACIÓN
227101002
Máster Universitario de Ciencia y Tecnología de Edificación en Arquitectura
Grupo
1
Encuestados
6
Media
4.17
2016-17
ESTADÍSTICA APLICADA
516101002
Grado en Ingeniería Civil
Grupo
A
Encuestados
22
Media
4
METODOLOGÍAS ESTADÍSTICAS APLICADAS A LA INVESTIGACIÓN
227101002
Máster Universitario de Ciencia y Tecnología de Edificación en Arquitectura
Grupo
1
Encuestados
3
Media
4
COMPLEMENTOS DE ESTADÍSTICA
223109002
Máster Universitario en Ingeniería Industrial
Grupo
A
Encuestados
7
Media
4.14
2015-16
ESTADÍSTICA APLICADA
516101002
Grado en Ingeniería Civil
Grupo
1
Encuestados
21
Media
4.24
COMPLEMENTOS DE ESTADÍSTICA
223109002
Máster Universitario en Ingeniería Industrial
Grupo
1
Encuestados
11
Media
4.18
2014-15
ESTADÍSTICA APLICADA
516101002
Grado en Ingeniería Civil
Grupo
1
Encuestados
16
Media
3.69
ESTADISTICA APLICADA
508101007
Grado en Ingeniería Mecánica
Grupo
1B
Encuestados
12
Media
3.5
COMPLEMENTOS DE ESTADÍSTICA
223109002
Máster Universitario en Ingeniería Industrial
Grupo
1
Encuestados
7
Media
4
(*) Media sobre un máximo de 5