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MIGUEL ANGEL REYES CORTESMIGUEL ANGEL REYES CORTES
MIGUEL ANGEL REYES CORTES

Grados Académicos:
Doctorado en Estadística e Investigación Operativa, Universidade Da Coruña.
Maestría en Técnicas Estadísticas, Universidad de Santiago de Compostela .
Maestría en Demografía, El Colegio de la Frontera Norte.
Licenciatura en Física, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla .

MIEMBRO DEL SISTEMA NACIONAL DE INVESTIGADORES (SNI) Nivel 1

Áreas de interés:
density, regression, nonparametrics, patterns, applications
Miguel Ángel Reyes Cortés es Doctor en Estadística e Investigación Operativa por la Universidad de La Coruña (UDC, España). Además, posee un Máster en Técnicas Estadísticas de la Universidad de Santiago de Compostela (USC, España), un Máster en Demografía de El Colegio de la Frontera Norte (COLEF, México), y una Licenciatura en Física de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP, México).

Durante su formación doctoral, realizó una estancia de investigación en la Universidad de Hasselt (Bélgica), lo que enriqueció su perspectiva y experiencia en el campo de la estadística. También completó una estancia postdoctoral en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT, México), donde se especializó en datos composicionales y regresión funcional. Ha trabajado como asistente de investigación y profesor asociado en Estadística y Proyecciones de Población en El COLEF.

Sus líneas de investigación abarcan una amplia gama de temas. Ha participado en proyectos que aplican técnicas estadísticas innovadoras en ciencias biológicas y agroecológicas, así como en estudios de población relacionados con migración y envejecimiento, además de proyectos multidisciplinarios. Su principal enfoque es la estimación no paramétrica de curvas. Actualmente, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) en el nivel 1.

Miguel Ángel se destaca como un docente pragmático, buscando siempre conectar la teoría con la práctica y las situaciones reales. Está abierto a preguntas y debates académicos en el aula, tratando a sus alumnos con cercanía, sencillez y respeto, en el marco de las normas y acuerdos del curso. Disfruta interactuar con los estudiantes y encontrar maneras de hacer comprensibles y relevantes los temas complejos. Se dedica a la actualización constante de sus métodos de enseñanza, ya sea mediante la preparación de temas, el diseño de actividades de aprendizaje o evaluaciones.

Desde 2018, Miguel Ángel es profesor de tiempo completo en el Departamento de Actuaría, Física y Matemáticas de la Escuela de Ciencias en la Universidad de las Américas Puebla. Además de su labor docente, ocupa el cargo de coordinador de la licenciatura en Ciencia de Datos.
  

 
 

Producción de investigación
Sección 
 
Año




Formación de recursos humanos, tesis dirigidas

2022
Detección de patrones de mortalidad con el método de Lee-Carter y algoritmos de aglomeración en América Latina, en el periodo 1950-2000,



Congresos Nacionales

2023
Mimebro del comité organizador, Tipo de participación: Organizador Nombre del congreso: 1er Encuentro Nacional de Ciencia de Datos

2023
Participante de la mesa redonda No. 2: Educación, Tipo de participación: Conferencista Invitado Presencial Nombre del congreso: 1er Encuentro Nacional de Ciencia de Datos



Artículos de investigación

2020
Morphological Diversity and Genetic Relationships in Pulque Production Agaves in Tlaxcala, Mexico, by Means of Unsupervised Learning and Gene Sequencing Analysis, Nombre de la revista: Frontiers in Plant Science, Volumen: , Número: , Páginas: , DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2020.524812, ISSN: 1664462X

2020
Neither ant dominance nor abundance explain ant-plant network structure in Mexican temperate forests, Nombre de la revista: PeerJ, Volumen: , Número: , Páginas: , DOI: 10.7717/peerj.10435, ISSN: 21678359

2020
Morphological Diversity and Genetic Relationships in Pulque Production Agaves in Tlaxcala, Mexico, by Means of Unsupervised Learning and Gene Sequencing Analysis., Nombre de la revista: Frontiers in Plant Science, Volumen: , Número: , Páginas: , DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2020.524812, ISSN: 1664462X

2019
Kernel distribution estimation for grouped data, Nombre de la revista: SORT, Volumen: 2, Número: 43, Páginas: , DOI: 10.2436/20.8080.02.88, ISSN: 16962281, 20138830

2019
Analysis of interval-grouped data in weed science: The binnednp Rcpp package, Nombre de la revista: Ecology and Evolution, Volumen: , Número: , Páginas: , DOI: 10.1002/ece3.5448 , ISSN: 20457758

 
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