Ciencia de Datos y Herramientas Big Data para la Investigación

Días 4, 5, 7, 12 y 13 de febrero
Modalidad presencial

OBJETIVOS:
Dada la gran cantidad de información disponible hoy en día procedente de los sistemas de información, web, redes sociales o sensores IoT, es sumamente importante conocer técnicas avanzadas para el análisis inteligente de datos que permitan su explotación. La Ciencia de Datos (Data Science) es un área emergente relacionada con la preparación, análisis y visualización de datos para la obtención de conocimiento que aporte valor añadido al negocio.

Actualmente, en el mercado laboral existe una gran demanda de profesionales formados en Ciencia de Datos y Big Data. Igualmente, en la mayoría de los proyectos de investigación e I+D+i es necesario realizar análisis de datos de forma automatizada para extraer conclusiones fiables.

El objetivo del curso es formar en las principales técnicas de la Ciencia de Datos y el Big Data desde un punto de vista eminentemente práctico. Se estudiará una herramienta de código abierto llamada WEKA y se realizarán numerosos ejercicios prácticos aplicando modelos de aprendizaje automático sobre conjuntos de datos reales.

PROGRAMA:

BLOQUE I: Técnicas avanzadas de pre-procesado de datos
Tema 1: Adquisición, carga y visualización de datos
Tema 2: Transformación de atributos
Tema 3: Selección de atributos
Tema 4: Aplicación del pre-procesado con datos reales

BLOQUE II: Reglas de asociación y Clustering
Tema 5: Técnicas de extracción de reglas de asociación
Tema 6: Aplicación de las reglas de asociación con datos reales
Tema 7: Técnicas de clustering
Tema 8: Aplicación del clustering con datos reales

BLOQUE III: Clasificación
Tema 9: Técnicas de clasificación
Tema 10: Aplicación de la clasificación con datos reales
Tema 11: Clasificación desbalanceada
Tema 12: Aplicación de la clasificación desbalanceada con datos reales

BLOQUE IV: Regresión
Tema 13: Técnicas de regresión
Tema 14: Aplicación de la regresión con datos reales

BLOQUE V: Introducción al análisis de datos Big Data
Tema 15: Introducción al Big Data
Tema 16: Caso práctico de Big Data

BLOQUE VI: Series Temporales
Tema 17: Predicción de series temporales
Tema 18: Aplicación de las series temporales con datos reales

HORAS: 20 horas

PLAZAS: 16

HORARIO: 
Días 4, 12 y 13 de febrero: de 16:00 a 20:00h.
Días 5 y 7 de febrero: de 10:00 a 14:00h.

DESTINATARIOS:
Titulados, doctorandos y estudiantes de últimos cursos con conocimientos estadísticos, preferiblemente de las ramas de Ciencias, Ingeniería o Arquitectura. Además, toda aquella persona que tenga inquietud por conocer las técnicas de la Ciencia de Datos y el Big Data.

DOCENTES:
Gualberto Asencio Cortés, Universidad Pablo de Olavide
Cristina Rubio Escudero, Universidad de Sevilla

MATRÍCULA: 160€

INSCRIPCIONES:

Plazo: Cerrado.

Procedimiento:
1. Realizar la preinscripción al curso a través de esta página web (recuerda que previamente debes realizar el registro).
2. Abonar el pago de la matrícula mediante alguna de las siguientes vías:
- Realizando transferencia a nombre del Centro de Estudios Andaluces a la cuenta bancaria
IBAN ES79 0182 5566 7402 0150 8457 indicando el nombre completo de la persona que se inscribe.
- Mediante tarjeta de crédito a través de esta página web.
3. Remitir el comprobante de ingreso junto con el nombre de la persona inscrita, curso y teléfono a inscripciones@centrodeestudiosandaluces.es

AVISO: La preinscripción no implica la reserva de plaza ya que es necesario realizar el pago y enviar la solicitud. El pago del curso no se aceptará sin la previa preinscripción al curso.

Anulaciones:  Para cancelaciones hasta tres días antes del curso, la Fundación devolverá el 100% del importe de la matrícula. A partir de los dos días anteriores al curso, sólo se devolverá el importe por motivos de causa mayor debidamente justificados.

El Centro de Estudios Andaluces se reserva el derecho de anulación del curso.