Ciencia de datos y herramientas Big Data para la Investigación
Desde
31
Mayo
Hasta
16
Jun
Estado:
Matrícula cerrada
Modalidad:
Online
Lugar:
Curso online Moodle
Fechas del curso:
Lunes, 20 de junio de 2022
Martes, 21 de junio de 2022
Jueves, 23 de junio de 2022
Horario:
de 16:30 a 20:30h.
Contenidos

Curso de 21h (2'1 creds.)

BLOQUE I: Análisis exploratorio de datos

  • Tema 1: Introducción a la ciencia de datos
  • Tema 2: Adquisición y visualización de datos
  • Tema 3: Análisis de la distribución de los datos

BLOQUE II: Técnicas de preprocesado de datos

  • Tema 4: Preprocesado de datos
  • Tema 5: Selección de atributos

BLOQUE III: Aprendizaje no supervisado

  • Tema 6: Técnicas de clustering
  • Tema 7: Técnicas de extracción de reglas de asociación

BLOQUE IV: Aprendizaje supervisado

  • Tema 8: Técnicas de clasificación
  • Tema 9: Técnicas de regresión
Fecha de entrega tarea:

Técnicas de evaluación:

  • Participación obligatoria en sesiones síncronas.
  • Realización de una tarea práctica con datos reales: 100%

Tarea solicitada:

Resolver un boletín de ejercicios prácticos propuestos usando el software visual Orange.

Nombre ponente/s
D. Gualberto Asencio Cortés
Institución ponente/s
Universidad Pablo de Olavide
Breve CV ponente/s

Ingeniero en Informática (Univ. de Sevilla, 2008), Máster en Ingeniería y Tecnología del Software (Univ. de Sevilla, 2010),
Doctorado (Univ. Pablo de Olavide, 2013) y Máster Ejecutivo en Innovación (EOI, 2016).

Profesor Contratado Doctor de Lenguajes y Sistemas Informáticos. Acreditado Titular ANECA 2020. Autor de 25 artículos en revistas JCR (19 en Q1/Q2) y más de 25 artículos en conferencias internacionales. Investigador en 8 proyectos de investigación públicos y 10 contratos de transferencia con empresas. Jefe de proyectos y científico de datos en empresa privada de IA a tiempo completo (2 años). Co-inventor de una patente industrial.


Líneas de investigación: data mining, machine learning, optimización, predicción de series temporales y bioinformática.
Campos de aplicación: predicción de series naturales (sísmica, calidad del aire, meteorológica, agronómica, …), predicción de consumo eléctrico y precios de mercado, predicción de tráfico urbano, predicción de estructuras biológicas y genómica.

Docencia con Moodle. Software “Orange” instalado.