Data Analytics: análisis, tratamiento y predicción de datos

SESIONES SÍNCRONAS

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RESUMEN DEL CURSO

Información adicional

Sesiones Virtuales: 24 de noviembre, 1, 15 y 20 diciembre, de 16:00 a 18:00 h // Autoaprendizaje: 7 h

Actualmente muchos ámbitos de nuestra sociedad se enfrentan con retos tecnológicos asociados a los datos. Estos implican trabajar con un volumen de datos ingente y heterogéneo (pensemos por ejemplo en los datos que pueden proceder de aplicaciones móviles), que pueden estar en multitud de formatos (en ficheros, en bases de datos, en la web), y que tienen que ser analizados e interpretados.

Es en esta situación donde Data Analytics o analítica de datos juega un papel fundamental. Lo podemos definir como un campo interdisciplinario dentro de la Ciencia de Datos que involucra diferentes métodos, procesos y sistemas para extraer un mejor conocimiento de datos de distinto tipo y en distintos formatos. A partir de este análisis se pueden desarrollar soluciones basadas en los datos que nos pueden ayudar en el día a día y en un amplio número de dominios tan dispares entre sí como la fabricación industrial, la agricultura o la gestión de recursos humanos.

Objetivos

El objetivo de esta acción formativa es capacitar al estudiante en competencias digitales relacionadas con Data Analytics y con la Ciencia de Datos. Con las competencias que se adquieren en durante el curso los estudiantes podrán comenzar a realizar tareas habituales en un proyecto de ciencia de datos como son la carga, limpieza, análisis, visualización y modelado de datos. El foco fundamental de este aprendizaje lo constituyen herramientas abiertas basadas en el lenguaje de programación Python, ampliamente utilizado por la comunidad de Data Analytics y la Ciencia de Datos.

¿A quién va dirigido?

Personas con conocimiento demostrable de programación e interés en analítica de datos.

Programa

1- Introducción Data Analytics . En esta sesión se introducirá a los participantes a la ciencia de datos y el papel que ocupa la analítica de datos, su proceso de trabajo, así como el flujo de trabajo y sus diferentes etapas (carga, limpieza, análisis, visualización, modelado, predicción). Esta explicación se complementa con la presentación de varios casos de uso del análisis de datos en diferentes sectores empresariales para entender mejor cómo se implementan estos proyectos en el mundo real y cómo su aplicación impacta en nuestro día a día.

2 – Preparación de datos . A lo largo de esta sesión se presentarán e ilustrarán los problemas que habitualmente nos vamos a encontrar en las etapas de carga y limpieza de datos. Utilizando el lenguaje Python y librerías especializadas en la carga y limpieza de datos veremos cómo se realizan estos procesos.

3 – Análisis de datos . En esta sesión describirán las técnicas mas comunes de análisis de datos y visualización de la información. También se explicará como implementar dichas técnicas utilizando el lenguaje Python y librerías especializadas.

4 – Modelado de datos . En esta última sesión se describirán las técnicas básicas de modelado supervisado y no supervisado de datos y su uso para interpretación y predicción de información. Como en las sesiones anteriores, se explicará cómo se puede llevar a cabo con la ayuda del lenguaje Python y librerías especializadas.

Durante el curso los alumnos realizarán un trabajo apoyado por 7 horas de contenidos e-learning. Este trabajo estará organizado en una serie de múltiples tareas que les permitirá aplicar el contenido visto durante el las clases. Dicho trabajo se usará para la evaluación del curso. Para la realización de este trabajo tutorización durante los días laborales de las dos semanas siguientes para responder dudas sobre el trabajo. Las 10 sesiones de tutoría serán de 30 minutos.

Los estudiantes deberán ser capaces de haber instalado el software Jupyter https://jupyter.org en sus computadores o usarán el entorno web proporcionado durante el curso.

Imparte el curso

Dr. Francisco Javier López Pellicer

 

Francisco Javier López Pellicer es Doctor e Ingeniero en Informática y licenciatura en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad de Zaragoza.
Investigador de sistemas de información basados en datos. Sus actividades de investigación se centran en la problemática de los datos espaciales, los sistemas de información geoespaciales y los problemas relacionados con la publicación de datos abiertos de naturaleza espacial producidos por administraciones públicas. Desde 2004 forma parte del Grupo de Sistemas de Información Avanzados de la Universidad de Zaragoza y desde 2007 es profesor del Dept. de Informática e Ingeniería de Sistemas de la U. de Zaragoza dando formación en Sistemas de Información y en Ingeniería Web.

 

 

Javier Lacasta Miguel

Javier Lacasta Miguel es Doctor en Informática por la Universidad de Zaragoza.
Profesor titular en el Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Zaragoza impartiendo asignaturas de bases de datos, proyectos de software y recuperación de información. Forma parte del Grupo de Sistemas de Información Avanzados de la Universidad de Zaragoza y su labor investigadora se centra en el campo de la Gestión del Conocimiento, recuperación de información, análisis y minería de datos.

Confirmación de Plaza

  • Se confirmará telefónicamente la asistencia al curso/taller y posteriormente se enviará un email con las indicaciones de abono.
  • El pago deberá hacerse efectivo una vez confirmada la plaza por ITAINNOVA y antes del inicio de la acción formativa.
  • No se realizarán devoluciones del importe de la matrícula en los tres días previos a la fecha de inicio del curso.
  • El Instituto Tecnológico de Aragón emitirá una factura a la empresa participante por el importe del curso.

El importe de la cuota de asistencia al curso es deducible en el Impuesto sobre Sociedades y en el IRPF a efectos de la determinación del rendimiento neto de las actividades económicas. Asimismo, los gastos de formación del personal permiten una deducción en la cuota de dichos impuestos del 5% sobre ese importe. (Ley 43/1995 sobre el Impuesto de Sociedades y Ley 40/1998 sobre IRPF).
Esta formación está enmarcada en la actuación «Formación para Innovar» dentro del Objetivo Especifico 10.2.1 del Programa Operativo 2014-2020 FSE.
Construyendo Europa desde Aragón
Fondo Social Europeo (FSE).

Cancelación de Plaza

  • Si se comunica la cancelación hasta 3 días laborales antes del inicio del Curso, se devolverá el importe íntegro de la inscripción.
  • En caso de no cancelar o hacerlo fuera de plazo no se reembolsará el importe de la inscripción pero se admite la sustitución de su plaza por otra persona de su entidad. El cambio se podrá realizar hasta un día antes de la celebración del curso.
  • En caso de cancelación de la acción formativa únicamente se reembolsará el importe de la matrícula.

Solicitar información














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