Ciencia de datos y herramientas Big Data para la investigación
Desde
19
Jul
Hasta
10
Sep
Estado:
Por programar
Modalidad:
Online
Fechas del curso:
16, 17 y 18 de septiembre de 2024
Horario:
Todas las sesiones desde las 16.30 a 20.30 H
Contenidos

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:

Fecha entrega final de la tarea del curso: 8 de Octubre 2024

La tarea se entregará a través de la plataforma Moodle en el espacio designado a tal efecto por el ponente.

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

Profesor Titular de Universidad del área de Lenguajes y Sistemas Informáticos en la Universidad Pablo de Olavide. Ingeniero en Informática (Univ. de Sevilla), Máster en Ingeniería y Tecnología del Software (Univ. de Sevilla), Doctorado (Univ. Pablo de Olavide) y Máster Ejecutivo en Innovación (EOI). Autor de más de 32 artículos en revistas JCR (27 en Q1/Q2) y más de 35 artículos en conferencias internacionales. Investigador en más de 10 proyectos de investigación públicos y 17 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 sobre machine learning en el ámbito agronómico.

Líneas de investigación actuales: aprendizaje automático, minería de datos, transfer learning, explicabilidad de modelos, online learning, predicción de series temporales y optimización.

Campos de aplicación: predicción de series naturales (sísmicas, calidad del aire, meteorológicas, agronómicas, …), predicción de consumo eléctrico y precios de mercado, predicción de tráfico urbano, predicción de estructuras biológicas y genómica.