Introducción a la Ciencia de Datos (3ª Edición)

Objetivos

El curso de Introducción a la Ciencia de Datos se explorarán los conceptos fundamentales de esta disciplina, desde la recolección, limpieza, gestión y gobierno de los datos, pasando por su análisis y visualización, hasta el estudio y la aplicación de algoritmos de machine learning y deep learning. Además, el enfoque aplicado del curso dará a los participantes la oportunidad de desarrollar un proyecto de machine learning bajo la supervisión de profesionales del campo.
El curso está pensado para cualquier persona que trabaje o estudie en ámbitos relacionados con la ciencia y la tecnología y que disponga de unos conocimientos básicos de programación. El alumnado obtendrá una visión global del mundo del dato y de los diferentes roles que intervienen en un proyecto de ciencia de datos, lo que les permitirá saber en qué especializarse en un futuro en caso de que les haya resultado un campo atractivo.

Programa

Miércoles, 9 de Julio
09:00 h. Introducción y puesta en marcha. [1] [5]
11:30 h. Bases de datos y regex. [1] [2]
16:00 h. Obtención y limpieza de datos. [3] [6]

Jueves, 10 de Julio
09:00 h. Análisis de datos y visualización. [4] [6]
11:30 h. Introducción al machine learning y deep learning. [3] [4]
16:00 h. Algoritmos de machine learning. [3] [5] [6]
19:30 h. Evento social (optativo)

Viernes, 11 de Julio
09:00 h. Proyecto final parte I. [1] [2] [3] [4] [5] [6]
11:30 h. Proyecto final parte II. [1] [2] [3] [4] [5] [6]

Ponentes

1 Alberto Aletá Casas , Investigador Ramón y Cajal. Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI), Universidad de Zaragoza
2 Andrea Girón Dolader , Gobierno del Dato, Ibercaja.
3 Eduardo Sánchez Burillo, Científico de datos, PredictLand S.L.
4 Felipe Maciel Cardoso, Senior Data Scientist, Clarity AI
5 Jorge Pérez Heredia, Senior Data Scientist, Nextail
6 Sergio Arregui Remón, Científico de datos, Centro de Investigación de Recursos y Consumos Energéticos (CIRCE).

Alumnado

#¿NOMBRE?

Reconocimiento de créditos

Solicitado el reconocimiento como créditos por las Actividades universitarias culturales por la Universidad de Zaragoza.

0,5 ECTS

1. Los asistentes pueden solicitar individualmente a los Servicios Provinciales de Educación el reconocimiento de la actividad como Formación Permanente de Profesorado presentando el certificado de haber realizado el curso.

2. Reconocimiento como créditos ECTS en el Grupo 9 de Universidades (G-9): Más información en https://cursosextraordinarios.unizar.es/ (Apartado créditos).

3. Créditos ECTS en otras universidades.

Los estudiantes interesados en que su Universidad les reconozca como créditos ECTS por haber realizado un Curso de Verano de la Universidad de Zaragoza, deben consultar con la Secretaría de su Facultad o Escuela de origen tal posibilidad.

Procedimiento de evaluación

CERTIFICADO DE ASISTENCIA:
El alumnado tendrá derecho a un Certificado de Asistencia que acreditará su participación en el curso siempre que haya asistido al menos al 85% de las horas lectivas presenciales.
DIPLOMA DE CRÉDITOS:
Para la obtención del Diploma de Créditos ECTS, según la normativa vigente en la Universidad de Zaragoza, será imprescindible superar el procedimiento de evaluación exigido por quienes coordinen el curso. En este caso se valorará la asistencia, como mínimo, a un 90% de las sesiones y una evaluación positiva del proyecto final que se desarrollará durante la última jornada.

Introducción a la Ciencia de Datos (3ª Edición)

Patrocinadores