Módulo 7. Técnicas de ciencia de datos

Análisis estadístico con lenguajes de tratamiento de datos como Python o R; algoritmos de aprendizaje automático y análisis de patrones; procesamiento de lenguaje natural; análisis de redes sociales.

Imagen de Linkedin maps data visualization - por luc legay CC-BY-SA 2.0

Objetivos

  • Ser capaz de realizar análisis estadísticos con el lenguaje de tratamiento de datos R
    • Estadística descriptiva: Variables estadísticas unidimensionales y bidimensionales
    • Regresión y correlación
    • Probabilidades
    • Teoría de muestras e inferencia estadística
  • Comprender y saber aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural con Python
  • Ser capaz de aplicar algoritmos de aprendizaje automático y análisis de patrones.
  • Realizar análisis y visualización de redes sociales
  • Comprender la estructura de la información necesaria para poder realizar análisis de redes
  • Realizar visualizaciones exploratorias con Gephi para entornos locales
  • Ser capaz de redactar y editar documentación técnica con lenguajes diseñados específicamente para ello, como RMarkdown y LaTeX

Equipo docente

  • Profesorado: Alejandro Zappala.
  • Taller: Mariluz Congosto y Dominic Royé.
  • Charla: Javier Barriuso y Pablo Rey.
Javier Barriuso Bernad
Javier Barriuso Bernad
Grafos

Desarrolla su actividad profesional en el Área de Digital Business Analyst de Vodafone. Su afición es el análisis de las redes sociales, especialmente Twitter, para lo cual ha realizado una formación autodidacta.

Mariluz Congosto
Mariluz Congosto
redes, visualización

Investigando sobre los datos de Twitters. Antes, Investigación y Desarrollo salvo en un pequeño paréntesis desde 1984 a 1986 en que trabajó para la Administración Local.

Pablo Rey Mazón
Pablo Rey Mazón
análisis de datos

Realiza su tesis sobre corrupción en la UOC. Fundador de Basurama, participa en Meipi.org, software para cartografías participativas. Es miembro activo de Montera34.com.

Dominic Royé
Dominic Royé
sig, gis, R, rstats, rspatial, dataviz, datavis, geo, meteo

Climatólogo y actualmente investigador posdoctoral y profesor en la Universidad de Santiago de Compostela (USC). Graduado en Geografía y Filología Hispánica en la Universidad de Colonia y la Universidad RWTH-Aachen en 2010 y doctor en 2015 sobre la relación entre salud y clima en la USC.

Alejandro Zappala
Alejandro Zappala
estadística, cartografía

Ingeniero en Cartografía, imparte cursos, talleres y seminarios acerca de obtención, análisis y visualización de datos; entornos GIS; y análisis de redes. Ha colaborado en proyectos con un especial componente social civics.cc, ihr.world o adappgeo.

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