UVdocènciaUniversitat de València Logo del portal

MACHINE LEARNING I ANÀLISI DE DADES EN RECERCA I DOCÈNCIA MITJANÇANT ORANGE, UN SOFTWARE FÀCIL I INTERACTIU

Destinataris PDI, PIF
Modalitat d'impartició Presencial
Llengua Castellà
Durada total 15
Durada presencial 15
Programa Convocatòria 'Docència i investigació'
Modalitat formativa Curs
Curs acadèmic 2024-2025
Edició 01
Any del pla de formació 2025
Data d'inici del curs 07/07/2025
Data de finalització del curs 11/07/2025
Data d'inici d'inscripció 07/04/2025
Data de finalització d'inscripció 29/04/2025
Sessions
Sessió Data i hora d'inici Data i hora de finalització Aula Ubicació
1 07/07/2025 09:30 07/07/2025 12:30 FAC. QUIMICA AULA F1.1
2 08/07/2025 09:30 08/07/2025 12:30 FAC. QUIMICA AULA F1.1
3 09/07/2025 09:30 09/07/2025 12:30 FAC. QUIMICA AULA F1.1
4 10/07/2025 09:30 10/07/2025 12:30 FAC. QUIMICA AULA F1.1
5 11/07/2025 09:30 11/07/2025 12:30 FAC. QUIMICA AULA F1.1
Criteris de selecció

Es seleccionaran les persones participants d'acord amb els criteris següents:
• Per a aquells cursos que tinguen requisits específics, s’ha de comprovar que efectivament les persones sol·licitants els reuneixen.
• S’atorgarà preferència a les peticions d'aquelles persones sol·licitants que no hagen realitzat cursos de característiques semblants en els últims tres anys.
• Així mateix, s’atorgarà preferència a aquells que no hagen realitzat cursos de formació en els últims tres anys.
• En cas d'empat entre sol·licitants en aplicació dels anteriors criteris, caldrà ajustar-se al rigorós ordre d'entrada de les sol·licituds (dia i hora de presentació)

Professorat UV
  • Perez Guaita, David
  • PI-Invest Cont Ramon y Cajal
Ver ficha
  • Sanchez Illana, Angel
  • PI-Invest Cont Juan de la Cierva-Formacio
Ver ficha
Objectius formatius

Objectius formatius específics:
• Familiaritzar-se amb la interfície i el funcionament d'Orange.
• Conèixer i utilitzar les diverses eines i ginys disponibles.
• Aprendre a construir fluxos d'anàlisis mitjançant arrossegar, deixar anar i connectar ginys.
• Realitzar preprocessament, anàlisi exploratòria i visualització de dades.
• Dissenyar, entrenar i validar models d'aprenentatge supervisat i no supervisat.
• Conèixer la comunitat d'usuaris per a compartir experiències i obtenir suport.

Competències que es desenvoluparan

En finalitzar l'acció formativa l'assistent al curis podrà/ A acabar la formació l'assistent al curs podrà:
• Utilitzar el programari Orange amb finalitats docents i de recerca
• Importar, processar i tractar dades utilitzant una àmplia gamma d'opcions disponibles.
• Realitzar anàlisis exploratòries i generar gràfics clars i atractius.
• Aplicar i validar tècniques de machine learning sense necessitat de programació avançada.
• Accedir a recursos i col·laborar en la comunitat d'usuaris d'Orange.

Criteris i procediment d'avaluació de l'activitat

 

L'avaluació del curs es basa en els següents criteris:
• Participació i assistència: Assistència almenys al 85% de les sessions i aportacions en classe.
Exercicis Pràctics: Realització dels exercicis pràctics durant les sessions i lliurament puntual.

Inscripció