Sesión | Fecha y hora de inicio | Fecha y hora de finalización | Aula | Ubicación |
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1 | 10/06/2024 09:30 | 10/06/2024 12:30 | Aul.informática II. Campus Burjassot | Facultad de Ciencias Matemáticas |
2 | 12/06/2024 09:30 | 12/06/2024 12:30 | Aul.informática II. Campus Burjassot | Facultad de Ciencias Matemáticas |
3 | 14/06/2024 09:30 | 14/06/2024 12:30 | Aul.informática II. Campus Burjassot | Facultad de Ciencias Matemáticas |
4 | 17/06/2024 09:30 | 17/06/2024 12:30 | Aul.informática II. Campus Burjassot | Facultad de Ciencias Matemáticas |
5 | 19/06/2024 09:30 | 19/06/2024 12:30 | Aul.informática II. Campus Burjassot | Facultad de Ciencias Matemáticas |
- Perez Guaita, David
- PI-Invest Cont Ramon y Cajal
- Sanchez Illana, Angel
- PI-Invest Cont Juan de la Cierva-Formacio
En los últimos años, la generación de grandes volúmenes de datos gracias a las nuevas tecnologías ha popularizado su análisis masivo en diferentes disciplinas dentro del denominado big data. En este contexto, la minería de datos (data mining) y el aprendizaje automático (machine learning) han emergido dando lugar a métodos que permiten encontrar patrones, hacer predicciones y, en general, extraer información útil en campos como la química (químiometría), la biología y ciencias biomédicas (metabolómica), así como las ciencias sociales.
Sin embargo, los potenciales usuarios de estos métodos encuentran una barrera para su uso debido a que habitualmente se necesitan conocimientos avanzados en lenguajes de programación o el empleo de software propietario y comercial (de pago). En este contexto, investigadores internacionales han desarrollado Orange. Una aplicación interactiva, de código abierto y gratuita para realizar una gran variedad de análisis basados en machine learning. La interfaz de Orange es muy sencilla y no requiere de conocimientos previos de programación para realizar análisis y visualización de datos.
Este curso tiene como objetivo que el personal docente, el personal investigador y el personal investigador en formación conozca la aplicación Orange y sea capaz de realizar análisis sofisticados de datos de diferentes disciplinas mediante ejemplos representativos de ciencias sociales, ciencias químicas y biomedicina.
Objetivos formativos específicos:
- Familiarizarse con la interfaz de Orange
- Conocer los diferentes widgets de Orange y saber utilizarlos
- Comprender diferentes formas de visualizar los datos
- Utilizar el software para realizar preprocesamientos y análisis exploratorio
- Crear y validar modelos supervisados
- Conocer los canales de comunicación de la comunidad de usuarios de Orange, utilizar Stackexchange.
Al finalizar la acción formativa el asistente al curis podrá/ En acabar la formació l'assistent al curs podrà:
- Utilizar el software Orange con fines docentes y de investigación
- Importar datos y tratarlos utilizando el gran abanico de opciones disponibles en el software
- Realizar análisis exploratorio de los datos y hacer gráficos visualmente atractivos
- Realizar y validar métodos supervisados
- Obtener ayuda en los canales de usuarios de Orange y contribuir a la mejora del software
Para obtener la certificación final hay que obtener la calificación “Apto” en el curso y por tanto tiene que haber cumplido los criterios de evaluación siguientes:
- Asistencia al menos al 85% de las sesiones presenciales o síncronas
- Los estudiantes deben completar el 100% de las tareas.