La era del big data exige herramientas accesibles para analizar y visualizar grandes volúmenes de datos en distintas disciplinas. Este curso está diseñado para docentes e investigadores que quieran incorporar técnicas avanzadas de análisis de datos en sus proyectos y en la enseñanza, sin necesidad de conocimientos profundos de programación.

Orange es un software de análisis de datos de código abierto que destaca por su uso de programación visual. Su interfaz intuitiva permite construir flujos de análisis arrastrando, soltando y conectando bloques o widgets que realizan una determinada tarea de análisis de datos, lo que elimina la necesidad de escribir código y simplifica el proceso de creación de modelos de machine learning y visualización de datos. Esto lo convierte en la herramienta ideal para explorar y aplicar técnicas de análisis de datos de manera interactiva y práctica.

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 y el funcionamiento de Orange.
• Conocer y utilizar las diversas herramientas y widgets disponibles.
• Aprender a construir flujos de análisis mediante arrastrar, soltar y conectar widgets.
• Realizar preprocesamiento, análisis exploratorio y visualización de datos.
• Diseñar, entrenar y validar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Conocer la comunidad de usuarios para compartir experiencias y obtener soporte.

Al finalizar la acción formativa el asistente al curso podrá/ En acabar la formació l'assistent al curs podrà:

• Utilizar el software Orange con fines docentes y de investigación
• Importar, procesar y tratar datos utilizando una amplia gama de opciones disponibles.
• Realizar análisis exploratorios y generar gráficos claros y atractivos.
• Aplicar y validar técnicas de machine learning sin necesidad de programación avanzada.
• Acceder a recursos y colaborar en la comunidad de usuarios de Orange.

La evaluación del curso se basa en los siguientes criterios:

• Participación y asistencia: Asistencia al menos al 85% de las sesiones y aportes en clase.

• Ejercicios Prácticos: Realización de los ejercicios prácticos durante las sesiones y entrega puntual.

Criterios de evaluacion (consultar enlace):

normativa del SFPIE