UVdocència:UVdocènciaUniversitat de València Logo del portal

Introducció a Orange: un programari interactiu i de codi obert per al machine learning

Target PDI
Method of impartition Online synchronous + Presential
Language Spanish
Total duration 15
Presential duration 9
Synchronous online duration 6
Program Call 'Training and research'
Training modality Course
Academic course 2022-2023
Edition 01
Training plan year 2023
Start date of the course 03/07/2023
End date of the course 07/07/2023
Registration start date 06/03/2023
Registration end date 27/03/2023
Sessions
Session Start date and time End date and time Aula Location
1 03/07/2023 10:00 03/07/2023 13:00 Aula F 2.4 Faculty of Chemistry
2 04/07/2023 10:00 04/07/2023 13:00 Online
3 05/07/2023 10:00 05/07/2023 13:00 Aula F 2.4 Faculty of Chemistry
4 06/07/2023 10:00 06/07/2023 13:00 Online
5 07/07/2023 10:00 07/07/2023 13:00 Aula F 2.4 Faculty of Chemistry
UV Faculty
  • Perez Guaita, David
  • PI-Invest Cont Ramon y Cajal
Ver ficha
  • Sanchez Illana, Angel
  • PI-Invest Cont Juan de la Cierva-Formacio
Ver ficha
Training objectives

En els últims anys, la generació de grans volums de dades gràcies a les noves tecnologies ha popularitzat la seua anàlisi massiva en diferents disciplines dins del denominat big data. En aquest context, la mineria de dades (data mining) i l'aprenentatge automàtic (machine learning) han emergit donant lloc a mètodes que permeten trobar patrons, fer prediccions i, en general, extraure informació útil en camps com la química (químiometría), la biologia i ciències biomèdiques (metabolómica), així com les ciències socials.

No obstant això, els potencials usuaris d'aquests mètodes troben una barrera per al seu ús pel fet que habitualment es necessiten coneixements avançats en llenguatges de programació o l'ús de programari propietari i comercial (de pagament).  En aquest context, investigadors internacionals han desenvolupat Orange. Una aplicació interactiva, de codi obert i gratuïta per a realitzar una gran varietat d'anàlisis basades en machine learning. La interfície d'Orange és molt senzilla i no requereix de coneixements previs de programació per a realitzar anàlisi i visualització de dades.

Aquest curs té com a objectiu que el personal docent, el personal investigador i el personal investigador en formació conega l'aplicació Orange i siga capaç de realitzar anàlisis sofisticades de dades de diferents disciplines mitjançant exemples representatius de ciències socials, ciències químiques i biomedicina.

Objectius formatius específics:

  • Familiaritzar-se amb la interfície d'Orange
  • Conéixer els diferents ginys d'Orange i saber utilitzar-los
  • Comprendre diferents maneres de visualitzar les dades
  • Utilitzar el programari per a realitzar preprocessaments i anàlisi exploratòria
  • Crear i validar models supervisats
  • Conéixer els canals de comunicació de la comunitat d'usuaris d'Orange, utilitzar Stackexchange.
Competencies to be developed

En finalitzar l'acció formativa l'assistent al curs podrà:

  • Utilitzar el programari Orange amb finalitats docents i d'investigació
  • Importar dades i tractar-los utilitzant el gran ventall d'opcions disponibles en el programari
  • Realitzar anàlisi exploratòria de les dades i fer gràfics visualment atractius
  • Realitzar i validar mètodes supervisats
  • Obtindre ajuda en els canals d'usuaris d'Orange i contribuir a la millora del programari
Criteria and procedure for evaluation of the activity

Per a obtindre la certificació final cal obtindre la qualificació “Apte” en el curs i per tant ha d'haver complit els criteris d'avaluació següents:

  • Assistència almenys del 85% de les sessions presencials
  • Els estudiants han de completar el 100% de les tasques.
Inscription