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Machine learning y análisis de datos en investigación y docencia mediante Orange, un software fácil e interactivo

Destinatarios PDI
Modalidad de impartición Presencial
Lengua Castellano
Duración total 15
Duración presencial 15
Programa Convocatoria 'Docencia e investigación'
Modalidad formativa Curso
Curso académico 2024-2025
Edición 01
Any del pla de formació 2024
Fecha de inicio del curso 10/06/2024
Fecha de finalización del curso 19/06/2024
Fecha de inicio de inscripción 25/03/2024
Fecha de finalización de inscripción 12/04/2024
Sesiones
Sesión Fecha y hora de inicio Fecha y hora de finalización Aula Ubicación
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
Profesorado 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
Objetivos formativos

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.
Competencias que se desarrollarán

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
Criterios y procedimiento de evaluación de la actividad

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.
Inscripción