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

Destinatarios PDI, PIF
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 2025
Fecha de inicio del curso 07/07/2025
Fecha de finalización del curso 11/07/2025
Fecha de inicio de inscripción 07/04/2025
Fecha de finalización de inscripción 29/04/2025
Sesiones
Sesión Fecha y hora de inicio Fecha y hora de finalización Aula Ubicación
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
Criterios de selección

Se seleccionarán las personas participantes de acuerdo con los criterios siguientes:
• Para aquellos cursos que tengan requisitos específicos, se tiene que comprobar que efectivamente las personas solicitantes los reúnen.
• Se otorgará preferencia a las peticiones de aquellas personas solicitantes que no hayan realizado cursos de características parecidas en los últimos tres años.
• Así mismo, se otorgará preferencia a aquellos que no hayan realizado cursos de formación en los últimos tres años.
• En caso de empate entre solicitantes en aplicación de los anteriores criterios, habrá que ajustarse al riguroso orden de entrada de las solicitudes (día y hora de presentación)

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

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.

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, 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

Criterios y procedimiento de evaluación de la actividad

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.

Inscripción