ABIERTA
17
personas
Aula de Software Libre Enviado por cc0gobas hace 4 años
Clean Code y TDD con CodeKata

Las katas, en artes marciales, son una serie de movimientos predefinidos, que se entrenan y aprenden a base de repetirlos, y que sirven como método de práctica para entender las características del tipo de arte marcial del que se trate. Esta misma idea se llevó al concepto de la programación: A través de una serie de ejercicios preestablecidos y a base de práctica y repetición, permiten al que los practica aprender a programar en uno o varios lenguajes.

¿Cómo se plantean las katas?

Se proponen una serie de ejercicios, de diferente dificultad (baja, media, alta/muy alta). Que cada uno se atreva con lo que quiera. El ejercicio consiste en resolver el problema pero cumpliendo las siguientes reglas:

  • Las sesiones de «entrenamiento» deben durar entre 30 y 60 minutos, sin interrupciones. Debes estar tranquilo, así que aprovecha para apagar el móvil y alejarte durante un momento del Telegram y demás distracciones.
  • Como se trata de aprender a base de repetir, cada intento de resolver el problema se guarda. Es decir, si resuelves el problema, guardas esa versión y vuelves a empezar, esta vez intentando solucionar el problema de otra manera. Puedes (y debes) mirar el código que has hecho antes.
  • El objetivo no es encontrar la respuesta correcta, sino aprender a programar. Por eso mismo el lenguaje que escojas no es lo importante, sino la forma de programar. Usa el lenguaje con el que te sientas más cómodo, o aquel que querías aprender y no encontrabas cómo empezar a utilizarlo.

¿Cómo se organiza la actividad?

Una vez haya un mínimo de personas se enviarán los problemas a resolver. Estos ejercicios los resolvéis cuando queráis. El día en que quedemos, se irán presentando las soluciones que habéis tomado. El objetivo de esta parte es discutir la resolución del problema, de tal manera que los que tengan menos experiencia programando puedan ver como resuelven los que llevan más. Y los «veteranos», que posiblemente ya tienen una manera cerrada de pensar, puedan ver nuevas perspectivas de atacar problemas por parte de los más noveles.

Plazas ilimitadas
ABIERTA
6
personas
Aula de Software Libre Enviado por i02gupep hace 4 años
Talleres de ciencia de datos y aprendizaje automático. Sesión 3: árboles de decisión, procesamiento de texto y caso práctico de detección de spam

Probablemente te sonarán términos como aprendizaje automático (machine learning), inteligencia artificial, Big Data, Deep Learning… La ciencia de datos es un conjunto de técnicas enfocadas a la extracción de conocimiento a partir de datos ya sea para explicarlos, descubrir relaciones entre ellos, predecir valores o clasificar patrones. Dentro encontramos técnicas que se han hecho muy populares como el aprendizaje automático, o machine learning, que se resume como la habilidad de un programa para aprender de los datos.

¿A quién va dirigido?

A estudiantes de tercer o cuarto curso de ingeniería informática que estén interesados en acercarse al mundo del aprendizaje automático y a la resolución de problemas enfocados desde una perspectiva práctica. O aquellos que, habiendo asistido a los talleres previos de iniciación, mantengan el entusiamo por aprender, que a fin de cuentas es lo único necesario para realizar esta serie de talleres.

No son necesarios muchos conocimientos previos, no obstante se recomienda echar un vistazo a las diapositivas empleadas en la parte teórica del taller.

No es necesario llevar ordenador portátil, se podrán usar los ordenadores del aula. Es de hecho es la opción más recomendable.

¿Qué contenidos se darán en este taller?

En este caso, nos centraremos en uno de los modelos de aprendizaje automático que más se aplican en problemas reales. También abordaremos el tratamiento de texto y un caso de estudio sobre detección de spam.

  1. Árboles de decisión y bosques aleatorios.
  2. Extracción de características de un texto mediante Bag-of-Words.
  3. Caso de estudio: clasificación de texto para detección de spam.

¿Cuándo y dónde?

El próximo jueves 3 de mayo de 2018. De 16.00h a 18.30h en el aula S1 del edificio Ramón y Cajal del Campus de Rabanales.

¿Por qué se hacen estos talleres?

Este taller se engloba en el marco del proyecto de innovación docente "Uso de la plataforma de simulaciones predictivas Kaggle para la adquisición de competencia relacionadas con el perfil profesional Científico de Datos en asignaturas del grado en ingeniería informática".

Este es el tercero y último de una serie de talleres donde se pretenden enseñar de forma muy personalizada las destrezas y competencias necesarias para afrontar un problema real o de competición del mundo de la Ciencia de Datos.

Plazas ilimitadas
ABIERTA
15
personas
Aula de Software Libre Enviado por i02gupep hace 4 años
Talleres de ciencia de datos y aprendizaje automático. Sesión 2: aprendizaje no supervisado y encadenamiento con tuberías.

Probablemente te sonarán términos como aprendizaje automático (machine learning), inteligencia artificial, Big Data, Deep Learning… La ciencia de datos es un conjunto de técnicas enfocadas a la extracción de conocimiento a partir de datos ya sea para explicarlos, descubrir relaciones entre ellos, predecir valores o clasificar patrones. Dentro encontramos técnicas que se han hecho muy populares como el aprendizaje automático, o machine learning, que se resume como la habilidad de un programa para aprender de los datos.

¿A quién va dirigido?

A estudiantes de tercer o cuarto curso de ingeniería informática esté interesado en acercarse al mundo del aprendizaje automático y a la resolución de problemas enfocados desde una perspectiva práctica. O aquellos que, habiendo asistido a los talleres previos de iniciación, mantengan el entusiamo por aprender, que a fin de cuentas es lo único necesario para realizar esta serie de talleres.

No son necesarios muchos conocimientos previos, no obstante se recomienda echar un vistazo a las diapositivas empleadas en la parte teórica del taller.

No es necesario llevar ordenador portátil, se podrán usar los ordenadores del aula, de hecho es la opción más recomendable.

¿Qué contenidos se darán en este taller?

Durante el taller de iniciación se vieron de forma sutil algunos de estos apartados, ahora será el momento de verlos en profundidad y despacio, de forma que cada participante pueda asimilar a su ritmo toda la información.

  1. Agrupamiento o clustering.
  2. Preprocesamiento o transformaciones.
  3. Encadenamiento de operaciones con tuberías.

¿Cuándo y dónde?

El próximo viernes 20 de abril 2018. De 16.00h a 18.30h en el aula S1 del edificio Ramón y Cajal del Campus de Rabanales.

¿Por qué se hacen estos talleres?

Este taller se engloba en el marco del proyecto de innovación docente "Uso de la plataforma de simulaciones predictivas Kaggle para la adquisición de competencia relacionadas con el perfil profesional Científico de Datos en asignaturas del grado en ingeniería informática".

Este es el segundo de una serie de talleres donde se pretenden enseñar de forma muy personalizada las destrezas y competencias necesarias para afrontar un problema real o de competición del mundo de la Ciencia de Datos.

Plazas ilimitadas
ABIERTA
21
personas
Aula de Software Libre Enviado por cc0gobas hace 4 años
Lo que no me contaron cuando empecé a estudiar

La penúltima charla del Aula de este año va a ser algo diferente. Vamos a contar con antiguos miembros del Aula que tambíén fueron estudiantes de Ingeniería Informática de la UCO. Nos contarán su experiencia durante la carrera y lo que se encontraron cuando empezaron a trabajar. Y lo que echaron de menos durante la carrera. Lo que nadie les contó.

La charla será el martes 3 de abril de 16 a 18 horas, en el aula B16 del Aulario Averroes.

Contaremos con la presencia de:

  • Gonzalo Toledano es un desarrollador Android que viaja, a la vez que trabaja en remoto para una pequeña startup de NY.
  • Iván Portillo es Frontend Developer en Colvin, desarrolla la web, la app y vende flores.
  • Francisco Aranda, CTO de Fontown, el Spotify de la tipografía.

(en ampliación)

Plazas ilimitadas
ABIERTA
7
personas
Aula de Redes y Seguridad Enviado por el1gagrj hace 4 años
CCNA R&S 4

A lo largo del último módulo se formará al asistente en los conocimientos a las redes WAN y los servicios de conectividad requeridos por las aplicaciones convergentes en redes extensas. Este curso se centra en las tecnologías y los servicios de red WAN que requieren las aplicaciones convergentes en una red compleja. En este curso, aprenderá los criterios de selección de dispositivos de red y de tecnologías WAN para cumplir con los requisitos de la red. En este curso:

- Describir distintas tecnologías WAN y sus beneficios.

- Describir las operaciones y los beneficios de las redes virtuales privadas (VPN) y del tunneling.

- Llevar a cabo la configuración y resolución de problemas de operaciones de conexiones seriales.

- Llevar a cabo la configuración y resolución de problemas de conexiones de banda ancha.

- Llevar a cabo la configuración y resolución de problemas de operaciones de tunneling de IPSec.

- Llevar a cabo el control y la resolución de problemas de operaciones de red mediante syslog, SNMP y NetFlow.

- Describir las arquitecturas de red.

Al finalizar este curso, podrá llevar a cabo la configuración y resolución de problemas de los dispositivos de red y resolver problemas comunes con protocolos de enlace de datos. Los estudiantes también desarrollarán las aptitudes y obtendrán los conocimientos necesarios para implementar operaciones IPSec y de redes privadas virtuales (VPN) en una red compleja.

Todos los módulos son teórico-prácticos y estarán compuestos por una breve introducción teórica a la que le seguirá un supuesto práctico durante el que se irán incorporando conceptos y demás contenidos que sean necesarios para la resolución del supuesto práctico.

El curso completo será impartido por el director académico del curso del 16/07/2018 a 20/07/2018 por las mañanas y los contenidos son:

1.- Diseño de redes jerárquicas (2 h presencial + 3 h de trabajo en casa)

2.- Conceptos WAN (2 h presencial + 3 h de trabajo en casa)

3.- Conexiones Punto-a-Punto (2 h presencial + 3 h de trabajo en casa)

4.- Conexiones de sucursal (2 h presencial + 3 h de trabajo en casa)

5.- Frame Relay (2 h presencial + 3 h de trabajo en casa)

6.- Listas de control de acceso (2 h presencial + 3 h de trabajo en casa)

7.- Seguridad y monitorización de redes (2 h presencial + 3 h de trabajo en casa)

8.- Calidad de servicio (2 h presencial + 3 h de trabajo en casa)

9.- Resolución de problemas (2 h presencial + 3 h de trabajo en casa)

10.- Evolución de las redes (2 h presencial + 3 h de trabajo en casa)

Para más información contactar con Amelia Zafra (azafra@uco.es) o Juan Carlos Gámez (jcgamez@uco.es)

(http://www.uco.es/aulaRedesSeguridad/

Plazas ilimitadas