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jfcaballero
Probablemente te sonarán términos como Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático (Machine Learning), Big Data, Deep Learning… En relación a ello, el Científico de Datos es un perfil profesional atribuido a personas que trabajan en la Ciencia de Datos y muy ligado a los Ingenieros Informáticos. Requiere fundamentos en estadística, métodos de optimización y una buena formación en lenguajes de programación orientados a este fin. Por tanto, la Ciencia de Datos es una continuación de algunos campos de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva y tiene una estrecha relación con la IA.
La enorme demanda actual que existe hacia el perfil del Científico de Datos (los roles de los Científicos de Datos han crecido más del 650% desde 2012 y cientos de compañías lo están contratando), ha hecho que cada vez más las Universidades apuesten por formar a sus estudiantes en este ámbito, de forma que adquieran destreza en técnicas enfocadas a la extracción de conocimiento a partir de datos, ya sea para explicarlos, descubrir relaciones entre ellos, predecir valores o clasificar patrones.
El grupo de investigación AYRNA (https://www.uco.es/ayrna/), el Aula de Software Libre (https://www.uco.es/aulasoftwarelibre/) y colaboradores, proponen la realización de 2 seminarios introductorios donde se nutra al alumnado de información básica respecto a la programación en Python y el uso de la biblioteca de Aprendizaje Automático Scikit-Learn (más otras bibliotecas auxiliares como Pandas, que facilitan el proceso de obtención de modelos sobre un problema determinado). Estos seminarios están bajo un proyecto de innovación docente: “Potenciando el perfil profesional Científico de Datos mediante dinámicas basadas en competiciones y un grupo de trabajo sobre Aprendizaje Automático”, aplicado a la asignatura de “Introducción al Aprendizaje Automático” de 3º de Grado en Ingeniería Informática, Especialidad en Computación.
¿A quién va dirigido?
A cualquier estudiante o personal de la UCO que esté interesado en acercarse al mundo del aprendizaje automático y a la resolución de problemas enfocados desde una perspectiva práctica. No se necesita formación previa, no obstante se recomienda echar un vistazo a las diapositivas (https://github.com/javism/introduccion-cd-ml) del profesor Javier Sánchez Monedero (https://www.cardiff.ac.uk/people/view/sanchez-monedero-javier), de la Universidad de Cardiff (Wales).
Es muy aconsejable la asistencia para los alumnos de la asignatura de “Introducción al Aprendizaje Automático”, ya que en ella se realizará a final de curso una competición en la plataforma Kaggle (200 euros en premios de reprografía a repartir entre los alumnos más destacados de la competición), donde se podrán utilizar los conocimientos adquiridos en estos seminarios.
No es necesario llevar ordenador portátil, se podrán usar los ordenadores del aula.
¿Quien lo imparte?
En principio el seminario será impartido por los profesores Pedro Antonio Gutierrez Peña y David Guijo Rubio (https://www.uco.es/ayrna/).
No es necesario llevar ordenador portátil, se podrán usar los ordenadores del aula.
Fechas propuestas:
- Jueves 21 de Febrero, de 16:00-18:00
- Jueves 14 de Marzo, de 16:00-18:00
41 plazas
Participantes
41 personas
jfcaballero
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Diego
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AlexMagnus
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Aula de Software Libre
TBA
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