Ciencia de Datos: Un Enfoque Práctico en la Era del Big Data (3ª edición, febrero/marzo 2017)

Contacto: Jorge Casillas <casillas@decsai.ugr.es>, http://decsai.ugr.es/~casillas

Ofertas de empleo en Ciencia de Datos (actualizado el 29/06/2016)

Descripción completa del curso (3ª edición, febrero/marzo 2017)

Descripción detallada de contenidos

MATRICULACIÓN: Página del curso en la web del Centro Mediterráneo

Reconocimiento de créditos ECTS optativos confirmados (está pendiente de resolución en la edición actual para la mayoría de titulaciones):
  • Grado en Estadística: 1,5 ECTS
En ediciones anteriores, se otorgó lo siguiente en el resto de titulaciones:
  • Grado en Ingeniería Informática: 2 ECTS
  • Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación: 1 ECTS
  • Grado en Matemáticas: 1 ECTS
  • Grado en Ingeniería Electrónica Industrial: 3 ECTS
  • Grado en Ingeniería Civil: 3 ECTS
Nuevas titulaciones donde se ha solicitado la convalidación ECTS:
  • Doble Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas: pendiente de resolución
  • Grado de Información y Documentación: pendiente de resolución
  • Grado en Economía: pendiente de resolución

Introducción

Ciencia de Datos es un área de trabajo interdisciplinar que incluye procesos para recopilar, preparar, analizar, visualizar y modelizar datos que permitan generar conocimiento útil para comprender problemas complejos...
Ciencia de Datos es un área de trabajo interdisciplinar que incluye procesos para recopilar, preparar, analizar, visualizar y modelizar datos que permitan generar conocimiento útil para comprender problemas complejos y ayudar en la toma de decisiones. Estos datos con frecuencia son no estructurados y heterogéneos. En muchas ocasiones, se trata de grandes volúmenes de datos que por su complejidad y diversidad requiere de arquitecturas y técnicas innovadoras para extraer conocimiento relevante: es el conocido big data. Ciencia de Datos es un campo emergente con una alta aplicabilidad en ciencias de la salud, marketing, negocios, mercados financieros, transporte, comunicaciones, redes sociales, etc.

Como indica la consultora Gartner (la más prestigiosa en tecnologías de la información), los científicos de datos no son analistas de negocio tradicionales, son profesionales con la rara capacidad para obtener modelos matemáticos a partir de datos que generan beneficios empresariales claros y contundentes. Así, cada vez más se exigen profesionales con habilidades en campos como informática, matemáticas, estadística o negocios que dominen las nuevas tecnologías y sepan gestionar datos. Las empresas de todos los sectores están adoptando cada vez más la Ciencia de Datos, de modo que la demanda de expertos en este sector es enorme; así lo refleja un estudio del MIT Sloan Management Review (2015). Catalogada por el Harvard Business Review como la profesión 'más sexy del siglo XXI' (2012), está considerada como una de las mejores oportunidades laborales de los próximos años (no en vano, Glassdoor la define como la mejor profesión en 2016). Según un estudio basado en información de LinkedIn (2015), el número de profesionales en Ciencia de Datos se ha duplicado en los últimos cuatro años. Otro estudio de Burtch Works (2015) reconoce el impacto positivo en el salario al incluir conocimientos de Ciencia de Datos.

Objetivos

Los planes de formación universitaria reglada difícilmente reaccionan a oportunidades laborales emergentes. Además, se tiende a delimitar fronteras que dificultan el desarrollo de especialidades híbridas. Este curso pretende iniciar al alumno en el campo de Ciencia de Datos, sirviendo así de puente...
Los planes de formación universitaria reglada difícilmente reaccionan a oportunidades laborales emergentes. Además, se tiende a delimitar fronteras que dificultan el desarrollo de especialidades híbridas. Este curso pretende iniciar al alumno en el campo de Ciencia de Datos, sirviendo así de puente entre diversas disciplinas y ayudando a completar la formación universitaria con una orientación eminentemente práctica. El curso se compone de 30 horas lectivas presenciales repartidas en 15 horas de conceptos teóricos y fundamentos y otras 15 horas de prácticas con software especializado y datos de casos reales.

La teoría incluye visualización de datos, técnicas de clasificación básicas (árboles de decisión, redes neuronales…) y avanzadas (máquinas de soporte vectorial, ensemble learning, deep learning…), preprocesado (eliminación de ruido, imputación de valores perdidos, reducción de datos…), aprendizaje no supervisado (agrupamiento y reglas de asociación), aprendizaje incremental y minería de flujo de datos, big data y sus paradigmas y, finalmente, experiencias reales de Ciencia de Datos en la empresa. La práctica introduce al alumno en herramientas software tales como KNIME y R y arquitecturas como Hadoop y Spark. También se adquirirá experiencia en la plataforma Kaggle para competiciones en problemas reales.

A quién va dirigido

Las personas que se dedican a la Ciencia de Datos se conocen como científicos de datos, que no es más que una mezcla de matemáticos, estadísticos, informáticos...
Las personas que se dedican a la Ciencia de Datos se conocen como científicos de datos, que no es más que una mezcla de matemáticos, estadísticos, informáticos y creativos con habilidades para recopilar, procesar y extraer valor de las diversas y extensas bases de datos; imaginación para comprender, visualizar y comunicar sus conclusiones a los no científicos de datos; y capacidad para crear soluciones basadas en datos que aumentan los beneficios, reducen los costos y ayudan a construir un mundo mejor.

El curso se orienta a estudiantes de grado, máster y profesionales con formación previa principalmente en informática, matemáticas, estadística, física, ingeniería o empresariales que busquen completar su formación como científico de datos. La presentación de los fundamentos teóricos y el uso de software especializado se impartirán de forma apropiada para atender a las diferentes especialidades del alumnado. Ciencia de Datos es una disciplina que se nutre de experiencias y formaciones diversas, de modo que el curso aprovechará la variedad de necesidades y capacidades del alumnado.

Equipo docente

El profesorado lo componen docentes e investigadores universitarios séniores y jóvenes del área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada. Se trata de personal altamente especializado...
El profesorado lo componen docentes e investigadores universitarios séniores y jóvenes del área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada. Se trata de personal altamente especializado en Ciencia de Datos con excelentes trayectorias en investigación. El área de Ciencias de la Computación de la Universidad de Granada está considerada según el prestigioso ranking ARWU 2015 de Shanghái como la 42 mejor del mundo, sexta de Europa y primera de España.

Jorge Casillas - coordinador
Jesús Alcalá
Alberto Fernández
Salvador García
Jorge Guanín
Sergio Ramírez

En ediciones anteriores, participaron también Francisco Charte (1ª y 2ª ed.) y Sara del Río (1ª y 2ª ed.).

En cada edición, el curso cuenta también con la participación de un(a) conferenciante invitado/a con gran experiencia en el uso de ciencia de datos en la empresa.
  • 1ª edición (marzo-abril 2016): En la primera edición nos visitó Daniel Villatoro, Científico de Datos Senior en Vodafone Group (Londres, Reino Unido), que trabajó anteriormente en BBVA Data & Analytics y es profesor en el Master in Business Analytics & Big Data (IE Business School, Madrid).
  • 2ª edición (junio-julio 2016): En la segunda edición nos visitó Joaquín Derrac, que tras el desarrollo de su tesis doctoral en aprendizaje automático, comenzó su experiencia profesional en Londres (Reino Unido) dentro de la compañía Affectv (basada en tecnología de publicidad) y posteriormente en Harper Collins (perteneciente a la industria editorial). Ha desarrollado varios proyectos sobre la segmentación de clientes, recomendación y personalización de usuario, evaluación de desempeño y análisis de datos.
  • 3ª edición (febrero-marzo 2017): En la tercera edición nos visitará Pedro Antonio de Alarcón, Científico de Datos Senior en LUCA: Data-Driven Decisions en su centro de Telefónica I+D en Granada. Sus 20 años de experiencia como científico de datos, los últimos 10 en Telefónica, nos darán una valiosa visión de la realidad del sector.

Teoría (15h)

Prácticas (15h)

Evaluación

Planificación

Lugar de celebración

Centro de la Construcción Sostenible de Padul (CLOC). Vivero de empresas, formación y coworking en un edificio vanguardista energéticamente eficiente ubicado en El Padul, a 20 minutos de Granada

Ubicación: https://goo.gl/maps/ZoqN63ZnqJt
Horario de autobuses