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Charla: Uso de herramientas de bigdata para monitorización y análisis de capacidad de los sistemas en Edicom
El próximo miércoles 31 de octubre de 2018 a las 17:00 en el salón de actos de la ETSINF, la empresa EDICOM en colaboración con la ETSINF, imparte la charla: Uso de herramientas de bigdata para monitorización y análisis de capacidad de nuestros sistemas en Edicom Resumen Introducción al Bigdata, por donde empezar.Una imagen vale…
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El Máster en Big Data colabora en el Curso de verano de la Cátedra de Transparencia UPV
Del 7 al 9 de septiembre de 2016 se celebra en la Escola Tècnica Superior ‘Enginyeria Informática (ETSINF) de la Universitat Politècnica de València el curso Transparencia a través de los datos como una iniciativa de la Cátedra de Transparencia UPV y la Escuela de Verano de la ETSINF. El Curso surge en el marco de…
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Abierto plazo de preinscripción para el Máster en Big Data Analytics
Hasta principios de septiembre permanecerá abierto el periodo de preinscripción para el Máster en Big Data Analytics. El plazo se extenderá hasta el día 5 de septiembre. El Máster en Big Data Analytics se dirige preferentemente a Licenciados/Ingenieros/Ingenieros Técnicos/Graduados en Informática/Telecomunicaciones, Ingenieros/Ingenieros Técnicos Industriales especialidad Electrónica, Licenciados o Graduados en Matemáticas o Ciencias Físicas. Los objetivos generales de este Máster…
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Visualización de datos médicos
Visualización de datos médicos (0,5 ECTS) Visualización avanzada en R: ggplot2 qplot ggplot como lenguaje gráfico de programación: sintaxis y semántica. Construyendo gráficos con ggplot2 Ejemplos simples con ggplot2 Ejemplos avanzados con ggplot2 Un ejemplo complejo: visualización de información multidimensional sobre proyección geográfica Love0 Share Tweet Share Pin
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Text Mining
Text Mining (2 ECTS) Detección de plagio Reuso de información vs. plagio Análisis del estilo de escritura Detección de plagio intrínseca y externa Detección de plagio translingüe Perfiles de autores en los medios sociales Identificación de la edad Identificación del género Identificación de la personalidad Identificación del idioma nativo Prácticas sobre datasets de datos reales…
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Técnicas y herramientas para la visualización de datos y resultados
Técnicas y herramientas para la visualización de datos y resultados (2 ECTS) Cómo diseñar una descripción informativa de una base de datos en base a visualizaciones gráficas Visualización de datos crudos Representaciones gráficas de datos procesados Tipos de visualización de datos según las necesidades del análisis: Filtrar Resumir y sintetizar información Detectar extremos o outliers…
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Aplicaciones del Aprendizaje Automático
Aplicaciones del Aprendizaje Automático (1 ECTS) APIs de Aprendizaje Automático Arboles de decisión y conjuntos de arboles para la automatización de toma decisiones basadas en datos. Definición de problemas, denormalización de datos e ingeniería de atributos para aprendizaje automático. Love0 Share Tweet Share Pin
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Text Mining en Social Media
Text Mining en Social Media (1 ECTS) Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural Procesamiento básico de textos: tokenización, lematización, stemming, extracción de vocabulario, frecuencias, … Manejo de diferentes formatos de textos: html, xml, txt Problemas de PLN: POS tagging, NER, Shalow Parsing, … Recursos lingüísticos: diccionarios, corpus, Wordnet, … Herramientas de PLN: NLTK con Python.…
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Herramientas estadisticas para Big Data (Analytics)
Herramientas estádisticas para Big Data (Analytics) (2 ECTS) Técnicas de muestreo y preprocesamiento de datos Estimación e intervalos de confianza. Contraste de hipótesis Estimación de tamaño muestral Cálculo de intervalos de confianza para la proporción de una distribución binomial Evaluación y valoración de modelos Matriz de confusión Curvas ROC Medidas estadísticas de división y combinación…
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Introducción al Aprendizaje Automático
Introducción al Aprendizaje Automático (2 ECTS) Técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado Función de pérdida (Loss function), estrategias de validación (leaving-one-out, cross-validation). k-NN, Parzen Windows, KD-Trees, … Clustering paramétrico y no parámetrico: K-means, GMM … Modelos conexionistas: redes neuronales Deep Learning: RBM, Auto-encoders, DBN/DNN Learning from Data Streams Love0 Share Tweet Share Pin
