Herramientas para la Ciencia de Datos
| Fechas: | 25/03, 01/04, 08/04, 22/04, 29/04, 06/05 |
| Horario: | Martes de 9:30 a 11:30 |
| Lugar: | Seminario 1010, Facultad de Psicología, Campus de Somosaguas (UCM). |
| Inscripción: | Mandar correo a Esther Iglesias (esther@psi.ucm.es) [detalles] |
| Dirigido a: | Estudiantes y egresados del Máster de Metodologia de las Ciencias del Comportamiento y la Salud. |
| Precio: | Gratuito para estudiantes y egresados del Máster |
El objetivo de estos seminarios es introducir a los alumnos en un conjunto de herramientas que son ampliamente utilizadas en la Ciencia de Datos y el Big Data. Nuestros egresados y estudiantes se aprovecharán de estos conocimientos ya que les permitirá integrarse mejor en equipos de trabajo multidisciplinares en los que la ingeniería de datos es un aspecto importante y, así mismo, les servirá de iniciación para formación más profunda en las áreas que consideren de relevancia.
Listado de seminarios:
| Día | Seminario | Ponente |
|---|---|---|
| 25/03 | Trabajo en la nube con Azure | Jose Antonio Collado |
| 01/04 | Procesamiento de datos con Matlab | Ignacio Serrano |
| 08/04 | Bases de datos relacionales (SQL) | Manuel Torres |
| 22/04 | Renderizado de documentos con Markdown | José Carlos Chacón |
| 29/04 | Visualización de datos con Tableau | Marcos Romero |
| 06/05 | Sobrevivir a la Ciencia de datos | Eduardo García Laredo y Daniel Ondé |
Dirigido a
Estudiantes y egresados del Máster de Metodología que tengan interés en profundizar en herramientas informáticas de uso habitual en los equipos de trabajo de Ciencia de Datos.
Precio
Los seminarios serán de carácter gratuito para todos los estudiantes y egresados del máster.
Modalidad
La modalidad del curso es presencial.
Horario y lugar
El horario de los seminarios será los martes de 9:30 a 11:30, cada seminario tendrá una duración de dos horas. Los seminarios se impartirán en el aula 1010 de la facultad de Psicología de la UCM.
Certificado
Se emitirá un certificado de asistencia expedido por la facultad de Psicología de la UCM. Para tener derecho al certificado se debe estar inscrito y haber asistido a un 80% de las horas, es decir, haber asistido a 5 de los 6 seminarios.
Inscripción
Para asistir a los seminarios debe hacerse una solicitud previa escribiendo al correo de la secretaria del departamento, Esther Iglesias (esther@psi.ucm.es). En el asunto debe ir "Inscripción Herramientas para la Ciencia de Datos" y en cuerpo del mensaje incluir el nombre, apellidos y correo de la UCM.
Se aceptarán solicitudes hasta cubrir las plazas.
Trabajo en la nube con Azure [25/03]
Azure es crucial para la ciencia de datos debido a sus potentes servicios en la nube, como Azure Machine Learning, Power BI y Azure Synapse Analytics. Ofrece escalabilidad, herramientas de análisis avanzadas, integración de datos, y capacidades de inteligencia artificial, facilitando la creación de modelos predictivos y el análisis de grandes volúmenes de datos.
José Antonio Collado Vega
José Antonio ha trabajado en empresas como Telefónica, Microsoft y Correos, gestionando proyectos en áreas como tecnología, calidad, marketing y responsabilidad social. Ha participado en el European Telecommunications Standards Institute (ETSI) y AENOR, además de ser Profesor Asociado en la Universidad Complutense de Madrid durante 15 años.
Procesado de Datos con MatLab [01/04]
En este seminario introductorio se usará MATLAB para analizar y representar datos. Se aprenderá a leer y editar matrices, realizar operaciones matriciales, utilizar herramientas estadísticas, generar datos aleatorios, ajustar modelos no-lineales y explorar diversas formas de representar datos gráficamente.
Ignacio Serrano Pedraza
Ignacio es Catedrático de Psicología Básica en la UCM. Tras su Tesis doctoral y estancias postdoctorales en neurociencia, se unió al Departamento como profesor titular. Su investigación, centrada en el sistema visual humano, utiliza psicofísica y modelado computacional para estudiar la percepción del movimiento y visión espacial.
Bases de datos relacionales (SQL) [08/04]
En este seminario aprenderás sobre formatos de almacenamiento de datos como CSV, JSON y Parquet, y cómo procesar grandes conjuntos de datos con R. También se introducirá SQL, conceptos de bases de datos relacionales y cómo interactuar con ellas usando R y el gestor SQLite.
Manuel Torres Acosta
Manuel es profesor en el Máster de Metodología de la Investigación en las Ciencias de la Salud, en la UNIR. Cuenta con una amplía experiencia como analista de datos en contextos empresariales.
Renderizado de documentos con Markdown [22/04]
Markdown es esencial en R, ya que permite combinar código, texto y visualizaciones en un solo documento reproducible. Su integración con RStudio facilita la creación de informes, artículos y documentos interactivos en formatos como HTML, PDF y Word. Es clave en la ciencia de datos por su capacidad de automatización y documentación reproducible.
José Carlos Chacón
José Carlos es profesor en la Facultad de Psicología de la UCM y del Máster en Metodología de las Ciencias del Comportamiento. Además, ocupa el cargo de Vicedecano de Alumnos, destacándose por su compromiso con la formación académica y el apoyo a los estudiantes en su desarrollo académico y profesional.
Visualización de datos con Tableau [29/04]
En este seminario, exploraremos los fundamentos de Tableau para la visualización de datos. Usaremos Python y R para procesar datos y luego crearemos dashboards interactivos en Tableau. El objetivo es aprender a comunicar resultados de forma clara, visual y estratégica, generando insights innovadores y creativos.
Marcos Romero
Marcos Romero, doctorando en la Universidad Autónoma de Madrid, investiga el análisis longitudinal de trayectorias de desarrollo. Con formación en Data Science y Metodología, ha trabajado en proyectos de machine learning, modelos de ecuaciones estructurales y redes psicométricas, colaborando con TEA Ediciones y la UCM.
Sobrevivir a la Ciencia de datos: Fuentes de financiación y elaboración de presupuestos [06/05]
Este seminario está dirigido a psicólogos/as especializados en metodología, diseño de investigación y análisis de datos en Ciencias Sociales y de la Salud. Los participantes aprenderán a elaborar presupuestos especializados, elaborar facturas y reflexionar sobre las ventajas de trabajar como autónomo frente a un empleo fijo.
Eduardo García Laredo
Docente en UNIR y UNED, imparte diversos másteres y grados en Psicología. Doctor en Neurociencias por la UCM, con formación en neuroimagen. Su trayectoria laboral se enfoca en actividades académicas, neurociencia, análisis de datos, metodología de investigación y gestión de proyectos de investigación.
Daniel Ondé
Daniel Ondé Pérez es metodólogo y experto en análisis estadístico desde 1999. Doctor en Psicología, es profesor en la UCM desde 2015, impartiendo diversas asignaturas. Ha publicado artículos en revistas de impacto y participa en proyectos de investigación. Es miembro del grupo UCM 940178 y editor asociado de la SJP.
Contacto
Para cualquier duda o aclaración contactad con Miguel A. Castellanos (mcastellanos@psi.ucm.es) o Jesús María Alvarado (jmalvara@ucm.es)