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Organizado por UOC Alumni

Ciclo Data Science

  • Fechas:

    Del 12/02/18 al 31/12/18

  • Lugar:

    Online, Langedijk, Países Bajos (mapa)

Web del evento

Descripción ↑ subir

 

Más de la mitad de la población mundial está conectada a internet y genera grandes cantidades de datos que pueden ser útiles si se manipulan de forma adecuada.
 
Las 4 cápsulas que forman el ciclo dedicado al Data Science se centran en la gestión de la información. Qué es el Data Science; los retos que plantea; los lenguajes de programación que utiliza, y cómo podemos extraer, limpiar, procesar y comunicar los datos dando respuestas, son los ejes de este ciclo que contribuye a la actualización profesional. 
 
El ciclo finalizará con un UOCMeet, el 8 de marzo en Madrid (19h). En el encuentro presencial debatiremos sobre data science y hacia dónde evoluciona este nuevo paradigma de la información. 
 
 
 
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Programa ↑ subir

Las cápsulas que conforman el Ciclo de Data Science son: 
 
1. ¿Qué es Data Science?, a cargo de Josep Curto
 
Actualmente las empresas que quieren convertirse en organizaciones orientadas al dato, no sólo deben apalancarse en la inteligencia de negocio y big data, también deben dominar la ciencia de datos o data science. En esta sesión sabremos en qué se diferencia el Data Science respecto a otras estrategias de generación de valor del dato y en qué hacen las empresas que aplican Data Science a sus procesos, productos, clientes, empleados y proveedores.  
 
2. El camino para articular los datos detrás de productos o usuarios, a cargo de María José Peláez
 
Conoceremos el proceso que existe desde que comienza una pregunta de negocio sobre tus usuarios o tus productos hasta encontrar una respuesta accionable usando los datos disponibles a la problemática que se ha presentado. Haremos un pequeño viaje desde la extracción de datos, la limpieza y el entendimiento de éstos. Y pondremos atención en una comunicación con claras acciones de ataque para resolver el problema. 
 
3. ¿Qué lenguajes de programación necesita un científico de datos?, a cargo de Marcela Castro León
 
Conocemos las características principales de los lenguajes de programación que más se utilizan en la actualidad y cuáles pueden resultar más útiles en función de las tareas del científico de datos. 
 
 
4. Data Science, guía de supervivencia, a cargo de Bartek Skorulski
 
Sabremos qué supone Science en Data Science, cómo los experimentos generan aprendizaje, y si el Data Science puede contribuir a mejorar el mundo. 
 
 
 
 
 
 
 
 

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