Taller de Técnicas Analíticas de Big Data: Aprendizaje Automático Aplicado (Madrid)
Convocatoria 
2017
Periodo 
24,25 Marzo y 21,22 Abril 2017
Duración 

16 h.

Horario 

Viernes, de 16:00 a 20:30 h. y Sábados, de 9:00 a 13:30 h.

Lugar 
Madrid
Modalidad 
Presencial
Precio 
  • General: 500 €
  • Antiguos Alumnos: 400 €
  • Socios del Club EOI: 250 €

 

Este curso puede financiarse a través del sistema de bonificaciones de la Fundación Tripartita. Puedes informarte en http://www.fundaciontripartita.org/.

Recuerda que si tu empresa se acoge a la bonificación debe comunicarlo a la Fundación Tripartita, como mínimo, 7 días naturales antes del inicio del curso.

Introducción

Resulta un hecho evidente que, en nuestros días, la mayor parte de la información que mueve el mundo desarrollado, la que se emplea para la toma de decisiones, es, eminentemente, digital. Es posible que, en origen, esa información no provenga de una fuente digital, es imprescindible que si se desea estudiar, es decir, convertir datos en información, en cualquiera de los ámbitos que se trabaje, es necesario digitalizarla y almacenarla.

El desarrollo de técnicas avanzadas para extraer valor de los datos junto con las innovaciones en tecnologías de almacenamiento y procesamiento paralelo (Big Data), han redefinido el rol profesional del analista de datos. Business analytics es el término que hace referencia a los científicos de datos (data scientists), que trabajan en diferentes áreas del negocio, aplicando técnicas analíticas avanzadas para solucionar problemas, identificar oportunidades, optimizar costes o rediseñar procesos entre otras tareas.

Esta área profesional requiere el uso de herramientas y entornos de data science, así como de conjuntos de bibliotecas software específicas que permiten realizar diferentes tareas de análisis estadístico, aprendizaje automático o minería de texto, entre otras técnicas. Este programa de Formación Continua ofrece una formación modular, estructurado en cuatro módulos o bloques, que el alumno puede hacer en su totalidad o eligiendo módulos sueltos, siempre y cuando domine los contenidos previos para poder realizarlo. Además el programa completo contiene unos talleres prácticos de aplicación en diferentes áreas de negocio: analítica financiera, analítica de marketing y analítica de operaciones entre otras.

Objetivo
  • Conocer diferentes tipos de técnicas analíticas para tipos de datos particulares y conocer a nivel de uso y aplicación diferentes tecnologías de procesamiento Big Data.
  • Contenido

    Aprendizaje Automático Aplicado (16 h) - 24, 25 Marzo y 21,22 Abril 2017

    **Estas son las dependencias, que lógicamente se "acumulan", por lo que debe tener conocimientos previos:

    * Para hacer aprendizaje automático aplicado:

    • Requiere las competencias del módulo de Python y las del Módulo de Análisis Estadístico.

    * Para hacer Procesamiento paralelo con Hadoop:

    • Requiere Almacenamiento escalable NoSQL.

    * Para hacer Procesamiento paralelo con Spark:

    • Requiere Procesamiento paralelo con Hadoop.

    * Para hacer Tecnologías de Streaming:

    • Requiere Procesamiento paralelo con Spark

    * Para hacer Procesamiento del lenguaje natural:

    • Requiere aprendizaje automático aplicado

    * Para hacer AWS:

    • Requiere Procesamiento paralelo con Hadoop.

    * Para hacer Aprendizaje automático escalable:

    • Requiere aprendizaje automático aplicado.
    • Requiere Procesamiento paralelo con Hadoop.
  • Metodología

    • Clases presenciales de carácter práctico.
    • El participante trabaja en su propio portátil, con el software instalado previamente de acuerdo a las indicaciones del profesor.
    • Dado el carácter práctico de uso de herramientas, se estima una carga de trabajo personal de unas 3 horas adicionales por hora de clase, de acuerdo a las indicaciones del profesor, para un aprovechamiento óptimo.
    • Seguimiento mediante el envío de tareas de auto-evaluación mediante un aula virtual.
  • Claustro

    Miguel Ángel Sicilia

    Miguel-Angel es Catedrático de Universidad en el área de Lenguajes y Sistemas Informáticos en la Universidad de Alcalá desde 2011. Es actualmente director del programa de doctorado interdisciplinar en Información, Comunicación y Conocimiento en la Sociedad en Red. Es asesor de EOI desde 2014 en las áreas de data science, business analytics y Big Data.

    Obtuvo el título de Ingeniero en Informática por la Universidad Pontificia de Salamanca en 1996 y el de Licenciado en Documentación por la Universidad de Alcalá en 2010. Obtuvo el título de Doctor Ingeniero en Informática por la Universidad Carlos III en 2003. Trabajo en la industria desde 1996 a 2002, en diferentes empresas como desarrollador, arquitecto software y consultor de e-commerce.

    Su actividad investigadora se ha centrado en el razonamiento automatizado, el análisis de datos y el aprendizaje automático en diversos dominios de aplicación, desde ciberseguridad a agricultura pasando por la educación o el marketing, habiendo liderado proyectos nacionales y Europeos en esas áreas.

    Es actualmente editor en jefe de la revista Program de Emerald, indexada en el ranking de impacto JCR de ISI-Thomson, y es miembro del comité editorial de otras revistas indexadas en diversas áreas.
     

    Guillermo González Sánchez 

    Actualmente es científico de datos en Strategy Big Data. Realiza formación, creando e impartiendo cursos así como modelado estadístico. Licenciado en Matemáticas, se desarrolla en áreas matemáticas y estadística relacionadas con bigdata y programación científica en Python. Anteriormente ha trabajado como formador particular a nivel universitario y máster, profesor sustituto de universidad y perito estadístico.

    Alfonso Campos de Padua 

    Ingeniero informático y master en Big Data & Business Analytics con 4 años de experiencia profesional, la mayor parte en entornos Big Data.

    Su  interés por conocer el funcionamiento de la tecnología extremo a extremo y su capacidad para tener una visión de conjunto sobre los distintos procesos, le ha llevado a trabajar a medio camino entre la infraestructura de entornos de tratamiento masivo de datos o Big Data y la analítica de aprendizaje automático sobre estos volúmenes de datos o Data Science.

    Desde esta posición, tiene la oportunidad de tomar decisiones en ámbitos tan dispares como la arquitectura de soluciones, la arquitectura técnica, la productivización de proyectos analíticos o la ingeniería de aprendizaje automático, tanto desde el plano de gestión como del técnico.

    Actualmente, ocupa una doble posición como VP Engineering & Principal Consultant en Strategy Big Data que le posibilita realizar el acompañamiento del proyecto desde su concepción como una idea de negocio- pasando por la definición en términos tecnológicos - hasta llegar a su puesta en valor con la explotación - tras su implementación.
     

    Julio Melero Casado

    Julio Merelo Casado es Ingeniero informático de formación y DOER de pasión y profesión. Es el manager del área Transformación Tecnológica y Arquitectura Digital de la empresa energética Viesgo (anteriormente E.ON). Trabaja en el diseño e implementación de arquitecturas digitales de alto rendimiento que permitan la interconexión entre los sistemas ERP legacy y los nuevos sistemas informacionales.

    La combinación de múltiples tecnologías y paradigmas da como resultado la implantación de servicios virtualizados en la nube, integración de sistemas core con Entreprise Service Bus, la API-ficación del core de negocio, para el desarrollo de nuevo modelos de negocios digitales, y la integración con dispositivos IoT.

    También es uno de los pioneros en implantar soluciones blockchain en el universo de las energéticas.

    Henry Navarro

    "Desde el inicio de sus estudios, demostró un gran interés por las probabilidades y la estadística, lo cual le ha llevado a conocer el mundo de la programación, pues permite realizar cálculos y análisis con más precisión y en una cantidad de tiempo considerablemente reducida, con lo cual se vio en la necesidad de desenvolverse en diferentes lenguajes de programación, adaptándose muy rápidamente. Entre todos estos lenguajes, hay uno en el que se he especializado y en el que es considerado un experto:" R" . Por su sencillez, por ser código abierto y por tener diferentes herramientas que permiten realizar estudios y simulaciones de todo tipo, ha pasado a ser una herramienta indispensable para su desarrollo profesional.


    Con este maravilloso lenguaje ha llevado a cabo distintos proyectos e investigaciones, pero la más importante ha sido desarrollar un modelo binario estadístico-matemático, que permitiera predecir cuándo dos personas van a dejar de llamarse telefónicamente, para esto se manejó grandes cantidades de datos y el 90%  de los resultados fue desarrollado en R. Esta investigación se encuentra próxima a publicarse.


    Adaptarse fácilmente a los lenguajes de programación, así como  la facilidad para las matemáticas, conocimientos en machine learning y la adicción a la ciencia de datos le permiten aplicar técnicas de modelización a situaciones de la vida real que generan resultados fascinantes. Los datos nos brindan información sumamente valiosa que si se sabe aprovechar se pueden obtener grandes resultados y para esto, sin lugar a dudas es necesario el conocimiento de mecanismos como R y considera que enseñar a otras personas la importancia de lenguajes como éste, es una asignatura pendiente que tiene en sui profesionalización, por lo que, dictar un curso de  una herramienta tan importante en una escuela de tanto prestigio en la Comunidad de Madrid como la Escuela de Organización Industrial, le permitiría crecer profesionalmente y brindar a otras personas la mayor cantidad de conocimientos que sea posible con la finalidad de que éstos también pueda formarse profesionalmente como lo hizo en su debido momento."

    Antonio Sarasa

    Doctor en Inteligencia Artificial y Matemática Computacional. Universidad Politécnica de Madrid. Doctor en Sistemas Informáticos y Programación. Universidad Complutense de Madrid. Licenciado en CC Matemáticas. Especialidad CC Computación. Universidad Complutense de Madrid. Ingeniero Técnico Informático en Sistemas.

    Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. UNED. Ingeniería en Informática. Universitat Oberta de Catalunya. Profesor de Sistemas Informáticos y Computación en la Facultad de Informática de la Universidad Complutense de Madrid. Participación en proyectos de I+D+i desde el año 2000 hasta la actualidad.

     

    Carlos García Fernández.


    Ingeniero Informático, UPSAM, Madrid. E-MBA. ICADE, Madrid. Master en Big Data and Business Analytics, CIFF Business School. Profesional con más de 15 años de experiencia en el desarrollo de grandes proyectos software, en donde el desarrollo se realiza en cuatro países y vasta experiencia en el liderazgo de proyectos estratégicos y críticos de cara al cliente en empresas como Alcatel-Lucent, Lucent Technologies e Indra. En la actualidad es socio fundador de la empresa Strategy Big Data.

¿CÓMO SOLICITAR ADMISIÓN?

1. SOLICITUD DE ADMISIÓN

Si estás interesado en formar parte de la próxima convocatoria de este programa, rellena el formulario de la solicitud de admisión y envíanoslo acompañado de una fotocopia de tu DNI, tu CV actualizado, tu certificado de estudios universitarios, otros certificados o títulos de idiomas y una carta de motivación.

2. ENTREVISTA PERSONAL

Una vez recibida tu documentación, el Departamento de Admisiones se pondrá en contacto contigo para concertar una entrevista personal con la Dirección del Programa. De este modo podremos conocerte personalmente y contrastar la información aportada. Los candidatos que no acrediten experiencia profesional deberán además realizar una prueba de admisión online.

3. FORMALIZAR RESERVA

Cuando hayas superado el proceso de admisión, podrás abonar la tasa de reserva para garantizar tu plaza en el programa. Después, deberás enviarnos un email con los siguientes documentos adjuntos: el resguardo del ingreso, el impreso de elección de modalidad de pago y la aceptación del Reglamento General del Alumnado.

BECAS Y AYUDAS

En EOI queremos ayudarte a que logres tus retos profesionales con la mejor formación del mercado. Para ello, te ofrecemos una serie de becas y ayudas económicas que facilitarán tu acceso a los programas de tu interés. Estamos orgullosos de formar parte de tu carrera. MÁS INFORMACIÓN >