Workshop Open Data
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Entorno Económico y Operaciones
Add to calendarEste taller tiene como objetivo que el alumno empiece a sacar partido del open data del punto de vista de un reutilizador, por medio de casos prácticos en los que se accede a distintos datos para resolver varios problemas. Además, analizaremos las plataformas de concursos, como Kaggle, como medio de aprendizaje, de acceso a datos y de acceso a código abierto para usar esos datos.
Descripción
Este workshop tiene como finalidad introducir al alumno en el análisis de series temporales de forma práctica, haciendo un recorrido desde el análisis exploratorio de datos hasta los modelos más recientes que usan las empresas.
El análisis de series temporales es un campo muy amplio y conocido de la estadística y la inteligencia artificial, en el que se lleva investigando e invirtiendo muchos años. Es por ello que el enfoque práctico de este análisis se hace indispensable para afrontar un problema tan común en el mundo empresarial. De este modo se podrá conocer los diferentes pasos que hay que tomar cuando un reto de estas características aparece en el día a día de un científico de datos.
Se repasarán los conceptos de series temporales vistos durante el máster, pero se incidirá en cómo trabajarlos de forma práctica. Se trabajarán con modelos estadísticos, deep learning y librerías tan conocidas como Prophet.
Además, se aprenderán servicios muy interesantes y relevantes de Azure, el cloud de Microsoft. Una de las herramientas clave para el mundo Big Data – AI.
Information
Objetivos
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Enfrentarse a un problema de series temporales de una forma práctica.
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Conocer diferentes librerías y herramientas para trabajar el análisis de series temporales.
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Entender el estado del arte del análisis en series temporales.
Metodología
ENAE desarrolla una metodología activa y participativa, "Learning by doing", que alterna las exposiciones de conceptos, técnicas y métodos de análisis, con el desarrollo de casos prácticos que reflejan situaciones empresariales reales.
Con el fomento del trabajo en equipo se pretende conseguir la integración de todos los miembros y resolver de una forma más eficaz los casos planteados, mediante el intercambio de distintos puntos de vista, opiniones y experiencias. Se aprenderá de los formadores pero también de las experiencias profesionales de los compañeros.
Datos del programa
Duración: El curso tiene una duración de 12 horas lectivas.
Días de clase: 13 y 19 de junio.
Modalidad: El curso se imparte en modalidad 100% online, combinando clases en directo, donde podrás interactuar con el profesor y tus compañeros, y videoconferencias. También tendrás a tu disposición las grabaciones en CANVAS, nuestro campus virtual.
Curso bonificable por FUNDAE.
Sede: Edificio ENAE. Campus Universitario de Espinardo 30100, Espinardo, Murcia.
MÓDULES
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Descomposición de series temporales con Python.
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Visualización con Python.
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Operaciones en series temporales con Python.
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ARIMA / SARIMA
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Tensorflow
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Prophet
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Introducción
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Azure Cognitive Services
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