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<p><span style="background-color: rgb(255, 255, 255); color: rgb(34, 34, 34);">Estimados,</span></p>
<p style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);"><br>
Desde el <em>16 al 20 de Septiembre de 2024</em> se dictará en nuestra Facultad el Curso<br>
<br>
<strong><span style="font-size: 18px;">Herramientas de análisis de datos para ciencias de la tierra</span></strong><br>
<br>
Quienes quieran inscribirse por favor, completar el Formulario adjunto y enviarlo a <span style="color: rgb(0, 0, 255);"><u><a href="mailto:posgradofcaglp@gmail.com" style="color: rgb(17, 85, 204);" target="_blank">posgradofcaglp@gmail.com</a></u></span><br>
En el correo de envío de Formulario aclarar si se curasará en modalidad “asistente” y “alumno” (ver <strong>Modalidad de cursada y aprobación)</strong><br>
<br>
<strong>Profesor:</strong> Dr. Santiago I. Hurtado<br>
<strong>Carga horaria total del curso:</strong> 40h de cursada + 3h de consultas + 6h examen (otorga 2,5 créditos para las carreras de Posgrado de esta Facultad)<br>
</p>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);"><strong>Cronograma y Temario:</strong></div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);"><br>
1. Clase 1:<br>
</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">a. Definiciones. Inteligencia Artificial. Machine learning. Data Mining. Big Data.</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">Data Cleaning. Proceso KDD. CRISP-DM.</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">b. Estadistica Basica. Percentiles. Media y desvío estándar o mediana e IQR.</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">Robustez y resistencia. Test de hipótesis. Hipótesis nula e hipótesis</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">alternativa. Error tipo I y II. Simulaciones.</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">c. Visualización de datos. Gráficos básicos: scatter-plot, boxplot, violinplot,</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">pararrelplot, heatmap, time-series plot, barplot, histograma. Escalas de</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">colores. Elementos gráficos. Tablas vs. figuras.</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);"> </div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">2. Clase 2:</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);"> </div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">a. Reducción de dimensiones y agrupamiento. Componentes Principales.</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">Arquetipos. Dendrogramas. K-means. Modelos Mixtos Gaussianos.</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">DBSCAN. Método de correlación.</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);"> </div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">3. Clase 3 y 4:</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">a. Modelos. Modelos de regresión. Métodos de ajuste de parámetros. Modelos</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">de suavizado. Modelos aditivos. Modelos Mixtos. Modelos generalizados.</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">Perceptron. Redes neuronales. Redes neuronales profundas. Árboles.</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">Random Forest. Métodos de evaluación cruzada. Feature selection.</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);"> </div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">4. Clase 5:</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">a. Series temporales. Concepto estacionariedad. Correlograma. Puntos de</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">quiebre. Tendencias. FFT. Wavelet. Filtros y técnicas de suavizado. Modelos</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">AR. Modelos LDM. Modelos ARIMA. Cadenas de Markov. Simulaciones.</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">b. Interpolación de datos. Interpolación de series temporales (por ejemplo,</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">ARIMA). Interpolación de datos espaciales (por ejemplo, Kriging).</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); background-color: rgb(255, 255, 255);">Interpolación de datos espacio-temporales.<br>
<br>
<div><strong>Modalidad del curso y objetivo:</strong> El curso tendrá una modalidad de clases expositivas</div>
<div>teóricas, seguidas de discusión teórica y práctica, evaluando metodologías de trabajos</div>
<div>científicos y problemas concretos. Los problemas concretos y trabajos científicos a discutir</div>
<div>serán del área de ciencias de la tierra, y mayormente de la sub-área ciencias atmosféricas.</div>
<div>El fin del curso es brindar a los alumnos las herramientas básicas para poder plantear y</div>
<div>analizar críticamente las metodologías de base estadística de un trabajo científico. A su vez,</div>
<div>no se enseñara cómo ejecutar los métodos vistos ya que se considera que un alumno de</div>
<div>posgrado posee la capacidad de implementar una metodología (una vez vista la teoría) en</div>
<div>el lenguaje de programación que desee.<br>
</div>
<div><strong>Modalidad de cursada y aprobación:</strong> Los alumnos podrán cursar en 2 modalidades</div>
<div>distintas, “asistente” y “alumno”. Quienes participen como “asistentes” solamente deberán</div>
<div>asistir al 80% de las clases para obtener su respectivo certificado y el cupo estará limitado</div>
<div>por el cupo del aula asignada. Los “alumnos” deberán asistir al 80% de las clases y aprobar</div>
<div>un examen final la semana siguiente al dictado del curso. La evaluación final constará de</div>
<div>una exposición oral presentando un problema real y plantear qué abordaje metodológico</div>
<div>visto en clase utilizaría y porque para su estudio. Los alumnos deberán presenciar la</div>
<div>exposición de sus compañeros, ya que sobre estas se discutirá potenciales enfoques</div>
<div>distintos o problemas posibles en la implementación de las metodologías propuestas. Luego</div>
<div>la nota de cada alumno será un promedio de su participación en clase, su participación en el</div>
<div>debate de las exposiciones y su exposición oral. <strong><em>El cupo de alumnos será de 10.</em></strong><br>
</div>
<div><strong>Condiciones a cumplir para tener un acceso prioritario al curso:</strong> Se priorizará a los</div>
<div>alumnos de las carreras de doctorado en ciencias atmosféricas y en geofísica de la FCAG.</div>
</div>
<p><br></p>
<div><span style='font-size: 13px; font-family: "Helvetica Neue", "Segoe UI", Helvetica, Arial, "Lucida Grande", sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);'>--------------------------------------------------------------</span>
<div dir="ltr" style="color: rgb(32, 33, 36); font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font color="#000000"><font face="arial, sans-serif">Geof. Mercedes Gil </font><br>
<font face="arial, sans-serif">Secretaria de Posgrado </font></font></div>
<div dir="ltr" style="color: rgb(32, 33, 36); font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; background-color: rgb(255, 255, 255);"> </div>
<div dir="ltr" style="color: rgb(32, 33, 36); font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; background-color: rgb(255, 255, 255);"><font color="#000000" face="arial, sans-serif">Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas<br>
Universidad Nacional de La Plata</font>
<div><font color="#000000" face="arial, sans-serif"><b style="line-height: 16.5px; background-color: rgb(252, 252, 252);">Teléfono</b><span style="line-height: 16.5px; background-color: rgb(252, 252, 252);">: (0221) - 423 - 6593 int. 1050</span><br>
<a href="http://www.fcaglp.unlp.edu.ar/area-docente/posgrado/posgrado" style="margin: 0px; padding: 0px; outline: none; background-image: initial; background-position: initial; background-repeat: initial;" target="_blank">http://www.fcaglp.unlp.edu.ar/posgrados</a></font><br>
<span style='color: rgb(0, 0, 0); font-family: "Helvetica Neue", "Segoe UI", Helvetica, Arial, "Lucida Grande", sans-serif; font-size: 13px;'>--------------------------------------------------------------</span></div>
</div>
</div>
</body>
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