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Curso Analítica de datos usando ciencia de redes

Información General

Presentación

Curso Analítica de datos usando ciencia de redes

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Educación Continuada: programas abiertos y empresariales de educación no formal que optimizan el desempeño profesional.

Descubre los principios clave de la ciencia de redes: desde análisis de grafos hasta dinámicas de red, ¡domina los conceptos fundamentales para entender la estructura y el funcionamiento de sistemas complejos!"

Las redes aparecen prácticamente en todos los entornos de la vida humana. Los humanos nos organizamos naturalmente construyendo redes (sociales, económicas, biológicas), nuestras familias y vecindarios son redes importantes para nosotros. Las organizaciones funcionan mediante la construcción de redes complejas e interconectadas de asociaciones comerciales y financieras. las redes no humanas existen en casi cualquier lugar donde se mire, los genes y las proteínas interactúan entre sí a través de redes biológicas complejas.

"Las redes nos permiten descubrir patrones y leyes universales que gobiernan sistemas complejos. Son la llave maestra para desbloquear el conocimiento en una era interconectada".

Albert Barabasi-László

Este curso se centra en el estudio del marco conceptual y aplicado general de la ciencia de redes y su aplicación al análisis de datos. Está diseñado para ayudar a los participantes a comprender y aplicar conceptos avanzados de análisis de datos en el contexto de las redes complejas.

Por qué estudiar con nosotros

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  • El estudio de la ciencia de redes es esencial en la comprensión y optimización de sistemas complejos en una variedad de campos, lo que contribuye significativamente a la toma de decisiones informadas y al avance del conocimiento.
  • Proporciona información valiosa para la toma de decisiones en una amplia variedad de campos, desde la política pública hasta la gestión empresarial.
  • Promueve la innovación al revelar patrones ocultos y conexiones en datos, lo que puede llevar a nuevos descubrimientos científicos y avances tecnológicos.
  • Permite la modelación de sistemas complejos en una amplia gama de disciplinas, desde la biología y la sociología hasta la tecnología de la información y la economía.

El participante obtendrá:

  • Competencia en el uso de herramientas de análisis de datos, incluyendo Python, R y bibliotecas específicas para el análisis de redes.
  • Capacidad para recopilar, limpiar y transformar datos de redes complejas de diversas fuentes.
  • Experiencia en la visualización de datos de redes para la comunicación efectiva de resultados.
  • Habilidad para aplicar algoritmos de análisis de redes, identificar patrones y realizar inferencias.

Metodología

El curso se divide en módulos semanales, con una combinación de conferencias, discusiones, tareas y proyectos prácticos.

Deberes del participante

  • Contar con conexión a internet de banda ancha.
  • Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo.
  • Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
  • En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que la involucren e ingresar con un navegador libre de caché.
  • Conectarse a las sesiones de clase con mínimo diez minutos de antelación, de manera que verifique la conexión y realice los ajustes del caso.
  • Disponer de materiales para tomar apuntes.

Certificación

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente como mínimo en el 90 % de las sesiones programadas.

Perfil del aspirante

Estudiantes
  • Estudiantes de pregrado y posgrado en Ciencias Naturales o Ciencias Sociales, interesados en mejorar sus capacidades de modelación. Profesionales de cualquier área interesados en actualizarse en el tema de modelación.

Contenido temático

Módulo 1. Conceptos Básicos y Análisis local de redes (6 Horas)

  • Introducción a la Ciencia de Redes (3 horas)
  • Propiedades locales (Centralidad) (2 horas)
  • Taller de Aplicación (1 hora)

Módulo 2. Análisis Global y Comunidades (6 horas)

  • Propiedades Globales de una red (3 horas)
  • Comunidades en una red (2 horas)
  • Taller de Aplicación en Colab (1 Hora)

Módulo 3. Modelos universales de redes (7 horas)

  • Redes Aleatorias (2 horas)
  • Redes Mundo pequeño (2 horas)
  • Redes Preferenciales (2 horas)
  • Taller de Aplicación en Colab (1 hora)

Módulo 4. Analítica de Datos usando Redes Dinámicas (5 horas)

  • Caso de Estudio 1: Vulnerabilidad y Robustez de un red (1 hora)
  • Caso de Estudio 2: Difusión en una red (1 horas)

Fechas y horario

El curso se realizará entre el 28 de agosto y el 2 de octubre de 2024, los miércoles de 6:00 p.m. a 10:00 p.m., en modalidad remota a través de Microsoft Teams.

En sus programas de Educación Continuada, la Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos si no cuenta con el número de personas requerido. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Objetivos alcanzables

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  • Conocer, comprender y aplicar los modelos de redes más importantes.
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  • Estudiar las herramientas de modelación en redes de mayor relevancia.
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  • Entender las ventajas y desventajas de la modelación con redes complejas.
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  • Aprender a construir y analizar un modelo de redes aplicado a un fenómeno real.

Valor de la inversión

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El valor de la inversión es de $1.035.000 (un millón treinta y cinco mil pesos m/cte.) por participante.

Descuento de 5 % por pronto pago hasta el 14 de agosto de 2024.

Inscripciones hasta el 26 de agosto de 2024. 

Conferencistas Invitados

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Alfonso Meléndez Acuña

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Ingeniero de sistemas, matemático y magíster en Ingeniería de Sistemas de la Universidad de los Andes. Investigador en educación matemática y uso de tecnología en la educación. Profesor titular de la Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito. Autor del libro Modelación basada en agentes. Amplia experiencia en los temas de pensamiento complejo y sistemas complejos y su modelación.

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