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Organización:  Dr. Matías Gámez Martínez, Dra. Cristina Díaz García y Dr. Víctor R. López Ruiz
Otros Participantes:
Dra. Mª José Calderón y Dra. Nuria Huete (Profesoras de Econometría, UCLM).
Dra. Ana M. López (Profesora de Econometría Instituto L.R.Klein-UAM, Colegio de Economistas de Madrid).
Dr. Jacinto Arias (Director Ejecutivo de Taidy)
Dr. Juan Carlos Cubero (Profesor de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial UGR)
Dr. Manuel Parra (Profesor de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial UGR)
Dr. Esteban Alfaro y Dr. Noelia García (Profesores de Estadística de la UCLM)
Dr. Emilio López (Profesor de Estadística de la UCLM)
Pascual Parada (Profesor de Organización de Empresas de la UCLM y de IEBS)

19 de FEBRERO (viernes)

9:00-9:15 Presentación del Seminario: Dra. Carmen Córcoles (Decana), Dr. Matías Gámez (Profesor de Estadística UCLM) y Dr. Victor R. López Ruiz (Profesor de Econometría UCLM)

9:15-10:15 Ponencia: “Economía digital, Economía disruptiva ¿estamos preparados?”. Dra. Ana López (Profesora de Econometría Instituto L.R.Klein-UAM, Colegio de Economistas de Madrid).

10:15-10:30 Descanso

10:30-12:00 Taller: “Analítica de microdatos, aplicaciones econométricas”. Dra. Mª José Calderón y Dra. Nuria Huete (Profesoras de Econometría, UCLM).

12:00-12:15 Descanso 12:15-13:15 Ponencia: “Tecnología y estrategia para la gestión del ciclo de vida del dato” Dr. Jacinto Arias (Director Ejecutivo de Taidy)

13:15-14:15 Ponencia “Data Strategy e Inteligencia Artificial”. Pascual Parada (Profesor de Organización Emp. UCLM, IEBS)

14:15-14:30 Puesta en común

 

26 de FEBRERO (viernes)

9:00-10:00 Ponencia: “Introducción a la Ciencia de Datos y a la Minería de Datos”. Dr. Juan Carlos Cubero (Profesor de Ciencias de la Computación e

Inteligencia Artificial UGR)

10:00 -11:00 Ponencia: “Introducción al Big Data y aplicaciones en la empresa”, Dr. Manuel Parra (Profesor de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial UGR)

12:00-12:30 Descanso

12:30- 14:30 Taller “Big Data” Dr. Manuel Parra (Profesor de CC. de la Computación e IA UGR)

 

5 de MARZO (viernes)

9:30- 12:00 Taller: “Machine learning: aplicaciones a Economía y Empresa”. Dr. Esteban Alfaro y Dra. Noelia García (Profesores de Estadística de la UCLM)

12:00-12:15 Descanso

12:15-14:00 Taller: “Visualización de datos y elaboración de informes”. Dr. Emilio López y Dr. Matías Gámez (Profesores de Estadística de la URJC y UCLM)

14:00-14:30 Clausura

 

El fenómeno del Big Data es algo que hay que aprovechar en todos los departamentos de la empresa (marketing, finanzas, ventas, operaciones,…). Es crucial hacer un buen uso de la inmensa cantidad de datos que se recopilan a diario; ya sean datos de los clientes, financieros, gestión, logísticos, etc. pues con todo eso podemos predecir actitudes, predecir cantidades, niveles de stock, etc. y la pregunta es ¿cómo extraer y analizar todos estos datos?. En el cuarto seminario, Análisis de Datos y Visualización de datos para elaboración de informes, los estudiantes obtendrán los fundamentos y una experiencia práctica en análisis de datos para poder tomar las mejores decisiones en el día a día empresarial.
Aportar conocimientos y competencias digitales en el tratamiento de datos para el estudiante, especialmente en sus estudios de Grado de Economía, ADE, y Doble Grado Economía-Derecho.
• Plantear la evolución del data mining (proceso de obtención de datos disponibles en la organización) a la ciencia de datos (desde la adquisición del dato hasta la obtención de valor y ventaja competitiva, más asociado a la creación de negocios, al uso de volúmenes más grandes de datos no estructurados)
• Entender los conceptos habitualmente usados y relacionados en el contexto de la ciencia de datos (ej, las fases del ciclo de vida del dato, data lake, data warehouse -almacén de datos-, datos crudos, minería de datos, información de inteligencia)
• Entender la problemática ética en un proyecto de ciencia de datos. Análisis coste-beneficio.
• Mostrar el paso del big data al small data (traducir esos millones de datos a unos pocos -sin perder el valor oculto de los datos- que permitan entender qué pasa con el cliente y en el futuro) con técnicas de análisis de datos: reducir la dimensionalidad del problema (seleccionar variables que impactan más en el comportamiento), agregar datos por segmentación de clientes, construir indicadores significativos (mantengan validez y fiabilidad).
• Análisis estadístico (¿qué está pasando?), modelos de previsión (¿continuará esta tendencia?), predicción (¿qué será lo siguiente que pase?) y optimización (¿qué es lo mejor que puede pasar?)

Todas las menciones
1,5 créditos para los alumnos/as que lo incorporen a LA ASIGNATURA SEMINARIOS DE ESPECIALIZACIÓN
1 para el resto de alumnos/as

Matrícula:  del 1 al 10 de febrero en Apoyo a la Docencia de la FCEE y Cursos Web UCLM (curso337)

 

Precio: 35€

FOLLETO SEMINARIO