Dirigido de forma prioritaria a estudiantes del programa de doctorado en TIC, pero estamos dispuestos a admitir estudiantes de otras ramas si hay plazas disponibles.

    - Proporcionar una comprensión fundamental de las técnicas de análisis y visualización de datos aplicadas a la investigación en TIC.

    - Enseñar a utilizar herramientas Open Source y librerías centradas en el procesamiento y la visualización de datos.

    - Facilitar la presentación de resultados de investigación en formatos visuales claros, atractivos y comprensibles.

    - Capacitar a los estudiantes para transformar datos complejos en gráficos y visualizaciones que respalden sus conclusiones.

    1.- Introducción al análisis y la visualización de datos en TIC.

        - Importancia de los datos en la investigación.

        - Principales desafíos en el análisis y la presentación de resultados.

    2.- Herramientas para análisis y visualización de datos.

        - Exploración de librerías de Python populares en este ámbito, como Pandas, matplotlib o seaborn, y otras plataformas y librerías populares, como plotly.

        - Comparativa de funcionalidades y selección de la herramienta adecuada según el caso de uso.

    3.- Procesamiento de datos

        - Limpieza y preparación de datos para análisis.

        - Métodos para identificar y tratar valores atípicos o incompletos.

    4.- Análisis de datos en investigaciones TIC

        - Exploración de datos mediante estadísticas descriptivas.

        - Identificación de patrones y tendencias relevantes de la investigación.

    5.- Visualización efectiva de resultados

        - Principios básicos de diseño de gráficos y visualizaciones.

        - Creación de visualizaciones que comuniquen datos de forma efectiva y atractiva.

    6.- Casos prácticos y aplicaciones reales

        - Ejercicios prácticos basados en datos de investigaciones reales en TIC.

        - Personalización de gráficos para artículos científicos, presentaciones y conferencias.

        - Integración de visualizaciones en documentos científicos.

CB11 - Comprensión sistemática de un campo de estudio y dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicho campo.

CB12 - Capacidad de concebir, diseñar o crear, poner en práctica y adoptar un proceso sustancial de investigación o creación.

CB14 - Capacidad de realizar un análisis crítico y de evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.

CB15 - Capacidad de comunicación con la comunidad académica y científica y con la sociedad en general acerca de sus ámbitos de conocimiento en los modos e idiomas de uso habitual en su comunidad científica internacional.

- Jesús Sánchez-Oro es Profesor Titular en el Departamento de Informática, siendo uno de los investigadores principales del Grupo de Investigación en Algoritmos de Optimización GRAFO. Ha publicado más de 50 artículos en revistas de reconocido prestigio como Information Sciences, Applied Soft Computing, o Computers & Operations Research, entre otras. Además, ha presentado sus investigaciones en más de 30 conferencias nacionales e internacionales. También ha sido coautor de un capítulo en el conocido Handbook of Heuristics dedicado a Variable Neighborhood Descent. Su investigación se centra en la aplicación de metaheurísticas para resolver problemas reales de optimización combinatoria.

- Sergio Pérez Peló es Profesor Ayudante Doctor en el Departamento de Informática e investigador del Grupo de Investigación en Algoritmos de Optimización GRAFO. Ha publicado 7 artículos en revistas de reconocido prestigio como Information Sciences, Applied Soft Computing, o European Journal of Operational Research, entre otras. Además, ha presentado sus investigaciones en más diferentes conferencias nacionales e internacionales. También ha sido coautor de un capítulo en el libro Discrete Diversity and Dispersion Maximization: A Tutorial on Metaheuristic Optimization, dedicado a Greedy Randomized Adaptive Search Procedure. Su investigación se centra en la aplicación de metaheurísticas para resolver problemas reales de optimización combinatoria.

CRITERIOS DE ADMISIÓN:

1. Haber realizado la inscripción en tiempo y forma.Tendrán prioridad los estudiantes del PD052 TICs.
2. Una vez cerrado el plazo de inscripción, se asignarán las plazas, ordenadas las solicitudes por orden de solicitud.
3. Si la demanda es mayor al número de plazas ofertadas, se priorizará a quienes hayan realizado menos actividades ofertadas por la EID y que no tengan penalizaciones.

CANCELACIONES:

Si no puede realizar la actividad, cancele su solicitud ANTES de que finalice el plazo de inscripción. La inasistencia a las actividades en las que se inscriba se penalizará en el orden de prelación de las solicitudes de actividades posteriores.

- Asistencia obligatoria a, al menos, un 80% de las sesiones del curso.

- Presentación de una visualización aplicada al ámbito de investigación del estudiante.

Para obtener el certificado de la actividad, es necesario cumplir 3 requisitos:

• Asistencia: haber asistido al menos al 80% de las horas de formación,
• Evaluación: haber superado las pruebas o actividades de evaluación planteadas por el profesorado y
• Encuesta de satisfacción: haber accedido a la encuesta de satisfacción de la actividad (disponible cuando el profesorado haya cerrado el acta de la actividad).

Los certificados se podrán descargar de la aplicación de gestión de actividades, una vez se haya cerrado el acta de la actividad.