Data Sciencen, industriatik Silver Economyra Aditu Diploma (Online)

Helburuak

Data Scientisten profilaren eskaera etengabe hazi da azken urteotan (% 47 2020 vs. 2019), eta sektore estrategikoetan sartu da, hala nola bankuetan, telekomunikazioetan, industrian, ikerketan eta silver ekonomian. Profil hori gorantz doa 2012az geroztik, eta eskaera %650 igo da.

Ikastaro aurreratu honen helburu nagusia parte-hartzaileak prestatzea da, datuen analista edo zientifiko bihurtzeko behar diren ezagutzak eta trebetasunak lor ditzaten. Horrela, datuak aztertzeko proiektu osoak diseinatu eta zabaldu ahal izango dituzte, hala nola, datuak prestatzea, analisi eta baliozkotzerako modelatze-teknikak aplikatzea, deployment eta bistaratzea. Hori guztia programazio-lengoaia nagusi gisa Python 3 erabiliz.

Programazioari buruzko oinarrizko ezagutzak dituzten profilei zuzenduta, ikastaro honetan algebra, estatistika eta programazioaren oinarriak errepasatuko dira Python, datuak hartzeko eta aurrez prozesatzeko tekniketan sakonduko da, eta, ondoren, datuak aztertu eta balioztatzeko tekniketan eta haien bistaratzean murgilduko da.

Ikastaroan zehar, parte-hartzaile bakoitzak proiektu pertsonal bat garatu beharko du, prestakuntzan ikasitako ezagutzak eta teknikak aplikatzeko. Horretarako, ikastaroko irakasle aditu baten tutoretza pertsonalizatua izango du.

Ikastaroak 300 orduko iraupena du eta online eskainiko da. 

Mondragon Goi Eskola Politeknikoak profesionalentzako aditu-ikastaro berri hau jarri du abian. Silver Economyarekin zerikusia dutenak sortzen, aztertzen eta ikusten lagunduko duten zientzialarien eta datu-analisten eskaera gero eta handiagoari erantzutea da ikastaroa.

Enpresaren izenean datozen pertsonek Fundae-ren bidez hobariak jaso ahal izango dituzte.

Nori zuzendua

Aditu-ikastaro hau DATU-ZIENTZIALARIEN profila lortu nahi duten profesional guztientzat da.

Profesional diplomadunentzat edo graduatuentzat:

Programazioari buruz aldez aurretik jakitea ezinbestekoa ez den arren, programazio-inguruneetan lan egiten ohituta egotea gomendatzen da, ikastaro osoa Python 3n ematen baita.

Baliabide osagarriak emanen zaizkie ikastaroa hasi aurretik Python hizkuntza ezagutu nahi dutenei.

Programa

M1 Kontzeptuetarako sarrera. Aplikazioak eta erabilera-kasuak

M2  Programazio oinarriak: Python 3

M3 Datuen interpretazioa: estatistika- eta matematika-oinarriak

M4  Datuak aurrez prozesatzea

• M4.1 Ingesta
• M4.2 Datuen esplorazio-azterketa
• M4.3 Preprocesamiento de los datos

M5 Machine Learning

• M5.1 Gainbegiratua: sailkapena
• M5.2 Erregresioa
• M5.3 Gainbegiratu gabea: clustering

M6 Denborazko serieak

M7 Deep Learning:

• M7.1 Sarrera
• M7.2 RNNs
• M7.3 CNNs
• M7.4 Survival Analysis

M8 Bistaratzea

M9 Enpresen eskua erabiltzeko kasuak

M10 Proiektu pertsonala

Metodologia

Programa garatzeko, IRAKASKUNTZA AKTIBOA erabiliko da irizpide orokor gisa, parte hartzeko prozesu batean oinarritua, eta haren jarraipena eta kontrol akademiko eta teknikoa egingo da, parte-hartzaileek edukiak eta jarduerak ahalik eta gehien aprobetxatuko dituztela bermatzeko. Irakaskuntza-ikaskuntza prozesua kontzeptu metodologiko hauetan oinarrituko da:

• Planteamendua eta kontzeptu teorikoak azaltzea
• Kasu praktikoak eta ariketak egitea.
• Aplikazioa enpresaren testuinguruan.
• Amaierako proiektu bat egitea.

Aditu ikastaroa 5 modulutan eta amaierako proiektu batean banatzen da. Modulu bakoitza gaiz osatuta dago.

Modulu bakoitzak tutore bat izango du. Tutore horrek parte-hartzaileen parte-hartzea lagundu, gidatu eta sustatuko du lanari eskainitako egunetan. Tutorea gai bakoitzaren edukien arduraduna da, eta parte-hartzaileen zalantzak argitzeko eta azken ebaluazioa egiteko ardura du.

Ikastaroa online modalitatean emango da, streaming saioekin eta on line material gehigarriareki

Ikasleek beren erritmoan kontsumi dezakete edukia.

Parte-hartzaile bakoitzak azken PROIEKTU bat definitu, planifikatu eta garatuko du.

Amaierako proiektuak ikaskuntza katalizatzea ahalbidetuko du, emaitza batzuk lortzera bideratuz. Proiektu horrek aditu ikastaroaren tutore baten gainbegiratzea izango du, eta, azkenean, parte-hartzaile bakoitzak egindako proiektua zabaltzeko/bateratzeko saio bat egitea planteatzen da.

Ikasleek Mondragon Unibertsitatearen Moodle online hezkuntza-plataforman sartzeko aukera izango dute. Bertan, material eta ariketa guztiak moduluka eskuragarri izango dituzte, bai eta ikastaroan parte hartzen duten gainerako ikasleekin eta irakasle guztiekin komunikatzeko foroak eta bideak ere.

Irakasleak

Mondragon Unibertsitateko irakasleak, prestakuntza handikoak eta proiektu errealetan esperientzia dutenak, irakaskuntza eta abangoardiako gaien ikerketa sektoreko enpresekin uztartzen dituztenak.

Ane Alberdi

MGEPeko irakaslea eta ikertzailea 2017tik. Anek Ingeniaritza Elektronikoko diplomatura bikoitza du INP-ENSEEIHT eta MGEPen eskutik, eta, aldi berean, MGEPek txertatutako sistemei buruzko masterra. 2017an doktore titulua lortu zuen. Doktoregoan, Anek ingurune adimendunetan eta IoT-etan oinarritutako gaixotasunen detekzio goiztiarrean lan egin zuen, Adimen Artifizialeko (IA) teknikekin batera. Washington State Universityko (WA, AEB) CASAS laborategian ere ikertzaile bisitaria izan zen Ane. Bertan, narriadura kognitiboa duten pertsona helduen bizitza independentean laguntzeko ingurune adimendunen erabilera aztertu zuen. Anek hainbat inpaktu-aldizkari zientifikotan argitaratu ditu artikuluak. Gaur egun, AAk osasunaren arloan dituen aplikazioetan oinarritzen da bere ikerketa.

Dr. Carlos Cernuda

Matematikan lizentziatua Oviedoko Unibertsitatean 2009an, eta Soft Computing and Intelligent Data Analysis masterra 2010ean, Oviedoko Unibertsitatean, European Center for Soft Computing-ekin batera. 2014an, Ingeniaritzaren Zientzietan doktoratu zen Johannes Kepler Universität Linz (JKU) unibertsitate austriarrean, Advanced Data Mining and Machine Learning Techniques in Chemometric Modeling.
2014tik 2016ko apirilera bitartean, irakasle laguntzailea izan da JKUn, eta kalkulua, aljebra, ekonomiarako matematika eta kontrol-teoria eman ditu. 2016ko maiatzetik 2018ko azarora bitartean, BCAMen doktoratu ondoko ikertzaile gisa jardun zuen Data Science – Machine Learning departamentuan, eta datuak aztertzeko zenbait sarrera-ikastaro eman zituen.
2018ko abenduan, MGEPen sartu zen irakasle ikertzaile gisa, eta Analytics-en du irakaskuntza-jarduera, zehazki, Machine Learning eta Deep Learning-en. ...

Dr. Dani Reguera

Mondragon Unibertsitateko Adimen Artifizialeko irakaslea eta ikertzailea da 2012ko urtarriletik. Ingeniaritza Aplikatuan doktorea da Mondragon Unibertsitatean, eta gaur egun Informatika Ingeniaritzako Graduan eta Mondragon Unibertsitateko Datuen Analisiko, Zibersegurtasuneko eta Hodeiko Konputazioko Unibertsitate Masterrean egiten duen unibertsitate-irakaskuntzarekin batera, Mondragon Unibertsitateko Datuen Analisiko eta Zibersegurtasuneko taldeko ikerketa egiten du. Bere ikerketa-eremua Data-Driven eta Adimen Artifiziala metodoen aprobetxamenduan oinarritzen da, prozesu industrialetan pertsona- eta makina-elkarreragina optimizatzeko, erabiltzaile-interfaze adimendunen bidez.

Dra. Rosa Basagoiti

Mondragon Unibertsitateko Goi Eskola Politeknikoko Elektronika eta Informatika saileko Datuen Analisia eta Zibersegurtasun taldeko kidea da. Gaur egun, Business Data Analytics graduko irakaslea da. Bilbon ematen da, eta datuen bidez balioa erauztera bideratuta dago. Informatikan doktorea da eta transferentzia lanetan parte hartu du hainbat sektoretako enpresekin (industria, logistika edo medikuntza) egindako proiektuen bidez.

Dr. Aitor Duo

Mondragon Unibertsitateko elektronika eta informatika departamentukoa da. Telekomunikazio sistemen ingeniaritzan graduatua (2015), sistema txertatuetan masterra lortu zuen 2017an. Ondoren, Sensor and CNC internal signal evaluation to detect tool and workpiece malfunctions in the drilling process Mondragon Unibertsitateko ingeniaritza aplikatuko programan (2021) doktorego tesia egin zuen. Azken urteotan, errendimendu handiko mekanizazioko ikerketa-taldearekin lankidetzan aritu da set-up esperimentalak prestatzen, prozesu industrialen datuak eskuratu eta aztertzeko.

Munia Pitarke

Mondragon Unibertsitateko Adimen Artifizialeko departamentukoa da. Telekomunikazio ingeniaritzan graduatua (2016), telekomunikazio ingeniaritzako masterra lortu zuen 2018an eta Data Science masterra 2021ean. Orain arte Business Analyst gisa lan egin du eta gaur egun Mondragon Unibertsitateko Data Analytics Graduko irakaskuntzan dihardu.

Dr. Asier Erramuzpe

Mondragon Unibertsitateko Ingeniaritza Biomedikoko Departamentuko irakaslea eta ikertzailea. Informatikan Ingeniari Teknikoa eta Goi Mailakoa (2007-2012) eta Ingeniaritza Biomedikoko Masterra, Nafarroako Unibertsitate Publikoan (2013) (UPNa). Ingeniaritza Biomedikoko Masterra (2014) eta Ikerketa Biomedikoko Doktorea (2018), Euskal Herriko Unibertsitatean (EHU).

Doktoratu aurreko etapan, Biocruces HRI Ikerketa Biomedikoko Zentroan, Erresonantzia Magnetikoaren Irudia (MRI) eskuratu, aurreprozesatu eta aztertzen espezializatu zen, bai eta datu medikoak prozesatzen eta aztertzen ere (Data-Mining eta Machine-Learning). Landu dituen MRI modalitateen artean, egiturazkoa, funtzionala eta hedapenekoa daude. Doktore titulua lortu ondoren, Jerusalemgo Unibertsitate Hebrearrera joan zen, Edmond and Lily Safra Center for Brain Sciences-eko (ELSC) Irudi Kuantitatiboko Laborategira, qMRI (Kuantitatiboa) teknika berritzailearen ezagutzan sakontzeko, ehunen konposizio mikro-estrukturalari buruzko informazioa lortzeko. Bere interes ikertzaileak neuroirudi konputazionala (adinaren iragarpena), irudi medikoaren analisia, grafoen teoria, adimen artifiziala eta datu-meatzaritza dira. 20 artikulu zientifiko baino gehiagotan parte hartu du inpaktu handiko aldizkari indexatuetan, hala nola Nature Methods, Cerebral Cortex eta Human Brain Mapping aldizkarietan eta nazioarteko kongresuetarako komunikazioetan.

Dr. Maite Termenón

Mondragon Unibertsitateko Ingeniaritza Biomedikoko Departamentuko irakaslea eta ikertzailea. 2016an doktoratu zen Grenoble-Alpeetako Unibertsitatean (Frantzia), eta bertan grafoen teoria aplikatu zuen atsedeneko garun-konektibitatearen azterketan. Automatikako eta Industria Elektronikako Ingeniaritzan lizentziatua 2004an, Konputazio eta Adimen Artifizialeko Zientzietako Ikasketa Aurreratuen Masterra 2007an, eta Bioingeniaritzako Graduondokoa 2012an. Bere ikerketa-karrera garuneko erresonantzia magnetikoko irudiei konputazio-metodo aurreratuak aplikatzean oinarritzen da, hainbat populazioren arteko garuneko konektibitate-patroi desberdinak aztertzeko, hala nola elebidunak/elebakarrak, ezkerrak/trebeak, osasuntsuak/gaixoak.

Koordinazioa

Koordinatzaile nagusia:

Beatriz Laskurain Larrañaga

Estrategia eta marketin digitaleko arloetan, Business Intelligence Powerrekin eta datuen analisian irakastea eta enpresei aholkularitza ematea.

blaskurain@mondragon.edu

linkedin.com/in/beatrizlaskurain/

607 530 650

Koordinatzaile akademikoa: 

Ane Alberdi

aalberdi@mondragon.edu 

Erakundea

Data Scienceko Unibertsitate Aditu Ikastaroa, industriatik Silver Economyra, Mondragon Unibertsitateak antolatzen du.

Onarpen baldintzak eta prozesua

Aditu ikastaroaren prozesuak hiru fase ditu, ikastaroa hasi aurreko hilabeteetan egingo direnak (izen-ematea -> onarpena -> matrikula):

1. Inskripzioa

• Aurreinskripzioa webgunetik egiten da.
• Email bat bidaliko dizugu estekarekin, izena eman eta NAN/AIZ igo ahal izateko
• NAN/AIZ balidatuko dugu eta falta den dokumentazioa igo ahal izango duzu: CV eta unibertsitate-tituluak.

Izena emateko epea zabalik egongo da plazak bete arte

2. Onarpena

Jasotako dokumentazioa ebaluatuko dugu; sarrerako espezialitateetako unibertsitate-tituludunei emango zaie lehentasuna.

3. Matrikula

Matrikula online egiten da unibertsitateak emandako estekatik, onartu ondoren. Masterraren lehen kuota ordainduta formalizatuko da matrikula.

Finantziazio iturriak

Jasoko den titulazioa

Proiektua ebaluatzeko eta entregatzeko baldintzak bete dituzten parte-hartzaileek Data Scienceko ADITU Unibertsitate Titulu Propioa lortuko dute, industriatik hasi eta Mondragon Unibertsitateko Silver Economyraino.

Tokiak

Plaza mugatuak

Prezioa

Ikasleari baja ematen bazaio ikastaroaren baldintzak aldatzeagatik (datak, ordutegiak edo formatua aldatuz gero), hasierako kuotaren %100 itzuliko zaio. Beste arrazoi batzuengatik baja emanez gero,% 50 itzuliko da eskolak hasi arte.

Ikastaroa hasi ondoren, hasierako kuota ez da itzuliko.

Informazio gehiago