Analítica de datos basada en Teoría de Grafos

Curso

Analítica de datos basada en Teoría de Grafos

Facultad de Ciencias, Departamento de Matemáticas
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Analítica de datos basada en Teoría de Grafos

Hoy en día muchos datos guardan relación entre sí, tanto en las redes sociales como en los artículos científicos, hasta en las personas que conocemos o referenciamos. Es por esto, que es importante aprender sobre Teoría de Grafos, también su uso en redes sociales como Facebook, Instagram y Twitter, donde podrás entender las tendencias en las redes sociales, la interacción de los usuarios, extraer información de los usuarios y del comportamiento en medios digitales para tomar decisiones más acertadas.

En este curso aprenderemos la teoría de grafos y como se puede utilizar para extraer información adicional de estos datos. Con el uso del software GEPHI podremos visualizar, obtener y tomar decisiones basadas en la información que el software y la teoría de grafos puede brindar.

Este curso enseña y expone la relación entre los datos relacionados, los grafos, y sus aplicaciones a la industria. Con su metodología teórico-práctica hace que el estudiante no solo entienda el concepto, sino que logre relacionarlo directamente con sus aplicaciones.

El software permite que además el estudiante pueda trabajar con datos reales como aquellos que se extraen de las redes sociales, las citaciones entre artículos científicos o algunas otras bases de datos.

No se requieren conocimientos previos en matemáticas ni programación.

Dirigido a

Empleados del sector empresarial que manejan grandes volúmenes de datos para su posterior análisis, como lo son: científicos de datos, científicos sociales, bibliotecólogos, administradores y economistas. Empresas que requieran en sus empleados conocimientos de ciencia de datos para la extracción de datos, segmentación de público, toma de decisiones, etc.

Objetivos

Al final del curso el estudiante será capaz de:

• Extraer, analizar y tomar decisiones basadas en las características de los grafos usando software para tal fin.

• Entender el concepto de grafo y sus aplicaciones a la industria y la toma de decisiones.

• Comprender las distintas características de los grafos (dirigido, no dirigido, cargado, etc.)

• Crear grafos a partir de datos obtenidos previamente.

• Representar información usando grafos para su fácil visualización.

Metodología

El curso se divide en seis sesiones: todas las sesiones teórico-prácticas con una duración de 2 horas en las cuales se exponen como entender datos relacionados por medio de grafos, extraer información y tomar decisiones sobre el mismo.

Contenido

Sesión 1. Introducción a la teoría de grafos.

Definición y ejemplos, representación y propiedades

Sesión 2. Introducción a Gephi.

Instalación, interfaz y uso básico del software.

Sesión 3. Resultados acerca de grafos y sus aplicaciones. ¿Qué son dos grafos isomorfos? ¿Qué es un subgrafo?

Veremos cómo estas características se pueden usar para obtener información de los datos.

Sesión 4. Representación de grafos en el programa GEPHI.

Aprenderemos a manipular mejor el programa GEPHI. Con él podremos sacar medidas de tendencia en grafos, como lo son la densidad, subgrafos, componentes conexas. También aprenderemos a visualizar y exportar correctamente un grafo, puesto que muchos de ellos nos ayudaran en reportes para darnos a entender a la hora de exponer ideas.

Sesión 5. Análisis de grafos.

¿Qué medidas podemos tener sobre un grafo? ¿El que un dato esté interconectado con muchos otros que información nos puede indicar? Veremos algunas medidas de tendencia en grafos, cuáles son y cómo entenderlas. También las conclusiones que podemos sacar de las mismas.

Sesión 6. Análisis de grafos en GEPHI y obtención de conclusiones acerca de los datos.

Veremos cómo se puede importar datos directamente de Redes sociales obteniendo Grafos dinámicos: grafos que cambian y se actualizan en tiempo real. También cómo aplicar estadísticas y filtros en tiempo real para entender las tendencias en redes sociales.

Profesores

Otaivin Martínez Mármol

Profesor de cátedra del Departamento de Matemáticas de la Universidad de los Andes con conocimientos en aplicaciones de las matemáticas a la industria, así como el uso de machine learning e inteligencia artificial para el análisis de datos.

 

Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar los profesores presentados en este documento.

Condiciones

Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.

La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.

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