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Introducción al Aprendizaje Máquina aplicado a entornos Big Data

Introducción al Aprendizaje Máquina aplicado a entornos Big Data Publicado en: mié, 25 jul 2018 16:17:00 -0500
Harold Molina Bulla, Ph.D., profesor del Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad Carlos III de Madrid.
Harold Molina Bulla, Ph.D., profesor del Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad Carlos III de Madrid.
Harold Molina Bulla con el ingeniero Efraín Ortiz Pabón, Director de Departamento de Ingeniería de Sistemas
   
Durante el periodo intersemestral y en el marco del convenio existente entre la Pontificia Universidad Javeriana y la Universidad Carlos III de Madrid, el Departamento de Ingeniería de Sistemas organizó el curso en Introducción al Aprendizaje Máquina aplicado a entornos Big Data, dirigido a estudiantes de las Maestrías en Ingeniería de Sistemas y Computación y Analítica para la Inteligencia de Negocios, el cual fue dictado por Harold Molina Bulla, Ph.D., profesor del Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad Carlos III de Madrid, Ingeniero Javeriano y antiguo profesor de la Facultad de Ingeniería.
 
En el módulo se hizo énfasis en la adaptación de los algoritmos básicos para aprendizaje máquina (clasificadores, regresores, sistemas de recomendación) a la problemática Big Data utilizando herramientas específicas como Apache Spark.
 

La Pontificia Universidad Javeriana co-organizadora del Seminario: Diseño Sismoresistente de Edificios de Acero.

La Pontificia Universidad Javeriana co-organizadora del Seminario: Diseño Sismoresistente de Edificios de Acero. Publicado en: mié, 25 jul 2018 16:15:00 -0500
   

Teniendo en cuenta que algunas de las principales ciudades de nuestro país están localizadas en zonas de amenaza sísmica intermedia y alta, el Instituto Colombiano de Construcción con Acero (ICCA) y la Pontificia Universidad Javeriana, en cabeza del ingeniero Federico Alejandro Núñez Moreno, Director de la Maestría Ingeniería Civil, llevaron a cabo del 16 al 19 de julio, el seminario Diseño Sismoresistente de Edificios de Acero.

El evento, que contó con la participación de 121 profesionales de todo el país, se desarrolló con la ayuda de la Vicerrectoría de Extensión y Relaciones Interinstitucionales, y se llevó a cabo en las instalaciones de la Pontificia Universidad Javeriana. Tuvo como conferencista principal al profesor J. Jay Shen de la Universidad Estatal de Iowa, quien es experto en el tema y cuenta con un doctorado en la Universidad de California en Berkeley.

 

 


Actividades de la Maestría en Analítica para la inteligencia de los negocios, durante el periodo intersemestral

Actividades de la Maestría en Analítica para la inteligencia de los negocios, durante el periodo intersemestral Publicado en: jue, 19 jul 2018 15:17:00 -0500
   

En el período intersemestral, la Maestría en Analítica para la Inteligencia de Negocios llevó a cabo el tercer lanzamiento de los trabajos de grado aplicados, iniciativa que busca fomentar las relaciones entre universidad y empresa, para desarrollar en los estudiantes competencias y aplicar el conocimiento más avanzado en problemas reales de consultoría en análisis de datos. En esta ocasión, se contó con el apoyo de enpresas como Colpatria, Everis y Smarttaxi, aliados tradicionales del evento, y se contó por primera vez con la presencia de Ecopetrol y Seguros Alfa como patrocinadores.

Así mismo, se invitó a los ingenieros Paolo Rosso y Francisco Rangel, profesores en la Universidad Politécnica de Valencia, quienes ofrecieron el módulo ¿Análisis de Big Data en Redes sociales¿, en el marco de uno de los summer school organizados por la Facultad de Ingeniería, con apoyo de la Maestría en Analítica para la Inteligencia de Negocios. Los estudiantes tuvieron la portunidad de profundizar en aspectos relacionados con la Detección de ironía, opiniones engañosas y posicionamiento frente a un tema de manera automática, perfilamiento de usuarios mediante mechine learning y conocer de primera mano desafíos de la industria española, relacionados con el análisis de grandes volúmenes de información procedentes de redes sociales.


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