Centro Nacional de Alta Tecnología
Del 05 al 09 de Agosto
La Red Nacional de Investigación y Educación de Costa Rica (RedCONARE) y el Laboratorio de Computación Avanzada (CNCA) del Centro Nacional de Alta Tecnología de Costa Rica (CeNAT) se enorgullecen en ser los anfitriones de la octava edición de la Costa Rica Big Data School.
El objetivo principal de este evento es capacitar en R y Python a estudiantes, docentes e investigadores del sistema educativo público costarricense. La capacitación cubrirá temas básicos de manipulación de datos, análisis exploratorio de datos y los fundamentos del aprendizaje automático.
Esperamos que disfruten del programa que hemos preparado meticulosamente durante los últimos meses y que aprovechen al máximo esta valiosa oportunidad.
MSc. Carlos Gamboa Venegas
Coordinador Científico RedCONARE
Organizador Costa Rica Big Data School
Instructores
Raphael Cóbe
Raphael Mendes de Oliveira Cobe es doctor en Informática por el Instituto de Matemáticas y Estadística de la Universidad de São Paulo, con especialización en Inteligencia Artificial. Con más de 15 años de experiencia en desarrollo de software, trabaja como Especialista en Computación de Investigación en el Centro de Computación Científica de la Universidad Estatal de São Paulo desde 2015. Su trabajo se centra en proyectos relacionados con Aprendizaje Automático, Computación de Alto Rendimiento y Big Data, así como en la construcción y mantenimiento de infraestructuras de Computación de Investigación. También es miembro del Centro de Investigación y Análisis de São Paulo (SPRACE), que forma parte de la colaboración CMS LHC. Más recientemente, cofundó el Instituto Avanzado de Inteligencia Artificial (AI2), una organización sin ánimo de lucro dedicada a tender puentes entre el mundo académico y el sector privado mediante el fomento de proyectos con un impacto socioeconómico positivo.
Obed Ramírez Sánchez
Ingeniero en Agroecología, cuenta con una maestría en Computo Aplicado y un Doctorado en Ciencias por el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (CINVESTAV), Unidad Irapuato, México. Sus áreas de especialización son Bioinformática y Machine Learning. Desde 2022 trabaja en la industria privada como jefe del área de Ciencia de Datos en Solena Ag. (https://solena.ag/home/us). Su objetivo es el desarrollo de la agricultura personalizada a través de la intersección de la genómica, metagenómica, biología molecular y Machine Learning. Su proyecto insignia “Prometheus” se basa en la utilización de distintos algoritmos ML para identificar y desarrollar biomarcadores de bajo costo que permitan monitorear la salud del suelo en términos de productividad, sustentabilidad y control de patógenos.
Agenda
- Módulo 1: Temas introductorios sobre datos: naturaleza de las variables, importancia y aplicaciones del análisis de datos, estructuras básicas en software, manejo de dataframes.
- Módulo 2: Técnicas de análisis y exploración de datos: limpieza de datos, reemplazo de valores faltantes, exploración de valores extremos, identificación de patrones y correlaciones, entre otros.
- Módulo 3: Introducción a los modelos estadísticos y de aprendizaje automático: concepto de modelo, análisis supervisado, análisis no supervisado, modelos estadísticos y de aprendizaje automático sobre regresión y clasificación, entre otros.
| Hora | Lunes | Martes | Miércoles | Jueves | Viernes |
|---|---|---|---|---|---|
| 8:30 am - 10:30 am | Módulo 1 de Python | Módulo 2 de R | Módulo 4 de R | Módulo 5 de Python | Módulo 6 de R |
| 10:30 am - 11:00 am | Descanso | ||||
| 11:00 am - 1:00 pm | Módulo 2 de Python | Módulo 3 de R | Módulo 5 de R | Módulo 6 de Python | Desafío |
| 1:00 pm - 2:00 pm | Almuerzo | ||||
| 2:00 pm - 4:00 pm | Módulo 1 de R | Módulo 3 de Python | Módulo 4 de Python | Conversatorio SCALAC: Convergencia de HPC, IA y Big Data | Desafío |
Registro
Cuota de inscripción
La participación es gratuita. No hay costes de matrícula asociados a la participación en esta escuela para aquellos afiliados a instituciones CONARE.
Cupos
El cupo máximo es de 50 participantes.
Fechas importantes
- Cierre del proceso de solicitud a la Escuela: Julio 21, 2024
- Notificación de aceptación/rechazo en la participación de la Escuela: Julio 26, 2024
Requerimientos
Ser estudiante, profesor o investigador de cualquier universidad pública (UCR, TEC, UNA, UNED, UTN), del CONARE o de cualquiera de sus programas adscritos: CeNAT, PEN y SINAES.
Tener un nivel intermedio de inglés (lectura y comprensión oral). Algunas presentaciones y ejercicios pueden ser en inglés.
Tener conocimientos básicos de programación (se desean conocimientos en R y Python) y manejo básico de Linux.
Organizadores
RedCONARE es la Red Nacional de Investigación y Educación de Costa Rica. Provee la infraestructura y servicios de comunicación como eduroam, Mconf, LA Referencia, y el Colaboratorio, entre otros. Las RNIE o Redes Avanzadas son espacios comunes de las que tienen las comunidades de investigación de las universidades alrededor del mundo para intensificar su conocimiento y la contribución a la humanidad. En Costa Rica, RedCONARE se ha posicionado como un espacio de investigación y de colaboración conjunta entre sus miembros.
El Colaboratorio de Computación Avanzada (CNCA) del Centro Nacional de Alta Tecnología (CeNAT) es un espacio multidisciplinario donde el descubrimiento científico es acelerado a través de la infraestructura de computación avanzada. Esta infraestructura incluye no solo hardware especialidad y actualizada, sino que también contiene un conjunto de aplicaciones eficientes y personal entrenado para tomar ventaja de toda la tecnología disponible. Esto permite al CNCA trabajar en las principales dimensiones de investigación, desarrollo de proyectos, capacitación y prestación de servicios.