Maestría en Ciencia de Datos
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- Clara Cano Palma
- hace 8 años
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1 Maestría en Ciencia de Datos José Luis Morales Seminario Internacional: BIG DATA Para la información oficial y la toma de decisiones. INEGI 2014
2 sólo datos? Tablilla de Venus de Ammisaduqa Observaciones astronómicas del planeta Venus
3 Agenda Demanda de recursos profesionales/metodológicos. Oferta académica en México. Infraestructura en el ITAM. = Objetivos: Perfil de los aspirantes. Plan de estudios.
4 Agenda Demanda de recursos profesionales/metodológicos. Oferta académica en México. Infraestructura en el ITAM. = Objetivos: Perfil de los aspirantes. Plan de estudios.
5 Agenda Demanda de recursos profesionales/metodológicos. Oferta académica en México. Infraestructura en el ITAM. = Objetivos: Perfil de los aspirantes. Plan de estudios.
6 Agenda Demanda de recursos profesionales/metodológicos. Oferta académica en México. Infraestructura en el ITAM. = Objetivos: Perfil de los aspirantes. Plan de estudios.
7 Agenda Demanda de recursos profesionales/metodológicos. Oferta académica en México. Infraestructura en el ITAM. = Objetivos: Perfil de los aspirantes. Plan de estudios.
8 Agenda Demanda de recursos profesionales/metodológicos. Oferta académica en México. Infraestructura en el ITAM. = Objetivos: Perfil de los aspirantes. Plan de estudios.
9 Agenda Demanda de recursos profesionales/metodológicos. Oferta académica en México. Infraestructura en el ITAM. = Objetivos: Perfil de los aspirantes. Plan de estudios.
10 Demanda de recursos profesionales y metodológicos Problemática reciente (2000 ) &media_id=72174&org=NSF Explotar conjuntos de datos en diversas escalas de magnitud. Sectores científico y tecnológico: generadores de datos. Sectores industrial y empresarial: propietarios de los datos. Formación de recursos humanos. Desarrollo de tecnología.
11 Demanda de recursos profesionales y metodológicos Problemática reciente (2000 ) &media_id=72174&org=NSF Explotar conjuntos de datos en diversas escalas de magnitud. Sectores científico y tecnológico: generadores de datos. Sectores industrial y empresarial: propietarios de los datos. Formación de recursos humanos. Desarrollo de tecnología.
12 Demanda de recursos profesionales y metodológicos Problemática reciente (2000 ) &media_id=72174&org=NSF Explotar conjuntos de datos en diversas escalas de magnitud. Sectores científico y tecnológico: generadores de datos. Sectores industrial y empresarial: propietarios de los datos. Formación de recursos humanos. Desarrollo de tecnología.
13 Demanda de recursos profesionales y metodológicos Problemática reciente (2000 ) &media_id=72174&org=NSF Explotar conjuntos de datos en diversas escalas de magnitud. Sectores científico y tecnológico: generadores de datos. Sectores industrial y empresarial: propietarios de los datos. Formación de recursos humanos. Desarrollo de tecnología.
14 Demanda de recursos profesionales y metodológicos Problemática reciente (2000 ) &media_id=72174&org=NSF Explotar conjuntos de datos en diversas escalas de magnitud. Sectores científico y tecnológico: generadores de datos. Sectores industrial y empresarial: propietarios de los datos. Formación de recursos humanos. Desarrollo de tecnología.
15 Demanda de recursos profesionales y metodológicos Problemática reciente (2000 ) &media_id=72174&org=NSF Explotar conjuntos de datos en diversas escalas de magnitud. Sectores científico y tecnológico: generadores de datos. Sectores industrial y empresarial: propietarios de los datos. Formación de recursos humanos. Desarrollo de tecnología.
16 Demanda de recursos profesionales y metodológicos Problemática reciente (2000 ) &media_id=72174&org=NSF Explotar conjuntos de datos en diversas escalas de magnitud. Sectores científico y tecnológico: generadores de datos. Sectores industrial y empresarial: propietarios de los datos. Formación de recursos humanos. Desarrollo de tecnología.
17 Unidades en informática. La peta escala (Símbolo) Valor (bytes) kilobyte (kb) 10 3 megabyte (MB) 10 6 gigabyte (GB) 10 9 terabyte (TB) petabyte (PB) exabyte (EB) zettabyte (ZB) yottabyte (YB) byte = 8 bits 1 caracter
18 Actividades en la tera-peta escala Internet: Google procesa aproximadamente 24 petabytes de datos diariamente. Telecomunicaciones: AT&T transfiere diariamente casi 19 petabytes de datos a través de sus redes. Neurología: Se estima que el cerebro humano en su etapa adulta tiene un límite de almacenamiento de aproximadamente 2.5 petabytes de datos binarios. Astrofísica: LSST (Large Synoptic Survey Telescope). Capacidad de generación por noche: varios terabytes de datos sin procesar. Negocios: Amazon tiene las 3 bases de datos más grandes del mundo. (7.8 TB, 18.5 TB y 24.7 TB).
19 Actividades en la tera-peta escala Internet: Google procesa aproximadamente 24 petabytes de datos diariamente. Telecomunicaciones: AT&T transfiere diariamente casi 19 petabytes de datos a través de sus redes. Neurología: Se estima que el cerebro humano en su etapa adulta tiene un límite de almacenamiento de aproximadamente 2.5 petabytes de datos binarios. Astrofísica: LSST (Large Synoptic Survey Telescope). Capacidad de generación por noche: varios terabytes de datos sin procesar. Negocios: Amazon tiene las 3 bases de datos más grandes del mundo. (7.8 TB, 18.5 TB y 24.7 TB).
20 Actividades en la tera-peta escala Internet: Google procesa aproximadamente 24 petabytes de datos diariamente. Telecomunicaciones: AT&T transfiere diariamente casi 19 petabytes de datos a través de sus redes. Neurología: Se estima que el cerebro humano en su etapa adulta tiene un límite de almacenamiento de aproximadamente 2.5 petabytes de datos binarios. Astrofísica: LSST (Large Synoptic Survey Telescope). Capacidad de generación por noche: varios terabytes de datos sin procesar. Negocios: Amazon tiene las 3 bases de datos más grandes del mundo. (7.8 TB, 18.5 TB y 24.7 TB).
21 Actividades en la tera-peta escala Internet: Google procesa aproximadamente 24 petabytes de datos diariamente. Telecomunicaciones: AT&T transfiere diariamente casi 19 petabytes de datos a través de sus redes. Neurología: Se estima que el cerebro humano en su etapa adulta tiene un límite de almacenamiento de aproximadamente 2.5 petabytes de datos binarios. Astrofísica: LSST (Large Synoptic Survey Telescope). Capacidad de generación por noche: varios terabytes de datos sin procesar. Negocios: Amazon tiene las 3 bases de datos más grandes del mundo. (7.8 TB, 18.5 TB y 24.7 TB).
22 Actividades en la tera-peta escala Internet: Google procesa aproximadamente 24 petabytes de datos diariamente. Telecomunicaciones: AT&T transfiere diariamente casi 19 petabytes de datos a través de sus redes. Neurología: Se estima que el cerebro humano en su etapa adulta tiene un límite de almacenamiento de aproximadamente 2.5 petabytes de datos binarios. Astrofísica: LSST (Large Synoptic Survey Telescope). Capacidad de generación por noche: varios terabytes de datos sin procesar. Negocios: Amazon tiene las 3 bases de datos más grandes del mundo. (7.8 TB, 18.5 TB y 24.7 TB).
23 Actividades en la tera-peta escala Internet: Google procesa aproximadamente 24 petabytes de datos diariamente. Telecomunicaciones: AT&T transfiere diariamente casi 19 petabytes de datos a través de sus redes. Neurología: Se estima que el cerebro humano en su etapa adulta tiene un límite de almacenamiento de aproximadamente 2.5 petabytes de datos binarios. Astrofísica: LSST (Large Synoptic Survey Telescope). Capacidad de generación por noche: varios terabytes de datos sin procesar. Negocios: Amazon tiene las 3 bases de datos más grandes del mundo. (7.8 TB, 18.5 TB y 24.7 TB).
24 El caso mexicano Demanda: Sectores financiero, público, educación, industrial, turismo, aseguradoras, comercio electrónico,... Institutos de investigación: astronomía, genómica, medicina preventiva, prospección de energéticos fósiles, bioquímica molecular, imagenología, cambio climático,... Oferta académica en México: 2012 no existía...
25 Infraestructura en el ITAM Matemáticas Estadística Computación Recursos técnicos. Laboratorios, software,... Recursos humanos. Facultad.
26 Infraestructura fuera del ITAM Amazon Web Services (AWS) in Education To assist educators around the world in providing cloud computing instruction, AWS offers Teaching Grants supporting free usage of AWS for students in eligible courses. The grants will provide educators up to $100 USD in free usage for each student enrolled in courses with Amazon Web Services as part of the curriculum.
27 Perfil de los aspirantes Formación y/o conocimientos sólidos en: estadística matemáticas computación Egresados de Licenciaturas en: Matemáticas y Matemáticas aplicadas Ciencias básicas e Ingeniería Actuaría Profesionales en el área
28 Perfil de los aspirantes Formación y/o conocimientos sólidos en: estadística matemáticas computación Egresados de Licenciaturas en: Matemáticas y Matemáticas aplicadas Ciencias básicas e Ingeniería Actuaría Profesionales en el área
29 Perfil de los aspirantes Formación y/o conocimientos sólidos en: estadística matemáticas computación Egresados de Licenciaturas en: Matemáticas y Matemáticas aplicadas Ciencias básicas e Ingeniería Actuaría Profesionales en el área
30 Perfil de los aspirantes Formación y/o conocimientos sólidos en: estadística matemáticas computación Egresados de Licenciaturas en: Matemáticas y Matemáticas aplicadas Ciencias básicas e Ingeniería Actuaría Profesionales en el área
31 Perfil de los aspirantes Formación y/o conocimientos sólidos en: estadística matemáticas computación Egresados de Licenciaturas en: Matemáticas y Matemáticas aplicadas Ciencias básicas e Ingeniería Actuaría Profesionales en el área
32 Perfil de los aspirantes Formación y/o conocimientos sólidos en: estadística matemáticas computación Egresados de Licenciaturas en: Matemáticas y Matemáticas aplicadas Ciencias básicas e Ingeniería Actuaría Profesionales en el área
33 Perfil de los aspirantes Formación y/o conocimientos sólidos en: estadística matemáticas computación Egresados de Licenciaturas en: Matemáticas y Matemáticas aplicadas Ciencias básicas e Ingeniería Actuaría Profesionales en el área
34 Perfil de los aspirantes Formación y/o conocimientos sólidos en: estadística matemáticas computación Egresados de Licenciaturas en: Matemáticas y Matemáticas aplicadas Ciencias básicas e Ingeniería Actuaría Profesionales en el área
35 Plan de estudios Otoño Fundamentos de Estadística Minería y Estadística Análisis de DatosComputacional Aprendizaje de Máquina Modelos Lineales Generalizados Seminario: Métodos Analíticos en la Empresa Estadística Multivariada Primavera y Datos Categóricos Métodos Numéricos y Optimización OPTATIVA Métodos de Gran Escala Métodos Analíticos Desarrollo de Negocios de Temas Selectos Alta Tecnología Estadística Verano Estancia de Investigación
36 Objetivos finales del posgrado Desarrollar habilidades computacionales en el diseño, análisis y uso de bases de datos en varias escalas de magnitud. Desarrollar conocimiento sólido en técnicas estadísticas modernas asociadas con el análisis y uso productivo de datos = modelos predictivos. Desarrollar habilidades para desarrollar software. Desarrollar habilidades para trabajar en equipo en problemas reales.
37 Objetivos finales del posgrado Desarrollar habilidades computacionales en el diseño, análisis y uso de bases de datos en varias escalas de magnitud. Desarrollar conocimiento sólido en técnicas estadísticas modernas asociadas con el análisis y uso productivo de datos = modelos predictivos. Desarrollar habilidades para desarrollar software. Desarrollar habilidades para trabajar en equipo en problemas reales.
38 Objetivos finales del posgrado Desarrollar habilidades computacionales en el diseño, análisis y uso de bases de datos en varias escalas de magnitud. Desarrollar conocimiento sólido en técnicas estadísticas modernas asociadas con el análisis y uso productivo de datos = modelos predictivos. Desarrollar habilidades para desarrollar software. Desarrollar habilidades para trabajar en equipo en problemas reales.
39 Objetivos finales del posgrado Desarrollar habilidades computacionales en el diseño, análisis y uso de bases de datos en varias escalas de magnitud. Desarrollar conocimiento sólido en técnicas estadísticas modernas asociadas con el análisis y uso productivo de datos = modelos predictivos. Desarrollar habilidades para desarrollar software. Desarrollar habilidades para trabajar en equipo en problemas reales.
40 Objetivos finales del posgrado Desarrollar habilidades computacionales en el diseño, análisis y uso de bases de datos en varias escalas de magnitud. Desarrollar conocimiento sólido en técnicas estadísticas modernas asociadas con el análisis y uso productivo de datos = modelos predictivos. Desarrollar habilidades para desarrollar software. Desarrollar habilidades para trabajar en equipo en problemas reales.
41 G R A C I A S!
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