Organiza: BIOST3 (http://www.fbg.ub.edu/investigadors/)

Coordinación: Dr Antonio Monleon (Sección de Estadística, Facultad de Biología, UB)

Programa del curso (marzo a julio 2020) 

1- Lenguajes de programación y datos
• Sistema operativo Linux
• Administración en Linux
• Lenguaje Python
• Bases de datos relacionales y no relacionales
• Lenguaje R
• Servidores de datos y super-computación (HPC)
• Data management, Markdown, latex, notebooks
• Aplicaciones a medida web (Shiny)

2-Análisis estadístico con R
• Estadística descriptiva y exploratoria
• Diseño de experimentos
• Análisis multivariante
• Análisis bayesiano

3-Machine Learning (ML)
• Conceptos básicos de Machine-learning (ML)
• Aprendizaje no supervisado (Unsupervised learning)
o Clustering (k-means y hierarchical clustering)
o Reducción de la dimensión (Principal Component Analysis)
• Aprendizaje supervisado (Supervised Learning) / Clasificación
o Generative vs discriminative modelos
o Validación de modelos (bias variance trade-off and learning curves)
o Clasificadores (Naive Bayes, KNN, Linear SVM)
• Ensemble methods (Boosting, Bagging, y Random Forests)
• Neural nets y Deep learning
• Introduction to Feature Selection Methods: Sequential Searches and Genetic Algorithms

 

Información institucional, precio y más detalles aquí. 

  • Periodo lectivo: 13 marzo a julio 2020. Horario de 16 a 20h (tardes) / Martes y jueves
    (seminarios dentro del periodo del curso, días a decidir)
  • Es recomendable que los estudiantes traigan su propio portatil (laptop) a clase, también
    es recomendable conocimientos de estadística, matemáticas e informática.
  • 3-5 descuentos especiales (10%) a miembros de BIB-Bioinformatics Barcelona
    (CONSULTRAR a eballester@ub.edu telf: 34.93.402.15.60, o amonleong@ub.edu)