martes, 17 de septiembre de 2019

Premios TFG por la empresa HP - SCDS

El gran trabajo realizado por los estudiantes en sus TFG, puede tener reconocimientos empresariales.
Este es el caso de nuestro estudiante Marcos Orive, que tras realizar su TFG en la empresa HP- SCDS ha ganado un premio y actualmente forma parte de su equipo de trabajo.


¡Enhorabuena Marcos! y gracias a HP - SCDS por establecer eso convenios de colaboración con la Universidad de Burgos.


miércoles, 26 de junio de 2019

Curso de Big Data para la ECLAP en Valladolid

Durante los días 3, 4, 5, 19 y 20 de junio los compañeros el Dr. Álvar Arnaiz González y el Dr. José Francisco Díez Pastor estuvieron impartiendo un curso de 20 horas en Valladolid para la Escuela de Administración Pública de Castilla y León (ECLAP).
En el curso se introdujeron los conceptos básicos de Big Data así como las diferencias entre dos de las tecnologías actualmente más utilizadas Hadoop y Spark. El curso se centró en Spark puesto que es la tecnología para programación en Big Data con mayor proyección de futuro.

El curso se impartió en el lenguaje nativo de Spark (Scala) y utilizándolo se introdujo la programación funcional, así como las principales abstracciones de Spark: los RDD, Datasets y Dataframes.

martes, 25 de junio de 2019

Ciencia de datos con R y Rstudio para las ciencias de la vida, nivel principiante

Durante los días 19 al 21 de junio nuestro compañero  Dr. Antonio Canepa impartió el curso en el Instituto de Ciencias del Mar (ICM-CSIC) en Barcelona.

En el curso se enseñaron las bases de la programación orientada a objetos utilizando el lenguaje de programación R a través del entorno de desarrollo integrado (IDE) RstudioAdemás, se enseñaron las herramientas básicas para un correcto análisis exploratorio con fines estadístico y se introdujo a los alumnos a los modelos lineales (ANOVA, ANCOVA y Regresión Lineal) así como a los modelos lineales generalizados (Regresión Logística).
   
Los alumnos tuvieron la oportunidad de trabajar en sus propios datos, realizar preguntas y discutir los problemas y desafíos que presenta la programación para los investigadores de las ciencias de la vida.

jueves, 13 de junio de 2019

Trabajos Fin de Grado de Ingeniería Informática Online

Después de la formación del profesorado en técnicas de gestión, tutorización, comunicación y evaluación  para Trabajos Fin de Grado online ya tenemos los primeros resultados de su aplicación en el Grado de Ingeniería Informatica.

Con un canal de Youtube y listas de reproducción los estudiantes muestran las evidencias de los resultados de sus TFG. Con el uso de repositorios software y organizaciones de Github se puede observar el ritmo de de trabajo en el desarrollo de sus software y la organización temporal se sus tareas.

Se ha creado un sistema de defensa de trabajos basado en una visualización pública con Skype empresarial, donde los estudiantes presentan dos vídeos, magistral y demostración de su software, enviados previamente al tribunal evaluador. Este método agiliza las presentaciones y reduce riesgos tecnológicos de comunicación en Skype. Con el objetivo de mejorar la interacción, en la presentación se utilizan funciones de Skype de compartir pantalla y ceder el control de escritorio remoto. Las instalaciones de la sala de presentación están equipadas con una cámara robotizada y micrófono multidireccional.


Se establece una guía de evaluación de tres dimensiones: calidad del proceso de solución, calidad de los productos presentados y calidad de la presentación y defensa. Se pueden obtener datos objetivos del proceso desarrollado de los estudientes en sus respositorios Github. Además se incorporan sistemas de control de plagio de documentos en las entregas de las memorias para intentar evitar posibles fraudes.

Pensamos que uno de las mejores formas de proporcionar al estudiante un sistema de autoevaluación es dejar disponible los trabajos de otros compañeros para poder comparar y guiar su desarrollo de TFG. En este sentido, hemos facilitado un historico de todos los trabajos presentados proporcionando los enlaces que faciliten el acceso completo a su desarrollo y productos.

Los estudiantes disponen de un diseño de curso en la plataforma virtual de aprendizaje donde se notifica de los acontecimientos de la asignatura: oferta, asignación y defensa de TFG. El recursos más visitados por los estudiantes en la plataforma virtual es un libro de respuestas a preguntas frecuentes (FAQ) que es actualizado por el tribunal curso tras curso. Actualmente tiene las siguientes entradas:

  • Matriculación y convocatorias de evaluación 
  • Asignación de trabajos
    • Modalidades de oferta de TFG
  • Especificaciones de entrega de TFG para su evaluación
  • Calendario de entrega
  • Memoria
    • índices
    • referencias bibliográficas
    • citar una página web
  • Vídeos: demostración y magistral
  • Anexos
    • manual de usuario
  • Repositorios de proyectos
    • gestor de tareas
    • desarrolla código velocidad constante
    • readme del repositorio
    • distribuir el producto final
    • visibilidad del producto
    • visibilidad del desarrollo
  • Calidad de código de TFG
    • Evalúa la calidad de tu código
    • Un TFG en Ingeniería Informática de 10
  • Diseño - UBUVirtual
  • Guía orientativa de evaluación de TFG

La implicación, formación, colaboración y dedicación del tribunal y tutores para poner en marcha toda esta infraestructura ha sido fundamental y no siempre reconocida desde la institución docente. Aunque después de ver los resultados de muchos TFG la satisfacción personal es una de las mejores recompensas tanto para profesores como para estudiantes.

Desde DIGIT seguiremos aprendiendo para intentar mejorar nuestra enseñanza en TFG online...

martes, 12 de febrero de 2019

Introducción al Análisis de Series Temporales con R y Python

Nuestros compañeros Dr. Antonio Canepa, MSC. Mario Juez Gil y Dr. Álvar Arnaiz han presentado un curso de para profesores titulado Introducción al Análisis de Series Temporales con R y Python.
Toda la información descriptiva del curso esta disponible en la página del IFIE de la UBU.


Los contenidos
Introducción
  • Introducción a los modelos lineales y al Análisis de Series Temporales (AST).
  • Aproximaciones metodológicas al AST (Disponibilidad de herramientas metodológicas en R y en Python).
  • Flujo de trabajo en AST.
Análisis de Series Temporales
  • Carga y visualización de series temporales y sus componentes.
  • Concepto de Estacionaridad en una serie temporal.
  • Descomposición de una serie temporal.
  • Conceptos de autocorrelación y correlación cruzada en AST.
  • Modelos aplicados al AST (AR, MA y ARIMA).
AST aplicado a un ejemplo práctico.
  • Carga y visualización de la serie temporal.
  • Estacionarización de la serie temporal.
  • Descomposición de la serie temporal.
  • Predicción de la serie temporal.

La formación de los profesores en temáticas de ciencias de la computación nos ayuda a ejercer nuestras competencias como docentes.Impartieron dos jornadas de formación de cuatro horas  creando un buen ambiente de trabajo. Incluso  examinaron a los profesores publicamente con un concurso con preguntas en Kahoot