Fecha de inicio: 18 de Agosto de 2025
Docentes: Néstor Coppolillo y Eduardo Poggi
Días y horarios: Las clases sincrónicas se dictarán los lunes de 18.30 a 20.30 hs.
Las clases sincrónicas quedarán grabadas en el campus para su consulta durante el curso.
Las clases grabadas no podrán descargarse, sólo estarán disponibles en la plataforma.
Descripción: La Analítica en Grafos como subdisciplina de Ciencia de Datos ha incrementado su valor en los últimos tiempos acompañando el crecimiento de análisis de redes sociales. Sin embargo, su utilización y potencial puede aplicarse en una gran variedad de temáticas. El estudio de los grafos tiene una trayectoria importante que combinada con la potencialidad de la herramientas propias de la minería puede ofrecer resultados sumamente interesantes.
Objetivos:
• Apropiar los conceptos básicos de grafos y practicar con herramientas genéricas de persistencia, análisis y visualización de grafos.
• Investigar el enriquecimiento de las técnicas tradicionales de Minería de Datos con el uso de indicadores propios de grafos y aplicarlas en casos de estudio.
• Investigar nuevas aplicaciones de Minería en Datos en estructuras de grafos.
Modalidad: El curso tendrá una fuente orientación práctica. Se brindará a los participantes herramientas, guías y prácticas para aplicar los conceptos básicos con software específico y datos de interés general.
El curso está estructurado en ocho clases virtuales sincrónicas de dos horas cada una para las exposiciones. Eventualmente se podrá recurrir a una clase pregrabada.
Cada participante deberá dedicar además una carga horaria semejante para el desarrollo de las prácticas.
Se aportará bibliografía general y específica para el estudio de los distintos temas y datasets para el desarrollo de los ejercicios.
Duración: 8 semanas
Perfil de los participantes: Profesionales que quieran profundizar en las técnicas modernas de persistencia y análisis de datos: científicos de datos, informáticos, estadísticos, actuarios, sociólogos, politólogos, físicos, biólogos, matemáticos, médicos sanitaristas, etc.
Requisitos:
Para participar en este curso es deseable conocimientos básicos de:
• Lenguajes de consulta a base de datos.
• Programación, idealmente Python en entorno Anaconda.
• Algoritmos básicos de Aprendizaje Automático como Árboles de Decisión, Bayesianos y KNN.
Herramientas:
Durante el curso se introducirán y se utilizarán para las prácticas las siguientes herramientas de software orientadas a grafos:
• Neo4J + Cypher + Bloom.
• NetworkX como librería de Python/Anaconda.
• Gephi como visualizador.
Temario:
El temario sobre el cual se estructurarán las clases del curso está basado en:
• Conceptos básicos de grafos: indicadores de relación; patrones en grafos.
• implementación de bases de persistencia orientadas a grafos y búsquedas utilizando Neo4J/Cypher.
• Cálculo de métricas de centralidad y centralización, su interpretación.
• Búsqueda e identificación de comunidades y componentes.
• Técnicas de modelado de grafos.
• Enriquecimiento de datasets para minería de datos gracias a cálculo de indicadores de grafos.
• Aplicación de nuevas técnicas de Minería de Grafos para diversos problemas como segmentación y reconocimiento de patrones en diversas temáticas.
No se incluye en el temario:
• Técnicas de uso de base de datos orientadas a grafos como medio de persistencia de sistemas transaccionales.
Evaluación: La evaluación estará basada en la exposición, compleción y calidad del informe desarrollada sobre un Trabajo Práctico Integrador (TPI).
Formulario de inscripción: https://forms.gle/fq5xU2WVCtaSZrBm6
Aranceles
Inscripción temprana (hasta el 11 de Agosto de 2025)
* AR$ 160.000.- (para nacionales)
* USD 200.- (para extranjeros)
Inscripción tardía (desde el 12 de Agosto de 2025)
* AR$ 176.000.- (para nacionales)
* USD 220.- (para extranjeros)
50% Descuento para socios de SADIO (con 12 meses de antigüedad)
Los socios de AADECA gozan de los mismos derechos que los socios de SADIO
Medios de pago disponibles:
– Pago por Transferencias Bancarias (solo para residentes en Argentina) a:
SADIO (CUIT 30-64931218-0)
BBVA – Sucursal 330 Tribunales
Cta. Cte. Pesos: 502/7
CBU: 0170330420000000050276
Alias: SOCIEDAD.SADIO
– Pago con Tarjeta de crédito/débito (Visa, Master o Cabal).
Solicitar el botón de pago correspondiente a informacion@sadio.org.ar
Es posible pagar en cuotas con interés. Consulte.
– PAYPAL (para extranjeros). Solicite el link de pago.
¡Cupos limitados! Reserva tu vacante con el pago de tu inscripción
Antecedentes de los docentes:
Néstor Coppolillo: Tiene experiencia profesional en proyectos orientados a la gestión de las bases de datos y Data Mining en el ámbito del sector público. Es docente de posgrado en Ciencia de Datos y trabaja en la generación de contenidos de una especialización en Data Science. Así también participa como docente en distintos cursos de Data Mining ofrecidos en instituciones públicas y privadas.
Es Licenciado en Ciencias de la Computación por la UBA (FCEN), especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento por la UBA.
Eduardo Poggi: Cuenta con 40 años de experiencia profesional en proyectos de Tecnología de la Información fundamentalmente orientada al sector público latinoamericano. En la última década se orientó a la gestión de datos públicos: Datos Abiertos, Interoperabilidad y Ciencia de datos. Acredita unos 25 años de docencia de grado y posgrado en: Aprendizaje Automático, Minería de Datos y gestión de TI Pública en general. Actualmente se desempeña como Científico de Datos en la AFIP de Argentina, docente de posgrado y consultor internacional.
Es licenciado en Ciencias de la Computación por la UBA (FCEN), magister en Administración y Políticas Públicas y posee una especialización en Negocios y Tecnología por la Universidad de San Andrés; ambas de Argentina.