Bienvenidos al
Laboratorio de Ciencia de Datos
Más sobre nosotros
El Laboratorio de Ciencia de Datos pretende ser un espacio
donde converjan disciplinas que involucren áreas como Cómputo Científico, Modelación Estadística, Análisis de Datos, Problemas Inversos y Optimización, entre otros. Es una iniciativa de los doctores Gabriel Nuñez y Héctor Morales, profesores-investigadores del Departamento de Matemáticas de la División de Ciencias Básicas e Ingeniería de la UAM-I.
El proyecto pretende contribuir a la modelación de problemas reales complejos asociados a la problemática nacional.
El Laboratorio de Ciencia de Datos es parte de los proyectos del Grupo de Ciencia de Datos fundado por los profesores Nuñez y Morales.
Grupo de Ciencia de Datos
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Dr. Gabriel Nuñez (Ciencia de Datos, Depto. de Matemáticas, UAMI)
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Dr. Héctor Morales (Análisis Numérico y Modelación Matemática, Depto. de Matemáticas, UAMI)
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Dr. Gabriel Escarela (Probabilidad y Estadística, Depto. de Matemáticas, UAMI)
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Dr. Asael Martínez (Probabilidad y Estadística, Depto. de Matemáticas, UAMI)
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Dr. Jorge Bolaños (Análisis, Depto. de Matemáticas, UAMI)
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Dra. Lizbeth Naranjo (Estadística, Facultad de Ciencias, UNAM)
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M. en I.B. Óscar Yáñez (Procesamiento de Imágenes y Señales Biomédicas, Depto. de Ingeniería Eléctrica, UAMI)
Organizado por:
Neyva Dimayuga, AlejandraMoreno, Edoardo Sánchez (alumnos de la MCMAI) y el Dr. Gabriel Nuñez.
Serie de charlas (vía remota) en un ambiente informal donde se discuten lecturas sobre temas de Ciencias de Datos.
Se recomienda la lectura previa del tema que se revisará en cada sesión.
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Los Contes Rápidos del INE y la topología del Simplex. Daniel Miranda Fournier. Septiembre 17, 2020, 3:00 pm. Video de la charla
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El Algoritmo EM y el modelo de mezcla de Normales. Neyva Dimayuga, Alejandra Moreno y Edoardo Sánchez. Octubre 8, 2020, 3:00 pm. Video de la charla
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Cuantificación vectorial y el análisis de conglomerdos. M.en BI Óscar Yáñez Suárez. Noviembre 12, 2020. Video de la charla Para esta charla se recomiendan las lecturas: (A) Fraley C, y Raftery A. E. (1998). How Many Clusters? Which Clustering Method? Answers Via Model-Based Cluster Analysis. The Computer journal, 41,8 (B) Xiau C, y Liu M. (2010). Efficient Mean-shift Clustering Using Gaussian KD-Tree. Pacific Graphics, 29, 7.
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Los visitantes siempre son bienvenidos a nuestro proyecto. Contáctenos en caso de que requiera más información sobre la dinámica de este Laboratorio de Ciencia de Datos.