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.

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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

• Dr. Gabriel Nuñez (Ciencia de Datos, Depto. de Matemáticas, UAMI)

• Dr. Héctor Morales (Análisis Numérico y Modelación Matemática, Depto. de Matemáticas, UAMI)

• Dr. Gabriel Escarela (Probabilidad y Estadística, Depto. de Matemáticas, UAMI)

• Dr. Asael Martínez (Probabilidad y Estadística, Depto. de Matemáticas, UAMI)

• Dr. Jorge Bolaños (Análisis, Depto. de Matemáticas, UAMI)

• Dra. Lizbeth Naranjo (Estadística, Facultad de Ciencias, UNAM)

• M. en I.B. Óscar Yáñez (Procesamiento de Imágenes y Señales Biomédicas, Depto. de Ingeniería Eléctrica, UAMI)

Tesis de alumnos de posgrado en áreas de ciencia de de datos.

• Análisis de Datos Composiciones vía mezclas de distribuciones Gamma multivariadas (Mariana Ramos). 

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• Análisis de Datos Composiciones vía mezclas de distribuciones Normales  multivariadas (Daniel Miranda). 

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• Análisis de texturas en imágenes vía walets: un enfoque de ciencias de datos

     (Joel Montesinos)                                        

• Análisis Bayesiano en modelos farmacocinéticos (Alejandro Nieto)

Una travesía por la Ciencia de Datos para matemáticos y no matemáticos

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. 

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Se recomienda la lectura previa del tema que se revisará en cada sesión.

1. Los Contes Rápidos del INE y la topología del Simplex. Daniel Miranda Fournier. Septiembre 17, 2020, 3:00 pm.  Video de la charla      

2. 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               

3. Cuantificación vectorial y el análisis de conglomerdos.  M.en BI Óscar Yáñez Suárez. Noviembre 12, 2020. Video de la charla               

4. Una introducción a Julia. Dr. Carlos Valero Valdés. Febrero 4, 2021, 3:00 pm            Para esta charla se recomiendan las lecturas:  

Seminario de Ciencia de Datos

Tenemos el placer de compartir la siguiente sesión de nuestro Seminario de Ciencia de Datos. 

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Problemas inversos, análisis de imágenes y ciencia de datos

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Dr. Héctor Morales Bárcenas

Departamento de Matemáticas. Grupo de Ciencia de Datos, CBI, UAM.I.  

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Febrero 25, 2021

(15:00 hrs./CDMX)

Evento realizado vía remota

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Video del seminario

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Semigrupos noconmutativos y sistemas cuánticos abiertos

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Dr. Jorge Bolaños Servin

Departamento de Matemáticas. Grupo de Ciencia de Datos, CBI, UAM.I.  

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Diciembre 10, 2020

(15:00 hrs./CDMX)

Evento realizado vía remota

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Video del seminario

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Origen de la vida: celulas, virus y el mundo del RNA

Dr. Antonio Lazcano Araujo

Facultad de Ciencias (Laboratorio de origen de la vida), UNAM;  miembro de El Colegio Nacional.

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Octubre 29, 2020

(15:00 hrs./CDMX)

Evento realizado vía remota

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Video del seminario

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Una invitación a la industria financiera. Introducción a los problemas de riesgo cuantitativo en la banca corporativa y de inversión

Dra. Dialid Santiago.

Vice President Quantitative Analyst-

Global Markets, Bank of America

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Septiembre 25, 2020

(15:00 hrs./CDMX)

Evento realizado vía remota

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Video del seminario

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Mayor información:

Dr. Fabian Martínez 

fabian at xanum.uam.mx

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Contáctanos

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.