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                                                                                     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.

Seminario de Ciencia de Datos

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

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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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.