Curso

BIG DATA Y HERRAMIENTAS DIGITALES APLICADAS A LA PRODUCCIÓN GANADERA

  • Desde: 5/6/23
  • Hasta: 9/6/23
  • Campus de Valencia
  • Idioma: Inglés
  • Presencial

Preinscripción desde el 28/4/23

Promovido por:
Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural

Responsable de la actividad:
Noelia Ibáñez Escriche



Modalidad

Presencial Online Emisión en directo

30 horas


0 horas


0 horas

Horario

Mañana y Tarde
Lunes 5, de 9:30- 13:00 y 14:00 - 17:00
Martes 6, de 9:30 - 13:00 y 14:00 - 17:00
Miércoles 7, de 9:30- 13:00
Jueves 8, de 9:30 - 13:00 y 14:00 - 17:00
Viernes 9, de 9:30 - 13:00 y 14:00 - 17:00

Lugar de impartición
Edificio 3P - AULA 1.9 Se requiere traer ordenador portátil.
Certificación

Asistencia

Modalidad

PRESENCIAL

Curso

2022-2023

ECTS

0

Campus

Valencia

30 h

Presenciales

0 h

Online

Precio Colectivo
75 € Alumni UPV PLUS 
75 € Personal UPV 
75 € Alumno UPV 
200 € Público en general 
75 €  PARTICIPANTES PROYECTO TED
200,00 € - Público en general
75,00 € - PARTICIPANTES PROYECTO TED
75,00 € - Alumni UPV PLUS
75,00 € - Alumno UPV
75,00 € - Personal UPV

Objetivos

Al finalizar el curso, el alumno será capaz de distinguir entre los datos obtenidos por cada herramienta digital y qué tipo de análisis y herramientas podrían utilizarse en cada caso.

Acción formativa dirigida a

Este curso de posgrado está diseñado para investigadores que trabajen en todas las áreas de las ciencias animales o vegetales, incluidas la nutrición y la fisiología, la gestión, la genética y la reproducción, tanto en la industria como en el mundo académico. El curso es especialmente adecuado para aquellos interesados en el análisis de datos y la gestión de precisión del ganado. También pueden beneficiarse de este curso los estadísticos, informáticos y científicos de datos que deseen conocer las posibles aplicaciones en la ciencia animal.


Profesores

  • Guilherme Rosa Profesional del sector

Temas a desarrollar

1. Big Data y ciencia de datos en ganadería
2. Planificación de estudios de investigación en ciencias animales
3. Gestión de bases de datos
4. Regresión multidimensional y clasificación
5. Técnicas de aprendizaje automático
6. Procesamiento y análisis de imágenes
7. Espectroscopia infrarroja e imágenes hiperespectrales
8. Tecnología de detección portátil
9. Herramientas de “Deep learning”
10. Datos genómicos
11. Minería de datos de explotaciones agrícolas operativas
12. Computación en nube