Fwd: Curso MOOC Machine Learning y Big Data en Bioinformática
José Delpiano
Título: Machine Learning y Big Data para Bioinformática.
Web: https://abierta.ugr.es/ml_bioinformatica/
Coordinador del curso: Jesús Alcalá Fernández.
Plazo de matriculación: Abierto desde día 22/01/2021.
Fecha de inicio: 22/02/2021 a las 9:00 horas.
Duración: 100 horas (8 semanas).
Modalidad: Asíncrona.
Certificado de Reconocimiento Académico: Posibilidad de obtener certificado de haber realizado el curso.
La Universidad de Granada pretende ofrecer un aprendizaje práctico y aplicado, accesible para todas las personas interesadas en el Machine Learning y Big Data para la Bioinformática. Para ello cuenta con un grupo de profesores de universidades, investigadores, profesionales y especialistas en cada una de las áreas, que ayudarán a introducirse en la Bioinformática y el Machine Learning en sus más amplios aspectos, aunando el rigor académico con un metodología sencilla y directa que permita comprenderla y disfrutarla.
Este curso on-line (MOOC) tiene una duración de 100 horas (8 semanas + 1 adicional para terminar la parte que no haya dado tiempo) y es impartido en modalidad asíncrona (por lo que no hay que asistir a clases en un horario establecido) y cuenta con un reconocimiento de 4 créditos ECTS para los estudiantes de grado de la UGR.
Se imparte a través de la plataforma de formación abierta on-line de la UGR (abiertaUGR) y consta de 8 módulos:
Módulo 1: ¿Qué es la Bioinformática?. Coordinadores de Módulo: Carlos Cano, Coral del Val y Pedro Carmona
Módulo 2: Análisis Bioinformático sobre un problema en Ómicas. Coordinadores de Módulo: Carlos Cano, Coral del Val y Pedro Carmona
Módulo 3: Ciencia de Datos y Machine Learning. Coordinador de Módulo: Alberto Fernández Hilario
Módulo 4: Aprendizaje Supervisado: Técnicas de Regresión. Coordinador de Módulo: Rafael Alcalá Fernández
Módulo 5: Aprendizaje Supervisado: Técnicas de Clasificación. Coordinador de Módulo: Alberto Fernández Hilario
Módulo 6: Aprendizaje No Supervisado: Clustering y Reglas de Asociación. Coordinador de Módulo: Jesús Alcalá Fernández
Módulo 7: Big Data. Coordinador de Módulo: Francisco Javier García Castellano
Módulo 8: Herramienta Gráfica: KNIME. Coordinadores de Módulo: María Martínez y José Manuel Soto
Para estos módulos se han desarrollado materiales docentes de distinto tipo (apuntes, videos, etc) y notebooks sobre la plataforma Google Colaboratory en la que ya están instalados todos los programas que son necesarios para el curso, por lo que no tenéis que instalar nada en vuestros ordenadores.
El lunes de cada semana se añadirá en la plataforma de abiertaUGR todo el material disponible para el módulo que toca trabajar esa semana. La planificación temporal está diseñada para trabajar un módulo cada semana, pero cada estudiante puede hacerse la planificación temporal que mejor se ajuste a sus necesidades, teniendo en cuenta que el curso dura 8 semanas más 1 adicional que abiertaUGR proporciona para que los estudiantes puedan terminar lo que no les haya dado tiempo.
Mas información la podéis encontrar a través del # de Twitter y FaceBook (#MOOCml_bioinformatica) o directamente en la web de abiertaUGR: https://abierta.ugr.es/ml_bioinformatica/
Felipe Tobar
Estimados Colegas,
agradecería me ayudaran a difundir este llamado en sus redes
tanto nacionales como internacionales.
Saludos, Felipe
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Call for 3 Tenure-Track Positions in Data Science and Artificial Intelligence
Faculty of Physical and Mathematical Sciences, University of ChileClosing: March 6, 2021
Beginning of the Position: August 2021
Application Site: https://www.uchile.cl/concursoAcademico/ (code FM2007)
The Positions
The Faculty of Physical and Mathematical Sciences (FCFM, for its acronym in Spanish) at University of Chile is offering three full-time permanent positions (tenure track) to carry out research and teaching at both undergraduate and graduate-level in the areas of Data Science and Artificial Intelligence (DS&AI). The candidates are expected to develop a strong and competitive research program. The official call (in Spanish) can be found at the following URL: https://www.uchile.cl/concursoAcademico/
The Candidates
Candidates should be pursuing internationally recognized research in Theoretical or Applied Data Science and Artificial Intelligence. The specific areas of interest include (but are not limited to) Machine Learning, Representation Learning, Reinforcement Learning, Planning, Knowledge Representation, Knowledge Discovery, Data Mining, and Data Visualization, as well as applications of them to other areas in Science and Engineering. The interdisciplinary nature of the candidates will be especially valued.
Candidates must hold a Ph.D. degree and have demonstrated excellence in research with publications in prestigious DS&AI venues (conferences or journals). Successful candidates will be expected to move to Santiago, Chile (if currently living elsewhere), establish and lead their own research team, deliver innovative research at the highest international standard, deliver high-quality teaching, supervise undergraduate, master, and PhD students, and obtain competitive research funding from external funding bodies.
Application
The application site (in Spanish) can be found at https://www.uchile.cl/concursoAcademico/. For non-Spanish speakers, we can provide some guidance in the application process (please email your questions to dire...@ing.uchile.cl). The documents required in the application include (1) Curriculum Vitae, (2) Cover Letter with a Statement of Purpose, (3) Research Plan, (4) Teaching Plan (Undergraduate and Postgraduate), (5) The three most relevant publications, (6) Citation Report (Web of Science and Google scholar), (7) Three recommendation letters, (8) Copy of the Ph.D. Degree Certificates. Recommendation Letters should be sent by the recommender to concurso....@ing.uchile.cl mentioning the name of the candidate and the Positions’ code (FM2007). Please see more details on the application site.
In case of an equality of background and final scores among applicants, the gender policy implemented by FCFM will be applied, selecting the female candidate.
FCFM and the DS&AI Initiative
FCFM is the leading Engineering School in Chile. It has been in existence for over 175 years and it is focused on higher education and on the development of basic sciences, engineering sciences, and technological applications.
FCFM has recently approved the creation of a Data Science and Artificial Intelligence Institute, with members from several Departments, including the Mathematics (dim.uchile.cl), Computer Science (dcc.uchile.cl), Electrical Engineering (die.cl), and Industry (dii.uchile.cl) Departments, and participation of four Advanced Research Centers. The selected candidates will be part of this new DS&AI Institute and will be interacting with professors from all the mentioned departments in basic and applied research.
Further information can be requested from the Academic and Research Director, Prof. Marcela Munizaga (dire...@ing.uchile.cl).
http://ingenieria.uchile.cl/noticias/172960/concurso-academico-fm-2007-datos-e-inteligencia-artificial