Experiencias del uso de Kaggle en el entorno educativo superior

26 julio, 2018
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En este post os presentamos un resumen y la presentación completa de una de las charlas del UOC Data Day, celebrado el día 16 de mayo de 2018 en Barcelona sobre experiencias del uso de Kaggle en el entorno educativo superior.

Esta ponencia fue a cargo de Laia Subirats, data science researcher en Eurecat (Technology Centre of Catalonia) y profesora colaboradora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC.

Kaggle es una plataforma donde data scientists compiten y producen modelos para predecir y describir los conjuntos de datos cargados por empresas y usuarios. Comprado en 2017 por Google, la comunidad de Kaggle tiene más de 536,000 usuarios registrados de más de 190 países. Entre los usuarios de Kaggle hay miembros del equipo ganador de Jeopardy de IBM Watson y del equipo que trabaja en DeepMind de Google. Muchos de estos investigadores publican artículos en revistas en función de su desempeño en estas competiciones.

Dentro del Máster de Data Science, en la asignatura “Tipología y Ciclo de Vida de los Datos” las profesoras Isabel Guitart, Mireia Calvo y yo misma hemos introducido Kaggle en los dos bloques principales de la asignatura. En el primer bloque los alumnos deben realizar un proyecto de web scraping del tema que deseen y deben describir y exportar los datos en el formato requerido por Kaggle. En el segundo bloque de la asignatura los alumnos deben analizar los datos bien de los datos generados del primer bloque de web scraping, o bien de una competición que haya activa de Kaggle. Se pide a los alumnos que utilicen Github para entregar las prácticas, para que así se familiaricen con esta plataforma de desarrollo web y para que tengan un portfolio de proyectos desarrollados en esta plataforma cuando acaben el máster.

A continuación, os dejamos la grabación de la ponencia completa, así como el material de soporte utilizado para la presentación.

¡Esperamos que la disfrutéis!

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Autor / Autora
Jordi Casas-Roma
Profesor e investigador del grupo ADaS Lab de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones de la UOC. Director del máster universitario de Ciencia de Datos de la UOC. Sus intereses de investigación se basan en la minería de datos, aprendizaje automático, minería de gráficos y privacidad de datos. 
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