Posgrados propios de la UPM (Experto)
DATA SCIENCE PARA EL CONTROL DE RIESGOS EN EL DISEÑO Y MANTENIMIENTO DE INFRAESTRUCTURAS LINEALES
Web | https://blogs.upm.es/cursosmitma/cursos-ofertados/experto-en-data-science-para-el-control-de-riesgos-en-el-diseno-y-mantenimiento-de-obras-lineales/ |
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Impartición | 15 de septiembre de 2023 - 22 de diciembre de 2023 |
Inscripción | 29 de junio de 2023 - 16 de septiembre de 2023 |
Matriculación | 20 de julio de 2023 - 25 de septiembre de 2023 |
Créditos | 15 ECTS |
Plazas | 60 |
Matrícula |
€
Observaciones: CONVENIO MITMA |
Modalidad | - On-line |
Titulación Requerida | No se requiere titulación universitaria |
Objetivos | Los simplificados modelos predictivos basados un número reducido de variables significativas que de antemano se suponen que controlan el problema han marcado durante mucho tiempo la toma de decisiones. Sin embargo, el progreso de la tecnología en todos los campos de actividad y particularmente en las infraestructuras lineales de transporte ha permitido un mayor registro de datos y una mayor capacidad de procesamiento. De esta manera, la trasformación digital en la que estamos inmersos está permitiendo una evolución de la toma de decisiones, a partir de predicciones que pueden tener en cuenta un conjunto amplio de factores de incidencia, y que se basan fundamentalmente en la adquisición de datos, técnicas avanzadas de visualización y su adecuada interpretación y tratamiento. Particularmente, en este curso se centra la atención en las técnicas de la ciencia de datos existentes y que pueden ser útiles para controlar riesgos asociados a las infraestructuras lineales. Se obvian las formulaciones matemáticas tratando de dar un enfoque aplicado y accesible de manera que se describen sus fundamentos, su utilidad y se ofrecen software de uso (muchos de ellos generados por el equipo docente) para poder realizar predicciones a partir de conjuntos de datos. Así como, las técnicas de representaciones renderizadas y realidad virtual para una proyección realista de las las aplicaciones prácticas. Los objetivos del curso son: (a) conocer las técnicas básicas de ciencia de datos, en particular la utilidad de cada una y el manejo de softwares para su adecuado uso; (b) manejar adecuadamente técnicas de visualización tridimensional y softwares de realidad virtual que permitan trabajar con adecuada precisión e integrar datos en aplicaciones de infraestructuras lineales; (c) conocer de primera mano experiencias practicas realizadas por empresas de referencia en el sector de la construcción que utilicen y hayan ya implementado con éxito dichas técnicas de ciencia de datos y visualización. |
Programa | Nota: Los temas referentes a las experiencias de empresas tecnológicas en el sector construcción consistiran en conferencias y presentaciónes de profesionales de referencia que abarcaran aproximadamente un 25% de horas lectivas, y aunque se han incluido formalmente al final del temario, se iran incorporando alternada y progresivamente a lo largo de toda la duración del curso para una mejor dinámica del aprendizaje. MÓDULO I: DATA SCIENCE Tema 1. ¿Qué es la ciencia de datos? (5 horas) 1.1 Definiciones, objetivos y ámbito de aplicación 1.2 Ejemplo de un proyecto de ciencia de datos 1.3 Como ser científico de datos Tema 2. Conceptos básicos de ciencia de datos (15 horas) 2.1 Nociones básicas de estadística 2.2 Manejo de software y ejemplo de resolución con “Excel” 2.3 Introducción a Python Tema 3. Big data (2,5 horas) 3.1 Bases de datos 3.2 Manejo de software y ejemplo de resolución con “SQL” Tema 4. Técnicas no supervisadas (7,5 horas) 4.1 ¿Qué son y en qué consisten? 4.2 Análisis de componentes principales (PCA) 4.3 Clusters 4.4 Manejo de software y ejemplos de resolución con “Python Colab” Tema 5. Técnicas supervisadas (15 horas) 5.1 ¿Qué son y en qué consisten? 5.2 Regresión lineal 5.3 ANOVA 5.4 Logística 5.5 K-vecinos 5.6 Árboles de decisión 5.7 Random forest 5.8 Gradietn Boosting 5.9 Manejo de software y ejemplos con “Python Colab” Tema 6. Redes neuronales y técnicas bio-inspiradas (7,5 horas) 6.1 Descripción de las técnicas 6.2 Fundamentos, potencialidad y aplicaciones 6.3 Manejo de software y ejemplos con “Python Colab” Tema 7. Tratamiento de imágenes (2,5 horas) 7.1 Fundamentos del tratamiento de imágenes 7.2 Descripción de un ejemplo de aplicación Tema 8. El “tiempo” en la ciencia de datos (5 horas) 8.1 Definición y aplicabilidad 8.2 Técnica ARIMA 8.3 Manejo de software y ejemplos con “Python Colab” Tema 9. Sistemas de información geográfica (10 horas) 9.1 Descripción y principios básicos 9.2 Manejo de software y ejemplos con “GIS-QGIS” Tema 10. Taller de Data Science: control de riesgos en infraestructuras lineales (10 horas) 10.1 Control de riesgos climáticos 10.2 Nuevas tecnologías en Túneles 10.3 Inestabilidades del terreno 10.4 Satisfacción del cliente MÓDULO II: METODOLOGÍA BIM Y REALIDAD VIRTUAL Tema 11. Introducción a la metodología BIM (2,5 horas) 11.1 Concepto de BIM (Building information Modelling) 11.2 Diccionario BIM 11.3 Implantación actual de la metodología BIM 11.4 Ventajas e inconvenientes de la metodología BIM 11.5 Revisión del software BIM y sus aplicaciones Tema 12. Aspectos generales del Proyecto de Construcción (2,5 horas) 12.1 Aspectos generales y organización de las diferentes etapas de la planificación, construcción y explotación de obras 12.2 El Proyecto de Construcción tradicional 12.3 Metodologías clásicas de Gestión de Proyectos 12.4 Tipos de proyectos, características de cada uno de ellos 12.5 Análisis de los componentes de cada tipo de proyecto 12.6 Revisión previa del proyecto de construcción y coherencia documental Tema 13. Modelado de Obras Lineales con metodología BIM (10 horas) 13.1 Explanaciones: Trabajo con superficies, optimización de volúmenes de desmonte y terraplén 13.2 Obras lineales: Concepto de alineación, perfil longitudinal y ensamblaje 13.3 Cubicación: Perfiles transversales, tablas de volúmenes e informes 13.4 Drenaje: Rutas de Caudal y cuencas vertientes 13.5 Visibilidad y Recorrido virtual Tema 14. Conservación y explotación de infraestructuras (5 horas) 14.1 Conceptos generales. Beneficios e impactos de la conservación. 14.2 Innovaciones y nuevas tecnologías en actividades de conservación y explotación de carreteras. 14.3 Auditorías de la seguridad en la infraestructura viaria. Análisis previo a la construcción y en servicio. MÓDULO III: EXPERIENCIAS TECNOLÓGICAS (TRANSVERSAL) Tendencias en nuevas tecnologías. Construcción 4.0 (30 horas)
VISITAS TÉCNICAS (20 horas) Nota: Las visitas a empresas y obras se realizarán con la colaboración del SEOPAN siempre que el número de participantes inscritos a las visitas lo permita (no siendo obligatoria su asistencia para superar el curso). |
Secretaría | Departamento de Ingeniería y Morfología del Terreno. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos (Sede Ciudad Universitaria) |
Teléfono | 910674275 |
rubenangel.galindo |-O-| upm.es | |
Centro Organizador | ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS DE CAMINOS, CANALES Y PUERTOS |
Entidad Colaboradora | Plataforma Española Tecnológica de la Construcción (PTEC) |
Comentarios | (1) Las clases se impartirán los Jueves y Viernes por la tarde (16:00 a 21:30 h) del 15/09/2023 al 22/12/2023 en modalidad online síncrono (streaming) con posibilidad de asistir presencialmente en aula a quien lo desee. (2) La matricula de curso será de 180 euros que se reintegraran para alumnos que finalicen el curso (salvo tasas de expedición de título) |
Financiación |
Web | https://blogs.upm.es/cursosmitma/cursos-ofertados/experto-en-data-science-para-el-control-de-riesgos-en-el-diseno-y-mantenimiento-de-obras-lineales/ |
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Impartición | 13 de septiembre de 2024 - 20 de diciembre de 2024 |
Inscripción | 22 de enero de 2024 - 14 de septiembre de 2024 |
Matriculación | 20 de julio de 2024 - 30 de septiembre de 2024 |
Créditos | 15 ECTS |
Plazas | 60 |
Matrícula |
€
Observaciones: CONVENIO MITMA |
Modalidad | - On-line |
Titulación Requerida | No se requiere titulación universitaria |
Objetivos | Los simplificados modelos predictivos basados un número reducido de variables significativas que de antemano se suponen que controlan el problema han marcado durante mucho tiempo la toma de decisiones. Sin embargo, el progreso de la tecnología en todos los campos de actividad y particularmente en las infraestructuras lineales de transporte ha permitido un mayor registro de datos y una mayor capacidad de procesamiento. De esta manera, la trasformación digital en la que estamos inmersos está permitiendo una evolución de la toma de decisiones, a partir de predicciones que pueden tener en cuenta un conjunto amplio de factores de incidencia, y que se basan fundamentalmente en la adquisición de datos, técnicas avanzadas de visualización y su adecuada interpretación y tratamiento. Particularmente, en este curso se centra la atención en las técnicas de la ciencia de datos existentes y que pueden ser útiles para controlar riesgos asociados a las infraestructuras lineales. Se obvian las formulaciones matemáticas tratando de dar un enfoque aplicado y accesible de manera que se describen sus fundamentos, su utilidad y se ofrecen software de uso (muchos de ellos generados por el equipo docente) para poder realizar predicciones a partir de conjuntos de datos. Así como, las técnicas de representaciones renderizadas y realidad virtual para una proyección realista de las las aplicaciones prácticas. Los objetivos del curso son: (a) conocer las técnicas básicas de ciencia de datos, en particular la utilidad de cada una y el manejo de softwares para su adecuado uso; (b) manejar adecuadamente técnicas de visualización tridimensional y softwares de realidad virtual que permitan trabajar con adecuada precisión e integrar datos en aplicaciones de infraestructuras lineales; (c) conocer de primera mano experiencias practicas realizadas por empresas de referencia en el sector de la construcción que utilicen y hayan ya implementado con éxito dichas técnicas de ciencia de datos y visualización. |
Programa | Nota: Los temas referentes a las experiencias de empresas tecnológicas en el sector construcción consistiran en conferencias y presentaciónes de profesionales de referencia que abarcaran aproximadamente un 25% de horas lectivas, y aunque se han incluido formalmente al final del temario, se iran incorporando alternada y progresivamente a lo largo de toda la duración del curso para una mejor dinámica del aprendizaje. MÓDULO I: DATA SCIENCE Tema 1. ¿Qué es la ciencia de datos? (5 horas) 1.1 Definiciones, objetivos y ámbito de aplicación 1.2 Ejemplo de un proyecto de ciencia de datos 1.3 Como ser científico de datos Tema 2. Conceptos básicos de ciencia de datos (15 horas) 2.1 Nociones básicas de estadística 2.2 Manejo de software y ejemplo de resolución con “Excel” 2.3 Introducción a Python Tema 3. Big data (2,5 horas) 3.1 Bases de datos 3.2 Manejo de software y ejemplo de resolución con “SQL” Tema 4. Técnicas no supervisadas (7,5 horas) 4.1 ¿Qué son y en qué consisten? 4.2 Análisis de componentes principales (PCA) 4.3 Clusters 4.4 Manejo de software y ejemplos de resolución con “Python Colab” Tema 5. Técnicas supervisadas (15 horas) 5.1 ¿Qué son y en qué consisten? 5.2 Regresión lineal 5.3 ANOVA 5.4 Logística 5.5 K-vecinos 5.6 Árboles de decisión 5.7 Random forest 5.8 Gradietn Boosting 5.9 Manejo de software y ejemplos con “Python Colab” Tema 6. Redes neuronales y técnicas bio-inspiradas (7,5 horas) 6.1 Descripción de las técnicas 6.2 Fundamentos, potencialidad y aplicaciones 6.3 Manejo de software y ejemplos con “Python Colab” Tema 7. Tratamiento de imágenes (2,5 horas) 7.1 Fundamentos del tratamiento de imágenes 7.2 Descripción de un ejemplo de aplicación Tema 8. El “tiempo” en la ciencia de datos (5 horas) 8.1 Definición y aplicabilidad 8.2 Técnica ARIMA 8.3 Manejo de software y ejemplos con “Python Colab” Tema 9. Sistemas de información geográfica (10 horas) 9.1 Descripción y principios básicos 9.2 Manejo de software y ejemplos con “GIS-QGIS” Tema 10. Taller de Data Science: control de riesgos en infraestructuras lineales (10 horas) 10.1 Control de riesgos climáticos 10.2 Nuevas tecnologías en Túneles 10.3 Inestabilidades del terreno 10.4 Satisfacción del cliente MÓDULO II: METODOLOGÍA BIM Y REALIDAD VIRTUAL Tema 11. Introducción a la metodología BIM (2,5 horas) 11.1 Concepto de BIM (Building information Modelling) 11.2 Diccionario BIM 11.3 Implantación actual de la metodología BIM 11.4 Ventajas e inconvenientes de la metodología BIM 11.5 Revisión del software BIM y sus aplicaciones Tema 12. Aspectos generales del Proyecto de Construcción (2,5 horas) 12.1 Aspectos generales y organización de las diferentes etapas de la planificación, construcción y explotación de obras 12.2 El Proyecto de Construcción tradicional 12.3 Metodologías clásicas de Gestión de Proyectos 12.4 Tipos de proyectos, características de cada uno de ellos 12.5 Análisis de los componentes de cada tipo de proyecto 12.6 Revisión previa del proyecto de construcción y coherencia documental Tema 13. Modelado de Obras Lineales con metodología BIM (10 horas) 13.1 Explanaciones: Trabajo con superficies, optimización de volúmenes de desmonte y terraplén 13.2 Obras lineales: Concepto de alineación, perfil longitudinal y ensamblaje 13.3 Cubicación: Perfiles transversales, tablas de volúmenes e informes 13.4 Drenaje: Rutas de Caudal y cuencas vertientes 13.5 Visibilidad y Recorrido virtual Tema 14. Conservación y explotación de infraestructuras (5 horas) 14.1 Conceptos generales. Beneficios e impactos de la conservación. 14.2 Innovaciones y nuevas tecnologías en actividades de conservación y explotación de carreteras. 14.3 Auditorías de la seguridad en la infraestructura viaria. Análisis previo a la construcción y en servicio. MÓDULO III: EXPERIENCIAS TECNOLÓGICAS (TRANSVERSAL) Tendencias en nuevas tecnologías. Construcción 4.0 (30 horas)
VISITAS TÉCNICAS (20 horas) Nota: Las visitas a empresas y obras se realizarán con la colaboración del SEOPAN siempre que el número de participantes inscritos a las visitas lo permita (no siendo obligatoria su asistencia para superar el curso). |
Secretaría | Departamento de Ingeniería y Morfología del Terreno. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos (Sede Ciudad Universitaria) |
Teléfono | 910674275 |
rubenangel.galindo |-O-| upm.es | |
Centro Organizador | ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIEROS DE CAMINOS, CANALES Y PUERTOS |
Entidad Colaboradora | Plataforma Española Tecnológica de la Construcción (PTEC) |
Comentarios | (1) Las clases se impartirán los Jueves y Viernes por la tarde (16:00 a 21:30 h) del 15/09/2023 al 22/12/2023 en modalidad online síncrono (streaming) con posibilidad de asistir presencialmente en aula a quien lo desee. (2) La matricula de curso será de 180 euros que se reintegraran para alumnos que finalicen el curso (salvo tasas de expedición de título) |
Financiación |