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Los temas de Big Data, sin duda, forman parte de las tendencias actuales más discutidas en cuanto al futuro de la Estadística.Para los estadísticos Big Data introduce un conjunto totalmente diferente de interrogantes: ¿Cómo podemos extraer información utilizable de bases de datos que son tan enormes y complejas que resultan inmanejables con muchos de nuestros métodos tradicionales? Ciertamente el tema de Big Data reta a la Estadística que conocemos.

En este contexto, la realización de la Primera Escuela de Big Data y Estadística surge inicialmente como una propuesta de la Comisión de Actividades Académicas Internacionales de la Escuela de Estadística, para promover el estudio y aplicación de conceptos y métodos clave en esta temática.Esta actividad académica cuenta con el apoyo total de la Dirección de la Escuela y de la Asociación de Estudiantes de Estadística.

De igual forma, existe un comité consultivo coordinado por Eiliana Montero y conformado por Oldemar Rodríguez, Agustín Gómez y Daniel Antich, todos profesores de la Escuela de Estadística.Se trata de un evento introductorio de dos días completos de duración que tendrá como instructores a dos expertos internacionales invitados y un experto nacional de reconocida trayectoria.La audiencia meta principal para la Escuela de Big Data y Estadística son los estudiantes, los profesores y los profesionales de la Estadística de nuestro país.


La Escuela tendrá tres bloques de lecciones de medio día de duración, cada una impartida por uno de los tres expertos. La última clase, en la tarde del segundo día, será dedicada a aplicaciones de Big Data en Costa Rica.

Facultad de Ciencias Económicas

Objetivos

  1. Familiarizar a los participantes con los conceptos principales y marcos de referencia asociados al tema de Big Data y su relación con la Estadística.
  2. Exponer a la comunidad de estudiantes, profesores, investigadores y profesionales de la Estadística los nuevos desarrollos teóricos y metodológicos en el manejo de grandes cantidades de datos y variables.
  3. Proponer alternativas de captura, gestión y procesamiento de datos.
  4. Exponer posibles problemas de datos y las soluciones propuestas desde la perspectiva de Big Data.
  5. Dar a conocer aplicaciones desarrolladas dentro el contexto Big Data y Estadística.

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