maestría en ciencia de datos - inegi.org.mx · • neurolog´ıa: se estima que el cerebro humano...

Maestrıa en Ciencia de Datos

Jose Luis Moraleshttp://mcienciadatos.itam.mx/

Seminario Internacional: BIG DATAPara la informacion oficial y la toma de decisiones.

INEGI 2014

¿solo datos?

Tablilla de Venus de AmmisaduqaObservaciones astronomicas del planeta Venus

Agenda

• Demanda de recursos profesionales/metodologicos.• Oferta academica en Mexico.• Infraestructura en el ITAM.• =⇒ Objetivos:

• Perfil de los aspirantes.• Plan de estudios.

Agenda

• Demanda de recursos profesionales/metodologicos.• Oferta academica en Mexico.• Infraestructura en el ITAM.• =⇒ Objetivos:

• Perfil de los aspirantes.• Plan de estudios.

Agenda

• Demanda de recursos profesionales/metodologicos.• Oferta academica en Mexico.• Infraestructura en el ITAM.• =⇒ Objetivos:

• Perfil de los aspirantes.• Plan de estudios.

Agenda

• Demanda de recursos profesionales/metodologicos.• Oferta academica en Mexico.• Infraestructura en el ITAM.• =⇒ Objetivos:

• Perfil de los aspirantes.• Plan de estudios.

Agenda

• Demanda de recursos profesionales/metodologicos.• Oferta academica en Mexico.• Infraestructura en el ITAM.• =⇒ Objetivos:

• Perfil de los aspirantes.• Plan de estudios.

Agenda

• Demanda de recursos profesionales/metodologicos.• Oferta academica en Mexico.• Infraestructura en el ITAM.• =⇒ Objetivos:

• Perfil de los aspirantes.• Plan de estudios.

Agenda

• Demanda de recursos profesionales/metodologicos.• Oferta academica en Mexico.• Infraestructura en el ITAM.• =⇒ Objetivos:

• Perfil de los aspirantes.• Plan de estudios.

Demanda de recursos profesionales ymetodologicos

Problematica reciente (2000→)

http://www.nsf.gov/news/news_videos.jsp?cntn_id=

123607&media_id=72174&org=NSF

http://www.youtube.com/watch?v=-xR5erOhkXo

• Explotar conjuntos de datos en diversas escalas demagnitud.

• Sectores cientıfico y tecnologico: generadores de datos.• Sectores industrial y empresarial: propietarios de los

datos.• Formacion de recursos humanos. Desarrollo de

tecnologıa.

Demanda de recursos profesionales ymetodologicos

Problematica reciente (2000→)

http://www.nsf.gov/news/news_videos.jsp?cntn_id=

123607&media_id=72174&org=NSF

http://www.youtube.com/watch?v=-xR5erOhkXo

• Explotar conjuntos de datos en diversas escalas demagnitud.

• Sectores cientıfico y tecnologico: generadores de datos.• Sectores industrial y empresarial: propietarios de los

datos.• Formacion de recursos humanos. Desarrollo de

tecnologıa.

Demanda de recursos profesionales ymetodologicos

Problematica reciente (2000→)

http://www.nsf.gov/news/news_videos.jsp?cntn_id=

123607&media_id=72174&org=NSF

http://www.youtube.com/watch?v=-xR5erOhkXo

• Explotar conjuntos de datos en diversas escalas demagnitud.

• Sectores cientıfico y tecnologico: generadores de datos.• Sectores industrial y empresarial: propietarios de los

datos.• Formacion de recursos humanos. Desarrollo de

tecnologıa.

Demanda de recursos profesionales ymetodologicos

Problematica reciente (2000→)

http://www.nsf.gov/news/news_videos.jsp?cntn_id=

123607&media_id=72174&org=NSF

http://www.youtube.com/watch?v=-xR5erOhkXo

• Explotar conjuntos de datos en diversas escalas demagnitud.

• Sectores cientıfico y tecnologico: generadores de datos.• Sectores industrial y empresarial: propietarios de los

datos.• Formacion de recursos humanos. Desarrollo de

tecnologıa.

Demanda de recursos profesionales ymetodologicos

Problematica reciente (2000→)

http://www.nsf.gov/news/news_videos.jsp?cntn_id=

123607&media_id=72174&org=NSF

http://www.youtube.com/watch?v=-xR5erOhkXo

• Explotar conjuntos de datos en diversas escalas demagnitud.

• Sectores cientıfico y tecnologico: generadores de datos.• Sectores industrial y empresarial: propietarios de los

datos.• Formacion de recursos humanos. Desarrollo de

tecnologıa.

Demanda de recursos profesionales ymetodologicos

Problematica reciente (2000→)

http://www.nsf.gov/news/news_videos.jsp?cntn_id=

123607&media_id=72174&org=NSF

http://www.youtube.com/watch?v=-xR5erOhkXo

• Explotar conjuntos de datos en diversas escalas demagnitud.

• Sectores cientıfico y tecnologico: generadores de datos.• Sectores industrial y empresarial: propietarios de los

datos.• Formacion de recursos humanos. Desarrollo de

tecnologıa.

Demanda de recursos profesionales ymetodologicos

Problematica reciente (2000→)

http://www.nsf.gov/news/news_videos.jsp?cntn_id=

123607&media_id=72174&org=NSF

http://www.youtube.com/watch?v=-xR5erOhkXo

• Explotar conjuntos de datos en diversas escalas demagnitud.

• Sectores cientıfico y tecnologico: generadores de datos.• Sectores industrial y empresarial: propietarios de los

datos.• Formacion de recursos humanos. Desarrollo de

tecnologıa.

Unidades en informatica. La petaescala

(Sımbolo) Valor (bytes)kilobyte (kB) 103

megabyte (MB) 106

gigabyte (GB) 109

terabyte (TB) 1012

petabyte (PB) 1015

exabyte (EB) 1018

zettabyte (ZB) 1021

yottabyte (YB) 1024

1 byte = 8 bits ≈ 1 caracter

Actividades en la tera-peta escala

• Internet: Google procesa aproximadamente 24 petabytesde datos diariamente.

• Telecomunicaciones: AT&T transfiere diariamente casi 19petabytes de datos a traves de sus redes.

• Neurologıa: Se estima que el cerebro humano en su etapaadulta tiene un lımite de almacenamiento deaproximadamente 2.5 petabytes de datos binarios.

• Astrofısica: LSST (Large Synoptic Survey Telescope).Capacidad de generacion por noche: varios terabytes dedatos sin procesar.

• Negocios: Amazon tiene las 3 bases de datos masgrandes del mundo. (7.8 TB, 18.5 TB y 24.7 TB).

Actividades en la tera-peta escala

• Internet: Google procesa aproximadamente 24 petabytesde datos diariamente.

• Telecomunicaciones: AT&T transfiere diariamente casi 19petabytes de datos a traves de sus redes.

• Neurologıa: Se estima que el cerebro humano en su etapaadulta tiene un lımite de almacenamiento deaproximadamente 2.5 petabytes de datos binarios.

• Astrofısica: LSST (Large Synoptic Survey Telescope).Capacidad de generacion por noche: varios terabytes dedatos sin procesar.

• Negocios: Amazon tiene las 3 bases de datos masgrandes del mundo. (7.8 TB, 18.5 TB y 24.7 TB).

Actividades en la tera-peta escala

• Internet: Google procesa aproximadamente 24 petabytesde datos diariamente.

• Telecomunicaciones: AT&T transfiere diariamente casi 19petabytes de datos a traves de sus redes.

• Neurologıa: Se estima que el cerebro humano en su etapaadulta tiene un lımite de almacenamiento deaproximadamente 2.5 petabytes de datos binarios.

• Astrofısica: LSST (Large Synoptic Survey Telescope).Capacidad de generacion por noche: varios terabytes dedatos sin procesar.

• Negocios: Amazon tiene las 3 bases de datos masgrandes del mundo. (7.8 TB, 18.5 TB y 24.7 TB).

Actividades en la tera-peta escala

• Internet: Google procesa aproximadamente 24 petabytesde datos diariamente.

• Telecomunicaciones: AT&T transfiere diariamente casi 19petabytes de datos a traves de sus redes.

• Neurologıa: Se estima que el cerebro humano en su etapaadulta tiene un lımite de almacenamiento deaproximadamente 2.5 petabytes de datos binarios.

• Astrofısica: LSST (Large Synoptic Survey Telescope).Capacidad de generacion por noche: varios terabytes dedatos sin procesar.

• Negocios: Amazon tiene las 3 bases de datos masgrandes del mundo. (7.8 TB, 18.5 TB y 24.7 TB).

Actividades en la tera-peta escala

• Internet: Google procesa aproximadamente 24 petabytesde datos diariamente.

• Telecomunicaciones: AT&T transfiere diariamente casi 19petabytes de datos a traves de sus redes.

• Neurologıa: Se estima que el cerebro humano en su etapaadulta tiene un lımite de almacenamiento deaproximadamente 2.5 petabytes de datos binarios.

• Astrofısica: LSST (Large Synoptic Survey Telescope).Capacidad de generacion por noche: varios terabytes dedatos sin procesar.

• Negocios: Amazon tiene las 3 bases de datos masgrandes del mundo. (7.8 TB, 18.5 TB y 24.7 TB).

Actividades en la tera-peta escala

• Internet: Google procesa aproximadamente 24 petabytesde datos diariamente.

• Telecomunicaciones: AT&T transfiere diariamente casi 19petabytes de datos a traves de sus redes.

• Neurologıa: Se estima que el cerebro humano en su etapaadulta tiene un lımite de almacenamiento deaproximadamente 2.5 petabytes de datos binarios.

• Astrofısica: LSST (Large Synoptic Survey Telescope).Capacidad de generacion por noche: varios terabytes dedatos sin procesar.

• Negocios: Amazon tiene las 3 bases de datos masgrandes del mundo. (7.8 TB, 18.5 TB y 24.7 TB).

El caso mexicano

Demanda:

• Sectores financiero, publico, educacion, industrial, turismo,aseguradoras, comercio electronico, ...

• Institutos de investigacion: astronomıa, genomica,medicina preventiva, prospeccion de energeticos fosiles,bioquımica molecular, imagenologıa, cambio climatico, ...

Oferta academica en Mexico:

≤ 2012 no existıa ...

Infraestructura en el ITAM

Estadıstica

Matematicas

Computacion

• Recursos tecnicos. Laboratorios, software, ...• Recursos humanos. Facultad.

Infraestructura fuera del ITAM

Amazon Web Services (AWS) in Education

http://aws.amazon.com/education/

To assist educators around the world in providing cloudcomputing instruction, AWS offers Teaching Grants supportingfree usage of AWS for students in eligible courses.

The grants will provide educators up to $100 USD in free usagefor each student enrolled in courses with Amazon WebServices as part of the curriculum.

Perfil de los aspirantes

Formacion y/o conocimientos solidos en:• estadıstica• matematicas• computacion

Egresados de Licenciaturas en:

• Matematicas y Matematicas aplicadas• Ciencias basicas e Ingenierıa• Actuarıa• Profesionales en el area

Perfil de los aspirantes

Formacion y/o conocimientos solidos en:• estadıstica• matematicas• computacion

Egresados de Licenciaturas en:

• Matematicas y Matematicas aplicadas• Ciencias basicas e Ingenierıa• Actuarıa• Profesionales en el area

Perfil de los aspirantes

Formacion y/o conocimientos solidos en:• estadıstica• matematicas• computacion

Egresados de Licenciaturas en:

• Matematicas y Matematicas aplicadas• Ciencias basicas e Ingenierıa• Actuarıa• Profesionales en el area

Perfil de los aspirantes

Formacion y/o conocimientos solidos en:• estadıstica• matematicas• computacion

Egresados de Licenciaturas en:

• Matematicas y Matematicas aplicadas• Ciencias basicas e Ingenierıa• Actuarıa• Profesionales en el area

Perfil de los aspirantes

Formacion y/o conocimientos solidos en:• estadıstica• matematicas• computacion

Egresados de Licenciaturas en:

• Matematicas y Matematicas aplicadas• Ciencias basicas e Ingenierıa• Actuarıa• Profesionales en el area

Perfil de los aspirantes

Formacion y/o conocimientos solidos en:• estadıstica• matematicas• computacion

Egresados de Licenciaturas en:

• Matematicas y Matematicas aplicadas• Ciencias basicas e Ingenierıa• Actuarıa• Profesionales en el area

Perfil de los aspirantes

Formacion y/o conocimientos solidos en:• estadıstica• matematicas• computacion

Egresados de Licenciaturas en:

• Matematicas y Matematicas aplicadas• Ciencias basicas e Ingenierıa• Actuarıa• Profesionales en el area

Perfil de los aspirantes

Formacion y/o conocimientos solidos en:• estadıstica• matematicas• computacion

Egresados de Licenciaturas en:

• Matematicas y Matematicas aplicadas• Ciencias basicas e Ingenierıa• Actuarıa• Profesionales en el area

Plan de estudios

Otono Fundamentos deEstadıstica

Minerıa yAnalisis de Datos

EstadısticaComputacional

Aprendizajede Maquina

Modelos LinealesGeneralizados

Seminario: MetodosAnalıticos en la Empresa

PrimaveraEstadıstica Multivariaday Datos Categoricos

MetodosNumericos yOptimizacion OPTATIVA

Metodos deGran Escala

MetodosAnalıticos

Desarrollode Negocios deAlta Tecnologıa

Temas SelectosEstadıstica

Verano Estancia de Investigacion

Objetivos finales del posgrado

• Desarrollar habilidades computacionales en el diseno,analisis y uso de bases de datos en varias escalas demagnitud.

• Desarrollar conocimiento solido en tecnicas estadısticasmodernas asociadas con el analisis y uso productivo dedatos =⇒ modelos predictivos.

• Desarrollar habilidades para desarrollar software.• Desarrollar habilidades para trabajar en equipo en

problemas reales.

Objetivos finales del posgrado

• Desarrollar habilidades computacionales en el diseno,analisis y uso de bases de datos en varias escalas demagnitud.

• Desarrollar conocimiento solido en tecnicas estadısticasmodernas asociadas con el analisis y uso productivo dedatos =⇒ modelos predictivos.

• Desarrollar habilidades para desarrollar software.• Desarrollar habilidades para trabajar en equipo en

problemas reales.

Objetivos finales del posgrado

• Desarrollar habilidades computacionales en el diseno,analisis y uso de bases de datos en varias escalas demagnitud.

• Desarrollar conocimiento solido en tecnicas estadısticasmodernas asociadas con el analisis y uso productivo dedatos =⇒ modelos predictivos.

• Desarrollar habilidades para desarrollar software.• Desarrollar habilidades para trabajar en equipo en

problemas reales.

Objetivos finales del posgrado

• Desarrollar habilidades computacionales en el diseno,analisis y uso de bases de datos en varias escalas demagnitud.

• Desarrollar conocimiento solido en tecnicas estadısticasmodernas asociadas con el analisis y uso productivo dedatos =⇒ modelos predictivos.

• Desarrollar habilidades para desarrollar software.• Desarrollar habilidades para trabajar en equipo en

problemas reales.

Objetivos finales del posgrado

• Desarrollar habilidades computacionales en el diseno,analisis y uso de bases de datos en varias escalas demagnitud.

• Desarrollar conocimiento solido en tecnicas estadısticasmodernas asociadas con el analisis y uso productivo dedatos =⇒ modelos predictivos.

• Desarrollar habilidades para desarrollar software.• Desarrollar habilidades para trabajar en equipo en

problemas reales.

G R A C I A S !