BIG DATA: ANÁLISIS DE REDES SOCIALES

Contacto

Lugar: CAMPUS DE ELCHE: LABORATORIO DE COMPUTACIÓN DEL INSTITUTO UNIVERSITARIO DE INVESTIGACIÓN CIO.

Teléfono de contacto: +34 966658572

E-mail: mttormo@umh.es

Web: http://cio.umh.es

Precio de matrícula

  • ORDINARIA: 100 euros

Administrativo/a

Plan de Estudios

Justificación académica

La gran cantidad de información que encierran las redes sociales puede ser de gran utilidad estratégica para empresas que desean sondear relaciones y opiniones de sus clientes. Es necesario para ello establecer una serie de mecanismos de captación y análisis de contenidos.

Objetivos del curso

Adquirir conocimientos y habilidades operativas sobre: APIs para acceso y carga de tweets; métricas sobre followers y Friends; análisis de contenidos; clasificación de tweets.

Estructura de los estudios

El curso abordará los siguientes temas:
1. Introducción a la información recogida en redes sociales: followers, friends y otras métricas.
2. Aplicaciones para análisis de sentimiento y polaridad.
3. APIs de twitter y Python como herramienta.
4. Parametrizando modelos analíticos.
5. Visualizando la información analizada.

Uso de instalaciones y programación temporal

Las 8 horas presenciales corresponden a 2 sesiones de 4 horas, una al inicio del curso y otra al final del curso, se impartirán en el Laboratorio de Computación del CIO.

El curso abordará los temas siguientes en las sesiones indicadas:

1. Introducción a la información recogida en redes sociales: followers, friends y otras métricas: 
- Sesión 1, Sesión 4 y Sesión 5.
2. Aplicaciones para análisis de sentimiento y polaridad: 
- Sesión 1, Sesión 4 y Sesión 5.
3. APIs de twitter y Python como herramienta:
- Sesión 2, Sesión 4 y Sesión 5.
4. Parametrizando modelos analíticos:
- Sesión 2, Sesión 3, Sesión 4 y Sesión 5.
5. Visualizando la información analizada:
- Sesión 3, Sesión 4 y Sesión 5.

- PROGRAMACIÓN TEMPORAL:
Sesión1 (presencial): 08/05/2019 en el Laboratorio de Computación del CIO. Introducción a analítica en Redes Sociales.
Alejandro Rabasa Dolado (2h), Miriam Esteve Campello (2h).

Sesión 2 (on-line): Recogiendo datos de Twitter.
Miriam Esteve Campello (4h).

Sesión 3 (on-line): Analizando tweets mediante Python.
Miriam Esteve Campello (4h).

Sesión 4 (on-line): Cargando y analizando datos propios.
Miriam Esteve Campello (4h).

Sesión 5 (presencial): 25/05/2019 en el Laboratorio de Computación del CIO. Exposiciones de trabajos y puesta en común.
Alejandro Rabasa Dolado (2h), Miriam Esteve Campello (2h).

En las sesiones on-line (2, 3 y 4) la metodología a seguir consistirá se dispondrá de material colgado en un blog que el matriculado debe ir trabajando mediante ejercicios propuestos en el curso. Los profesores responderán a las cuestiones o preguntas de los alumnos a través de correo electrónico.

Requisitos de acceso

Conocimientos básicos de informática y estadística.

Procedimiento de Evaluación

Evaluación continua mediante la entrega de trabajos prácticos.

Profesorado

  • RABASA DOLADO, ALEJANDRO
  • ESTEVE CAMPELLO, MÍRIAM

Enlaces de interés general

Información del curso

Centro docente: Instituto Centro de Investigación Operativa

Rama de enseñanza: INGENIERÍA Y ARQUITECTURA

Preinscripción: 01/09/18 a 02/05/19

Matriculación: 03/05/19 a 06/05/19

Duración: 08/05/19 a 25/05/19

Horas: 20

Máximo alumnos: 25

Mínimo alumnos: 20