Novas da SGAPEIO, 16 de novembro 2020

1.- Curso ONLINE Introdución ao software estatístico R
Está aberta a inscrición á segunda edición do curso "Introdución ao software estatístico R” que imparte on- line a Asociación Española para a Calidade. O curso desenvolverase do 26 de novembro de 2020 ao 29 de xaneiro de 2021. O curso, de 50 horas, impártese en modalidade on-line, con clases en directo e programa tutorizado polo profesor Emilio López Cano (Emilio L. Cano ). O curso é bonificable a través da FUNDAE, e actualmente a AEC está a apoiar ás empresas ante a difícil situación con descontos de: -20% todos | -35% socios AEC | -50% ERTEs, desempregados e autónomos con baixa actividade.
Co curso Introdución ao software estatístico R, os profesionais:

Aprenderán a instalar e configurar unha contorna completa para traballar con R.
Entenderán as distintas estruturas de datos, a súa adecuada organización e os tipos de análises que se lles poden aplicar.
Serán capaces de importar, exportar, transformar e explotar datos da súa empresa ou sector.
Adquirirán a capacidade de extraer información valiosa dos datos a través da análise exploratorio, a regresión e a análise da varianza.
Saberán realizar informes reproducibles de análises de datos en diversos formatos.
Obterán un certificado de aproveitamento recoñecendo os seus coñecementos no software estatístico R.

Dirixido a:

Profesionais da Calidade, Medio Ambiente, Mellora Continua, Experiencia de Cliente que aplican técnicas estatísticas no seu traballo diario.
Persoal técnico en contacto constante con datos que necesita valorizar.
Usuarios doutros programas estatísticos ou linguaxes de programación que necesiten aprender R.
Todas aquelas persoas que queiran coñecer as bases do software estatístico R para análise de datos no mundo da empresa e as actividades profesionais.

Máis información e inscricións: https://www.aec.es/formacion/catalogo-cursos/introduccion-software-r/

2.- Escola de inverno Barcelona GSE Online Data Science
A próxima edición da Barcelona GSE Data Science Winter School, Fundamentos da ciencia de datos con Python e R, ofrecerase como un curso en liña de 20 horas desenvolvidas en sesións intensivas que se levarán a cabo no mes de febreiro de 2021.
Ofrécese:

Unha introdución rápida e resumida á programación e á análise de datos.
Métodos fundamentais e modernos de aprendizaxe automática.
Ferramentas en Python e R para implementar estes métodos.
Unha rede de contactos constituída por participantes de todo o mundo, provenientes dunha grande variedade de campos académicos e profesionais.

Datas da sesión:

Xoves 4 de febreiro de 2021.
Venres 5 de febreiro de 2021.
Xoves 11 de febreiro de 2021.
Venres 12 de febreiro de 2021.

Ademais:

Dirixido polo Prof. Omiros Papaspiliopoulos e impartido polo Prof. Joan Verdú, ambos os dous do Barcelona GSE Data Science Center.
4 horas de sesións en vivo por día co profesor (con descansos).
Cada día conclúe cunha pequena asignación de proxecto.
Horas de titoría.
Materiais pregrabados para ver con anticipación e unirse ao curso ben preparados para centrarse na implementación e os exercicios.
Jupiter Notebooks para compartir contidos e código.
Ferramentas adicionais para facilitar as sesións online (Google Classroom, Slack, Jamboards, Kaggle…).

Máis información:
https://www.barcelonagse.eu

3.- Cursos do Servei d'Estatística Aplicada
O Servei d'Estatística Aplicada ten o pracer de anunciarvos os próximos cursos:

Curso de Estatística Básica con R mediante RStudio – MODULO II:

obxectivo principal deste curso é aprender as instrucións básicas de R para realizar análise descritiva e contrastes de hipóteses básicos.
Realizarase os días 21, 22 e 23 de outubro de 2020 das 9:30 ás 13:30.
Máis información en https://sct.uab.cat/estadistica/es/node/3658

Curso de Modelización Estatística Básica con R mediante RStudio

obxectivo principal deste curso é aprender as instrucións básicas de R para realizar e interpretar modelos estatísticos.
Realizarase os días 27, 28 e 30 de outubro de 2020 de 9:30 a 13:30.
Máis información en https://sct.uab.cat/estadistica/es/node/3661

A inscrición realizarase no enlace: https://sct.uab.cat/estadistica/content/preinscripci%c3%b3
Máis información: http://sct.uab.cat/estadistica/es
Información de interese:

Os asistentes aos cursos deberán usar o seu propio portátil co software instalado para a realización do curso.
Deberase seguir coas instrucións preventivas dos espazos públicos: O uso obrigatorio de máscara, distanciamento físico e boas prácticas hixiénicas.
aforo ás aulas está limitado ao 40% da súa capacidade.
A presenza aos espazos comúns do edificio (pasadizos, vestíbulos, portas de acceso, ascensores, etc.) reducirase ao tempo estritamente necesario.

4.- Seminario de José Ameijeiras: “On how to flexible adapt to directional data”
1 de Decembro de 2020
Desde o departamento de Estatística, Análise Matemática e Optimización e o Instituto de Matemáticas da Universidade de Santiago de Compostela convidámosvos ao seguinte seminario que terá lugar o día 1/12/2020 online a través de Zoom:
17:30 – 18:15 Jose Ameijeiras Alonso ( Universidade de Santiago de Compostela) “On how to flexible adapt to directional data”
Resumo: Nesta charla farase unha breve introdución aos datos direccionais, centrándonos nos datos circulares. Para iso mostraranse distintos exemplos de situacións nas que se necesita ter en conta que os datos son periódicos e que se poden representar na circunferencia unidade. Na segunda parte desta charla mostrarase unha nova forma de construír modelos paramétricos flexibles e unimodais. Estes modelos céntranse na localización da moda, máximo relativo da función de densidade, e recollen unha ampla gama de posibilidades con respecto á forma do pico e a asimetría da densidade. Finalmente, na terceira parte veremos posibles extensións destes modelos circulares. Esta parte centrarase, principalmente, nun contexto de regresión flexible, onde a variable resposta é circular e a moda e/ou concentración dependen de forma non paramétrica da variable explicativa lineal ou circular.
A sala habilitada na aplicación Zoom é a seguinte https://zoom.us/j/98257867052
Para certificar a asistencia, principalmente, para alumnos de doutoramento, mestrado, etc. é necesario rexistrarse previamente en Zoom.

5.- Competición Estatística Europea para estudantes de secundaria
A Competición Estatística Europea (European Statistics Competition – ESC) é unha iniciativa promovida conxuntamente pola oficina europea de estatística, Eurostat, e os institutos de estatística de varios países europeos. Os obxectivos xerais da ESC son:

Promover a curiosidade e o interese na Estatística entre os estudantes.
Incentivar o uso de novos materiais para o ensino da Estatística.
Mostrar o protagonismo da Estatística a estudantes e docentes.
Promover o traballo en equipo.

A ESC consta de dúas fases: unha nacional e outra europea. En España, a fase nacional convócase polo Instituto Nacional de Estatística (INE), a Facultade de Estudos Estatísticos ( FEE) da Universidade Complutense de Madrid e a Sociedade de Estatística e Investigación Operativa ( SEIO), para estudantes de Ensino Secundario Obrigatorio, Formación Profesional Básica, Bacharelato e Ciclos Formativos de grao medio.
Os equipos gañadores na fase nacional teñen premio. Ademais, os equipos que superen a fase nacional poderán ser candidatos para participar na fase europea da ESC.
Bases da fase nacional da Competición Estatística Europea 2021 organizada polo INE, a Sociedade de Estatística e IO: http://www.seio.es/descargas/bases_esc2021.pdf
Inscrición: Para participar na ESC será necesario inscribirse utilizando o formulario de rexistro do enlace https://www.esc2021.eu/esc_ES/index.do?L=0. A inscrición realizaraa o profesor/a titor/a de o grupo e deberá incluír a información solicitada. Os participantes poderán expor as súas dúbidas a través do correo electrónico mailto: Este enderezo de correo está a ser protexido dos robots de correo lixo. Precisa activar o JavaScript para velo.. A páxina web da fase nacional tamén conterá toda a información relevante sobre o progreso da ESC.
Máis información: https://www.ine.es/esc_es/

6.- Oferta de praza de Axudante Doutor na Universidad de Valladolid
Área: Estatística e Investigación Operativa.
Departamento: Estatística e Investigación Operativa.
Centro: Escola de Enxeñerías Industriais, Valladolid.
Actividade Docente: Docencia en materias propias da área.
Actividade Investigadora: Investigación en materias propias da área.
Categoría: Profesor Axudante Doutor. Tempo Completo.
Duración: 4 ANOS.
Data límite para entrega de solicitudes: 20 de novembro de 2020.
Máis información:
https://www.uva.es/

7.- Praza de Profesor Contratado Interino de substitución na UDC
ANUNCIO do 4 de novembro de 2020 polo que se dá publicidade da resolución da mesma data pola que se convocan a concurso público prazas de persoal docente e investigador contratado.

Ref núm praza: 0/12016
Categoria: Contrato Interino/a de Substitución
Dedicación: Tempo Completo
Área de coñecemento: Estatística e Investigación Operativa
Departamento: Matemáticas
Centro: Facultade de Informática
Docencia: 614G01008 Estatística; 614G02013 Modelización Estatística de Alta Dimensión
Titulación: Licenciado/a, Arquitecto/a, Enxeñeiro/a ou Graduado/a

As solicitudes dirixiranse ao reitor da Universidade da Coruña, no prazo de dez días hábiles contados desde o día seguinte ao da publicación do anuncio desta convocatoria no Diario Oficial de Galicia.
Máis información:
https://www.xunta.gal/dog/Publicados/2020/20201112/AnuncioG2017-041120-0001_gl.html

8.- Contrato de doutoramento industrial na Universitat Politécnica de València e na empresa Nofima
Oferta dun contrato de 3 anos para a realización dunha tese de doutoramento industrial na Universitat Politécnica de València e a empresa Nofima, co título tentativo de Data-driven process optimization in food industry.
Lugar de traballo: Ås, Noruega. Ademais, o contratado se matriculará no programa de doutoramento de Estatística e Optimización na Universitat Politécnica de València.
Máis información: https://www.jobbnorge.no/en/available-jobs/job/195207/phd-position-in-data-driven-process-optimization-in-food-industry

9.- Convocatoria de contratación de 4 investigadores en formación no CITIC (UDC)
Contrato financiado con cargo ás Axudas para a acreditación, estruturación e mellora de centros de investigación do Sistema Universitario de Galicia, da Consellería de Cultura, Educación e Universidade da Xunta de Galicia, co-financiadas polo Fondo Europeo de Desenvolvemento Rexional.

CENTRO: CITIC – Centro de Investigación en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións. Vicerreitoría de Política Científica, Investigación e Transferencia. UDC.
OBXECTO DO CONTRATO: O obxecto da presente convocatoria é a contratación de 4 Investigadores en Formación, en réxime de concorrencia competitiva e aplicando os principios de igualdade, mérito, publicidade e obxectividade, de persoal investigador en formación que desexe realizar unha tese de doutoramento asociada a unha das áreas de investigación do CITIC e baixo a dirección dalgún dos seus membros nas liñas definidas a continuación:

o Algoritmos de aprendizaxe máquina, intelixencia artificial explicable e aprendizaxe por transferencia.
o Computación de altas prestacións: sóftware e aplicacións.
o Captura, xestión e análise de datos médicos. Gráficos e procesamento de imaxe. o Simulación de procesos industriais e robótica.
o Exploring machine learning techniques to solve classical problems in computer graphics.
o Metodoloxías de construción de benchmarks para avaliación de sistemas de recuperación de información.
o Big Data en astronomía, parametrización masiva e visualización en surveys astronómicos.
o Computational methodologies for the analysis of new modalities of medical imaging.
o Modelaxe e simulación numérica para novos retos en finanzas cuantitativas ou enxeñaría.
o Procesamento da linguaxe natural robusta e multilingüe.
o Detección temperá de anomalías no ámbito da ciberseguridade.
o Tecnoloxías avanzadas de capa física para aplicacións emerxentes en

a) comunicacións sen o fíos, e
b) biomedicina e multimedia.

o Tecnoloxía intelixente aplicada para favorecer a autonomía de persoas maiores e/ou con o discapacidade.
o Creación de sóftware eficiente para Big Data: Desde as estruturas e algoritmia eficiente ata a o xeración automática de sóftware.
o Complex and high dimensional data analysis: functional data, spatio-temporal models and directional data. Palabras chave: bandwidth selection, binning, bootstrap, cluster analysis, curve ordering, diagnostic tests, directional data, distances for functional data, functional data, fuzzy c-means algorithm, goodness-of-fit, k-means algorithm, kernel smoothing, kriging, local polynomial estimation, membership function, ROC curve, rotational symmetry, spatial trend, supervised classification.

LUGAR E HORARIO: Edificio CITIC. De luns a venres, de 9:00h a 14:00h e de 16:00h. a 18:30 (37,5 h)
GRUPO DE COTIZACIÓN NO RÉXIME XERAL DA SEGURIDADE SOCIAL: Grupo I XORNADA Tempo Completo: Tempo Parcial:
DURACIÓN 1 ano e 10 meses (ata outubro 2022, incluído) DATA APROX. DE INICIO 01/01/2021
RETRIBUCIÓNS BRUTAS: 1.368,50 €/mes incluídas pagas extra.

Máis información: https://sede.udc.gal