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Fecha: 09/04/2021 al 14/05/2021.
Modalidad de celebración: Plataforma MoodleCloud.
Duración: 15 h síncronas (de 16:30 a 19:00 horas) + 15 h asíncronas (en total 30 h online) y 45 h de trabajo autónomo del alumno. Horas totales 75.
Introducción:
No cabe la menor duda de que hoy en día la mecanización de tareas repetitivas y tediosas, así como el tratamiento y procesamiento intensivo de datos es uno de los hitos fundamentales de la sociedad de la información y de la era del Big Data.
Por otra parte, la continua evolución del mercado y la rápida convergencia entre la información y el conocimiento hace que tanto las empresas como los organismos de investigación busquen nuevos mecanismos tecnológicos para generar un valor diferencial de desarrollo, fomentando el uso de nuevas tecnologías de la información para mejorar la eficiencia operativa de la investigación, calidad de productos y/o servicios personalizados que transformen el comportamiento de los usuarios, generando a su vez nuevos modelos de negocio.
Nosotros, los profesores participantes en esta iniciativa, tenemos una experiencia de más de 20 años usando lenguajes de programación y software de todo tipo, tanto libre como de tipo propietario; y podemos afirmar que cada uno de ellos posee sus ventajas e inconvenientes, pudiéndose adaptar mejor uno u otro a distintas tareas concretas.
No obstante, dentro del software libre, uno de los lenguajes que está teniendo de manera continuada una subida espectacular en cuanto a popularidad a nivel mundial, a la vez que ha tenido una mejora sustancial, con la inclusión y actualización de potentes y versátiles nuevos módulos de cálculo simbólico (SymPy), numérico (NumPy, Scipy), gráfico (Matplotlib, Seaborn, Bokeh), de tratamiento y ciencia de datos (Pandas, Openpyxl), Machine & Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Pybrain, PyML), e Inteligencia Artificial en general (AIMA, pyDatalog, SimpleAI, EasyAI, etc.) ha sido sin duda Python; y de ahí su vertiginosa evolución y expansión a nivel mundial, no sólo en el ámbito académico, sino también en el científico e industrial. De hecho, basta con echar un vistazo a las numerosas propuestas, tanto de comunidades de desarrolladores, como de empresas privadas, surgidas a raíz de la versión de base inicial de Python, como por ejemplo IPython (interface interactivo de fácil uso, que gracias a Jupyter Notebook permite una versión HTML similar a los notebooks de Mathematica o Mapple) o Spyder (entorno integrado para cálculo científico parecido al de Matlab u Octave).
Por otro lado existen versiones completas de desarrollo, integrando Python como soporte de cálculo, pero con editores avanzados de texto para la programación y la depuración de código, ventanas de gráficos y datos, etc. La mayoría de estas plataformas integradas están disponibles para los distintos sistemas operativos Linux, MacOS X y Windows. Entre ellas cabría destacar Enthought Python Distribution (EPD), PyCharm y Anaconda CE (de Continuum Analytics).
Aparte de todo esto, se dispone ya de una gran cantidad de ejemplos, así como material de apoyo: manuales, libros, blogs y páginas web desarrollados por numerosos científicos y profesores de todo el mundo, siendo tan ingente dicho material que a veces resulta complicado realizar una selección del mismo para poder empezar.
Y de ahí surge esta iniciativa de formación para todo el que estuviera interesado en aprender a usar estas potentes herramientas para su uso personal a nivel de investigación y desarrollo.
El curso servirá pues para hacer más fácil y llevadera tanto la inmersión inicial en la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial en general, como para el uso avanzado de muchos de los entresijos y detalles más técnicos de este potente y completo lenguaje de programación cuando se aplica para la mecanización de tareas informáticas rutinarias, como la generación automática de informes, gestión de ficheros y equipos, webscraping, etc. Así pues estará orientado tanto a los estudiantes de carreras científico-técnicas y de ingeniería que quieran aprender estas técnicas, como para los doctorandos e investigadores, a los que pueda resultar útil en su investigación.
No obstante, en esta situación totalmente excepcional provocada por la actual pandemia de la COVID-19, que amenaza con la posibilidad de nuevos rebrotes a nivel general, y especialmente en el ambiente universitario, hemos optado por reconfigurar esta nueva edición del curso de manera que se pueda seguir y cursar de manera totalmente online, reduciendo al mínimo las horas síncronas, o posiblemente presenciales, a una mera orientación previa de cada sesión o alguna que otra tutoría grupal, que se podría realizar presencialmente sólo en caso de que fuese solicitada por un grupo suficientemente numeroso de alumnos y las condiciones sanitarias del momento y la disponibilidad del aula apropiada en un centro de la UGR lo permita.
Fecha: 05/04/2021 al 09/04/2021.
Modalidad de celebración: Modalidad virtual síncrona, usando la plataforma Google Meet por videoconferencia.
Horas online: 30h.
Requerimientos: Este curso está destinado a los alumnos cursando cursos del Grado de Biología, Bioquímica, Biotecnología, Ciencias Ambientales, Farmacia, Química y Medicina entre otros muchos y alumnos del Máster y de Doctorado con conocimientos básicos de R pero no de Excel.
Introducción:
El reciente desarrollo de técnicas de secuenciación masiva para el estudio taxonómico, basado en el gen 16S rRNA, de muestras medioambientales conlleva que se genere una cantidad considerable cantidad de datos, los cuales han de ser informáticamente analizados.
Los estudiantes tendrán la oportunidad de analizar ellos mismos datos crudos de secuenciación masiva. Dichas muestras provienen de biopsias de diferentes regiones del tracto digestivo humano, saliva y heces de un grupo de 25 pacientes (8 muestras por paciente).
El análisis de datos se realizará usando plataformas de anotación taxonómica, programas de informática y programas de estadística, los cuales están disponibles online o instalados bien en el ordenador personal o en un servidor local, en función de la memoria requerida para el análisis.
Todas estas herramientas rara vez están reflejadas en los programas didácticos de Biología, Bioquímica, Biotecnología, Ciencias Ambientales, Farmacia, Química, etc.. o en Programas de Master o de Doctorado, incluso a nivel Europeo. Por lo tanto, los estudiantes necesitan cursos complementarios que implementen interdisciplinariamente su conocimientos en la materia.
Por ello, el objetivo principal de este curso es dotar a los estudiantes de conocimientos complementarios a sus respectivos estudios universitarios para que sean capaces de analizar los datos derivados de la secuenciación masiva.
El curso consta de un total de 30 horas, distribuidas en seis horas durante cinco días consecutivos. No se requieren conocimientos previos ni de estadística ni de bioinformática y los conocimientos sobre Excel se explicarán sobre la marcha, aunque se aconseja estar familiarizado con Excel. No obstante, la semana antes del curso (una vez cerrado el periodo de matriculación) se mandarán ejercicios para homogeneizar el nivel de los estudiantes antes del comienzo del curso. Se recomienda fuertemente que cada estudiante tenga su propio ordenador portátil personal con programas estándar instalados (no se acepta plataforma OpenAccess para el Excel). Los estudiantes tienen que estar altamente motivados e involucrados en entablar “brain storming” durante la duración del curso. Nivel básico de inglés es recomendable aunque las clases se impartirán en español (English also possible).
El curso será online usando la plataforma google meet con videoconferencia. Al ser el curso online en vez de presencial habrá que ajustar muchas cosas, tanto el alumnado como el profesor. Por parte del profesor (Ramiro Vilchez-Vargas) el temario que siempre se ha impartido presencialmente se va a seguir impartiendo. La duración del curso está en principio en cinco días, del lunes 5 de Abril al viernes 9 de Abril. Si el temario no se pudiera terminar en esos cinco días por razones de conexión o cualquier otra razón, se aumentarán los días a un máximo de 3 días más, terminando el curso como máximo el 14 de Abril. Las tutorías individuales o por grupos reducidos serán por video conferencia cada día antes del curso de 8h a 15 h (horario abierto). Por correo electrónico se podrá contactar con el profesor en cualquier momento.
Resumidamente, el primer día se hará una introducción del curso incluyendo la importancia del diseño experimental en el resultado final, se revisaran todos los programas que se utilizarán en los siguientes cuatro días, y se empezará a analizar los datos brutos que se enviarán a los estudiantes con antelación. El segundo día se hará la anotación taxonómica de las secuencias y se agruparán por fila, clase, orden, familia, genero y filotipo. Se harán las rectas de rarefacción, se normalizará la profundidad de secuenciación al mínimo de secuencias y se elaborarán los “heapmaps” de las muestras. Se obtendrán los índices medio ambientales (Richnness, Evenness, Shannon y Pielou índices) y se elaborarán las gráficas correspondientes. El tercer día se hará el agrupamiento (clustering) de muestras y se calcularán los coeficientes de correlación. En paralelo, se realizarán grupos de trabajo (cuatro estudiantes máximo por grupo). Cada grupo analizará un sub-grupo de secuencias y los resultados se expondrán a la clase durante la duración del curso. El cuarto día, se realizarán los cálculos requeridos para el estudio de co-ocurrencias de filotipos y se harán los gráficos correspondientes. El quinto día, cada estudiante presentará una presentación de 15 minutos por video conferencia con los resultados que ha ido obteniendo durante la semana.
En resumen, en el curso se enseñarán a anotar taxonómicamente, hacer la rectas de rarefacción, elaborar dendogramas usando diferentes algoritmos, realizar PCoa, NMDS, PCA y CA, ANOSIM, PERMANOVA, calcular los índices medioambientales, Heatmaps, SIMPER, test de Wilcoxon, Pearson, con sus correspondientes FDR (False Discovery rates, para corregir los valores de P), así como a realizar “Community Network”.
Fecha: 20/03/2021 al 27/03/2021.
Modalidad de celebración: Online-Plataforma google meet.
Duración (horas síncronas): 28 horas.
Introducción:
El curso trata sobre la Salud Ambiental y la Covid 19 y muestra aspectos fundamentales en los cuales se ha tenido en cuenta la legislación ambiental en vigor.
El curso está enfocado principalmente en la calidad, tratamiento y control de las aguas, así como la vigilancia sanitaria a la cual se someten.
Se ha tenido en cuenta el Sars Cov2, al tratarse de un riesgo emergente que está de actualidad y que hay que mantener bajo control.
Los objetivos se alcanzan a través de una formación teórica, reforzada con numerosos ejercicios prácticos, lo que le otorga al alumno una visión global y clara.
El presente curso se ofrece a los alumnos de Ciencias de la Salud, personas que realizan tareas de mantenimiento y tratamiento de agua, profesionales de Salud Pública que desean actualizar sus conocimientos, así como cualquier persona interesada en la temática del curso.
Fecha: 22/02/2021 al 16/04/2021.
Modalidad de celebración: Virtual en plataforma MoodleCloud.
Horas online: 20h.
Introducción:
La propuesta se centra en un curso de manejo básico e intermedio de simulación numérica de problemas de fluidos, con interés práctico en ingeniería y ciencia. El software se denomina OpenFOAM, y es la principal herramienta basada en software libre para dinámica de fluidos computacional (Computational Fluid Dynamics o, como se le conoce por sus iniciales en inglés, CFD).
OpenFOAM está compuesto por un conjunto de librerías escritas en C++, que constituyen un grupo de solvers, basados en general en el método de los volúmenes finitos, que permiten resolver problemas numéricos de gran interés para la ciencia e industria. Su principal ventaja frente a sus competidores es que está basado en software libre. OpenFOAM se complementa con herramientas de preproceso (Salomé, de EDF) y postproceso (ParaView), que son también libres.
El interés que está despertando en el sector profesional es muy elevado, puesto que en general, estos problemas se están en resolviendo en la industria con herramientas propietarias, que son costosas y con licencias limitadas. La simulación numérica es necesaria para verificar las condiciones de diseño y certificación de muy amplios sectores, desde la ingeniería civil (hidráulica de canales y tuberías, flujos multifase, interacción sólido-estructura, ingeniería marítima y costera, etc), ingeniería del viento, ingeniería industrial, química, etc. En la propia página de OpenFOAM puede encontrarse un enlace a los socios que, de por sí, revelan el enorme interés para la industria (firmas como Audi, Seat, VW, Cineca, FM-Global, SGI, Nortech, Rist, etc).
Este curso cubre aspectos básicos y avanzados de la modelización mediante OpenFOAM y su ecosistema (Salomé, Paraview, Python). Se presenta por tanto un curso moderno, realista y aplicado, de interés para diferentes sectores industriales y académicos, que permite a aquel que lo curse formarse en aspectos sobre CFD en una plataforma de enorme potencialidad e impacto en el sector.
Fecha: del 23/02/2021 al 19/03/2021.
Modalidad de celebración: Online (GoogleMeet, Classroom).
Duración: 35 horas (horas síncronas).
Introducción:
El sector alimentario es un nicho de empleo y crecimiento económico. La alimentación es también una necesidad básica para el ser humano y su desarrollo. Asimismo, supone una preocupación para la sociedad por la creciente demanda de alimentos cada vez más variados, la pérdida de los cultivos tradicionales, la globalización, la falta de transparencia, las modas, la amenaza de una disponibilidad incierta… Así pues, la producción de alimentos necesita desarrollarse de manera sostenible, equilibrando la economía, la sociedad y el medio ambiente, como partes interesadas, inversores y benefactores del mismo.
Este curso es una propuesta para analizar la seguridad alimentaria desde diferentes puntos de vista. Veremos los conceptos básicos, los aspectos técnicos para el aseguramiento de la calidad de los alimentos y los requisitos de obligado cumplimiento y/o voluntarios para las empresas del sector alimentario.
Descubriremos cuales son las carencias frecuentes en la información o en el conocimiento de los alimentos y como suplirlas, los agentes de la calidad y seguridad alimentaria con sus responsabilidades propias, y los riesgos presentes y futuros. Resultará útil e interesante, tanto como aprendizaje personal para facilitar y mejorar la toma de decisiones relacionadas con la alimentación del día a día, como complemento formativo para abrirte nuevas posibilidades profesionales. Emplearemos para ello ejercicios, resolución de casos prácticos y herramientas interactivas, como complemento a las charlas.
En definitiva, el curso de “Visión 360º de la Calidad y Seguridad de los alimentos” ofrece una visión global de estos conceptos, gracias a la intervención de profesionales procedentes de la administración sanitaria, de una empresa productoras de alimentos, de una consultoría de apoyo y asesoramiento para la mejora continua, de una entidad de certificación, así como de los propios consumidores. Estos últimos, es decir todos nosotros, reflexionaremos sobre nuestra preparación y participación en la cadena alimentaria.
Abre tus ojos a la seguridad alimentaria.
Fecha: del 19/02/2021 al 26/03/2021.
Modalidad de celebración: Universidad de Granada (Plataforma MoodleCloud).
Duración: 15 horas presenciales y/o síncronas online (de 16:30 a 19:00), + 15 horas asíncronas y 45 de trabajo autónomo del alumno. Horas totales 75.
Justificación del curso y objetivos
No cabe la menor duda de que en muchas áreas de carácter científico-técnico la adecuada elección del software y/o lenguaje de programación empleado es determinante, de cara a la potencia, versatilidad, facilidad de uso y acceso por parte de todos los usuarios en sus propios dispositivos, de manera generalizada y gratuita.
Nosotros, los profesores participantes en esta iniciativa, tenemos una experiencia de más de 20 años usando software de cálculo simbólico y numérico de todo tipo, tanto software libre (Fortran, C, Maxima, Octave, SAGE, Python, …) como de tipo propietario (Mathematica, Mapple, Matlab, … ) y podemos afirmar que cada uno de ellos posee sus ventajas e inconvenientes, pudiéndose adaptar mejor uno u otro a distintas tareas concretas.
No obstante, dentro del software libre, uno de los que últimamente ha tenido una mejora sustancial, con la inclusión de potentes y versátiles nuevos módulos de cálculo simbólico (SymPy), numérico (NumPy, Scipy) y gráfico (PyPlot y Matplotlib) ha sido sin duda Python, y de ahí su vertiginosa evolución y expansión a nivel mundial, no sólo en el ámbito académico, sino también en el científico e industrial. De hecho, basta con echar un vistazo a las numerosas propuestas, tanto de comunidades de desarrolladores como de empresas privadas, surgidas a raíz de la versión de base inicial de Python, como por ejemplo IPython (interface interactivo de fácil uso, que gracias a Jupyter Notebook permite una versión HTML similar a los notebooks de Mathematica o Mapple) o Spyder (entorno integrado para cálculo científico parecido al de Matlab u Octave).
Por otro lado existen versiones completas de desarrollo, integrando Python como soporte de cálculo, pero con editores avanzados de texto para la programación y la depuración de código, ventanas de gráficos y datos, etc. La mayoría de estas plataformas integradas están disponibles para los distintos sistemas operativos Linux, MacOS X y Windows. Entre ellas cabría destacar Enthought Python Distribution (EPD), PyCharm y Anaconda CE (de Continuum Analytics).
Aparte de todo esto, se dispone ya de una gran cantidad de ejemplos, así como material de apoyo: manuales, libros, blogs y páginas web desarrollados por numerosos científicos y profesores de todo el mundo, siendo tan ingente dicho material que a veces resulta complicado realizar una selección del mismo para poder empezar.
Por todo ello, creemos que este potente software de cálculo científico se encuentra en su máximo apogeo y con un nivel de madurez y versatilidad extraordinario, como para poder iniciar su exitosa incursión en el mundo científico-técnico español, tanto universitario como empresarial, y más concretamente en la Universidad de Granada.
Y de ahí surge esta iniciativa de formación para todo el que estuviera interesado en aprender a usar esta potente herramienta para su uso personal a nivel de investigación y desarrollo.
En esta situación totalmente excepcional provocada por la actual pandemia de la COVID-19, que amenaza con la posibilidad de nuevos rebrotes a nivel general, y especialmente en el ambiente universitario, hemos optado por reconfigurar esta séptima edición del curso de manera que se pueda seguir y cursar de manera totalmente online, reduciendo al mínimo las horas síncronas, o posiblemente presenciales, que se limitarán a una mera orientación previa de cada sesión o alguna que otra tutoría grupal, que se podría realizar presencialmente sólo en caso de que fuese solicitada por un grupo suficientemente numeroso de alumnos y las condiciones sanitarias del momento y la disponibilidad del aula apropiada en un centro de la UGR lo permita.
El curso servirá pues para hacer más fácil y llevadera tanto la inmersión inicial, como el uso avanzado de muchos de los entresijos y detalles más técnicos de este potente y completo lenguaje de programación. Así pues estará orientado tanto a los estudiantes de carreras científico-técnicas y de ingeniería que quieran aprenderlo, como para los doctorandos e investigadores, a los que pueda resultar útil en su investigación.
