Después de un descanso vacacional para disfrutar de las navidades, volvemos a la carga. Esta vez vamos a empezar el año con un regalito de Reyes, que puede ser muy interesante. Se trata de un curso gratuito a distancia para aprender a analizar redes, utilizando como ejemplo las redes sociales.
El curso comienza el 28 de Enero de 2013 y tiene una duración de 9 semanas, con una dedicación de entre 5 y 7 horas semanales, dos horas más por semana si decides realizar las tareas complementarias. El curso se imparte desde la Universidad de Michigan y es completamente gratuito y online.
Todo está conectado: personas, información, eventos, lugares .. Ahora se hace más énfasis con el auge de la redes sociales, pero para poder hacer un uso práctico de la maraña de conexiones es necesario analizarlas como redes. El curso versa sobre la estructura y evolución de las redes, aprovechando los conocimientos de distintas disciplinas como: la sociología, las matemáticas, la informática, la economía y la física.
Mediante demostraciones interactivas y prácticas sobre el análisis de conjuntos de datos del mundo real que abarcarán desde la identificación de los nodos más importantes de una red, pasando por la detección de comunidades, hasta el seguimiento de la difusión de la información y la creación de opinión.
Otra de las ventajas es que se hará uso de Gephi, una fantástica herramienta OpenSource para el visionado y análisis de redes.
El curso es impartido Lada Adamic, profesora asociada de la Escuela de Información y el Centro para el Estudio de Sistemas Complejos de la Universidad de Michigan. Lada es doctora en Física Aplicada por la Universidad de Stanford, donde llevó a cabo algunos de los primeros estudios sobre redes sociales, y actualmente imparte desde 2006 el curso "Networks: Theory and Application".
Sin más dilación os dejamos el enlace para poder apuntaros al curso y recordaros que para los amantes de los sistemas de información geográfica lineales, ésta es una gran oportunidad, sobre todo, para sacar provecho de las redes sociales que ahora son tan importantes para explotar los datos y su contenido espacial.
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