Diagrama semanal

  • Análisis de Datos en Redes Complejas (grado) y Análisis de Datos en Redes (posgrado)

    Las Novedades, son un espacio de difusión de información para todos los estudiantes del curso (grado y posgrado).

    Completar los formularios de inscripción y evaluación es obligatorio para los estudiantes de cursos de posgrado, actualización y educación permanente. Los datos obtenidos serán procesados y utilizados con fines estadísticos por la Unidad Central de Educación Permanente de la Universidad de la República.

    NO SE DICTA EN 2022. PROXIMA EDICIÓN EN 2023!

  • Datos generales

    El programa del curso se encuentra aquí

    El código de la asignatura es 1634


    NO SE DICTA EN 2022. PROXIMA EDICIÓN EN 2023!

    Inscripciones

    En Bedelía. Cierre de inscripción de los estudiantes de grado: No definidoSin cupo.

    Estudiantes de postgrado: se encuentra habilitada la inscripción por bedelía, nombre "Análisis de datos en redes". Además deben realizar las encuestas de inscripción y evaluación que se encuentran en la sección anterior, cerca de Novedades (los estudiantes de grado no deben hacerlas).

    Todos deben matricularse como estudiantes en el EVA, posteriormente se eliminará el acceso a invitados.


    Comienzo: miércoles 04/08/2021, de 16.00 a 18.00. Remoto. 

    (ediciones precenciales anteriores en Salón 310).


    Horarios y salones (semestre par):

    Miércoles de 16.00 a 18.00Zoom: https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/82431016612?pwd=OUpYT095MVhTQXExTXBDSFhBaWFJZz09 (ID: 824 3101 6612, Passcode: !LRE+gk3dd)

    Viernes de 17.00 a 19.00. Zoom: https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/82361626440?pwd=N0M3RCtnYWc4MmJtejA2ZHM5ZXZDQT09 (ID: 823 6162 6440, Passcode: $GH!ju6jn2)

    Modalidad COVID-19: El contexto es muy dinámico y por tanto lo siguiente puede cambiar. La edición 2021 del curso será remota. Respetaremos los días y horarios del curso habitual, pero sustituiremos todas las instancias presenciales por remotas usando ZOOM.  Las clases teóricas serán en línea o utilizando videos pregrabados, las instancias prácticas serán en línea. Durante los prácticos y/o en sesiones especiales en línea haremos un seguimiento de los proyectos de cada estudiante. El cronograma de todo esto se encuentra en la sección "Ejecución de Cronograma 2021".


  • Proyecto Final

    Fechas importantes:

    • 24/09/2021: Entregar una carilla resumiendo la Propuesta de proyecto (entrega por correo electrónico antes de la medianoche).
    • 01/12/2021 y 08/12/2021: Presentaciones orales del proyecto en horario de clase. FECHA PRORROGADA
    • 08/12/2021: Entrega final (entrega por correo electrónico antes de la medianoche). FECHA PRORROGADA
    • De ser necesario se brindará prórroga, y se agregará instancias de presentación oral y entrega final en diciembre.


    Propuesta de proyecto:

    La propuesta debe incluir:

    • Red real sobre la que se va a trabajar
    • Forma de obtener la información de la red
    • Posibles preguntas (hipótesis) a responder: ¿qué se quiere estudiar?, ¿para qué?  
    • (opcional) ¿qué metodología se puede emplear para responder las preguntas?

    Es posible que durante la ejecución del proyecto cambie su alcance, esto no será penalizado. Y se valorará transformar las preguntas a aquellas relevantes que puedan responderse analizando los datos.


    Reporte final:

    Informe escrito, en formato académico. Debe ser auto-contenido, referenciando las fuentes de información utilizadas.


    Presentación oral:

    Realizar una presentación en clase de 20 minutos, apoyado con filminas. Al final de la misma realizaremos 5 minutos de preguntas.

    Agenda de presentaciones: se define 3 semanas antes de terminar el curso.

    Defensas del 01/12/2021, de 16.00 a 19.00 (https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/81099429280?pwd=bzkwMUJCNE9nZ3FpZ0xBZnlxK0dmUT09) , presentaciones en el siguiente orden:

    • Sebastian Volti
    • Mati Cikurel
    • Facundo Gutierrez
    • Guillermo Pereira
    • Martín Da Fonte
    • Alejandro Vila
    • Agustin Serra

    Defensas del 08/12/2021, de 16.00 a 19.00 (https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/82461801100?pwd=QVhOUSs1SUQzZmU5ckhuM3I4TGFaZz09), presentaciones en el siguiente orden:

    • Maria Eugenia Miranda y Gonzalo Marco
    • Andrés Collares y Agustin Gazzan
    • Ana Sofia Samaniego Bisio
    • David Escandón

    Enviar elección de fecha por la defensa a prbocca@fing.edu.uy


    Entrega final (contenido):

    • Presentación oral (filminas: ppt o pdf)
    • Reporte final (docx o pdf)
    • Datos:
      • grafos estudiados (csv, gephi, etc)
      • datos originales (si el volumen lo permite)
    • Código fuente de procesamiento y documentos (.py, .ipynb, .r, .tex)

  • Bloque 1: Introducción

    • Motivación. Incluye detalles de la modalidad, objetivos y temas que abarca el curso (filminas) (video).
    • Grafos. Repaso de teoría de grafos (filminas) (video 1) (video 2).
    • [opcional] Inferencia. Repaso de probabilidad e inferencia (filminas).
  • Práctico 1: Manipular grafos de redes - NA1

    Versión completa:

    La letra de este práctico se encuentra aquí

    La instalación del ambiente de trabajo puede demorar, por tanto es recomendable hacerlo antes del práctico (detalles en el Ejercicio 1).

    Para el Ejercicio 2 van a necesitar el libro de práctico [SANDR]:  "Statistical Analysis of Network Data with R" de Eric D. Kolaczyk, y Gábor Csárdi. Disponible en Timbó

    El conjunto de datos que utilizaremos es: Enron.zip


    Versión guiada: para algunos prácticos disponemos de una versión guiada en línea (ideal para aquellos con poca experiencia de programación). A continuación los pasos para realizar la versión guiada:

    1. Abrir en navegador: https://colab.research.google.com/github/prbocca/na101_master/blob/master/homework_1_graphs/ar_hw1.ipynb

    2. Guardar el notebook en su Google Drive:    File -> Save a Copy in Drive...  

    3. Renombrar el archivo `"cedula ID"_ar_hw1.ipynb`, por ejemplo  33484022_ar_hw1.ipynb

    4. Al final usted deberá descargar el notebook. Asegurarse que se están guardando las salidas de ejecución en el notebook:   File -> Download .ipynb