Introducir al estudiante en las temáticas de informática urbana y a las técnicas y tecnologías comúnmente utilizadas para resolver problemas de análisis de datos en dicho contexto.
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Introducción. Antecedentes generales, referencias y aplicaciones de la Informática Urbana.
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Adquisición y tratamiento de datos: Manejo de archivos de texto, SQL y APIs utilizando notebooks jupyter y Python.
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Análisis de series temporales: descripción, ejemplo e implementación utilizando pandas, numpy y repositorios de datos abiertos.
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Análisis geoespacial: descripción, ejemplo e implementación utilizando geopandas y datos abiertos de Sistemas de Información Geográficos y del Instituto Nacional de Estadística.
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Técnicas de aprendizaje automático y estadística inferencial aplicadas en contextos urbanos: descripción, ejemplo e implementación utilizando sklearn, statsmodels y datos de la encuesta continua de hogares.
Participación oral y actividades prácticas realizadas en clases (20%). Entrega de un trabajo final (80%) que combinará un informe escrito con una aplicación de procesamiento de datos que utilice las técnicas presentadas en el curso para la resolución de un problema específico.