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Seminario “Ranking and Benchmarking Innovation Performance in the EU: Policy Guidelines Based on DEA-TOPSIS Methods”


El pr贸ximo 12 de junio a las 13聽horas en la Sala de Seminarios del edificio Torretamarit, el prof. 聽Jon Mikel Zabala,聽 聽impartir谩 la conferencia que lleva por t铆tulo聽“Ranking and Benchmarking Innovation Performance in the EU: Policy Guidelines Based on DEA-TOPSIS Methods”

Abstract.聽 鈥淭he Innovation Union Scoreboard (IUS) is a tool to monitor the implementation of and to examine and illustrate the innovation performance of European Member States as well as to evaluate (and rank) their research and innovation systems. A Summary Innovation Index (SII) is provided by the IUS to assess the innovation performance of the member states.聽The SII is constituted by an average of 25 indicators.聽聽The IUS thus measures the innovation performance for each country by summarizing all 25 indicators into a single SII, irrespective of whether the indicators are presenting innovation outputs or innovation inputs. In addition in the SII all indicators are equally weighted.聽聽This means that the higher the average value of the 25 indicators, the better the innovation performance is said to be.

The IUS follows a rationale in which 鈥渢he more is the better鈥, namely, the higher the values of the 25 indicators that constitute the IUS, the better the innovation performance. The goal of this paper is to examine the IUS, and through the application of a complementary methodology based on efficiency, find out whether the ranking of European countries obtained with each approach are positively related (i.e. complementary) to each other.聽By doing so, the paper offers a critical review of the SII, and proposes to put more emphasis on the identification of and relation between input and output innovation indicators.聽We find that the results differ substantially between the SII and the ranking based on our method, with significant consequences for the design of innovation policies鈥.


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Viernes, 8 de junio de 2018 Sin comentarios

Seminario “THE PROBLEM OF DIVIDING A BUDGET AMONG SEVERAL DISTRICTS”


El pr贸ximo聽4 de Junio聽a las 12:00聽horas en la Sala de Seminarios del edificio Torretamarit, el prof. Ricardo Mart铆nez (Universidad de Granada), impartir谩 la conferencia que lleva por t铆tulo聽聽“THE PROBLEM OF DIVIDING A BUDGET AMONG SEVERAL DISTRICTS”

 

Abstract.We study the problem of dividing a budget among the districts of a city taking into account their population and wealth. We focus on order preservation properties that ensure higher transfers to those districts with larger populations and, at the same time, introduce a policy redistribution so that districts with lower wealth per capita obtain higher transfers per capita. We determine the allocation methods that fulfills both requirements. We also study requirements on the stability and manipulability of the allocation. We find out that the proportional rule is the unique allocation method that meets the previous requirements. This proportional rule obviates the wealth component of the problem; however is reduces the inequality in the wealth per capita.


Viernes, 8 de junio de 2018 Sin comentarios

Oferta de pr谩cticas en Leroy Merlin, S.L. para estudiantes del Grado en Estad铆stica Empresarial


Tareas a realizar:

ESTUDIO DE PRODUCTOS, SU RANKING DE VENTAS, ANALISIS DE GAMA DE PRODUCTOS, PROPUESTA DE IMPLANTACION DE ASPECTOS TECNICOS A INCORPORAR EN LA VENTA. PROPUESTA DE PROYECTOS PARA EL HOGAR.

M谩s informaci贸n en聽http://observatorio.umh.es/


Lunes, 28 de mayo de 2018 Sin comentarios

Curso de verano de Python en el Campus de Elche


Objetivos del curso

Python es un lenguaje multiplataforma que puede ser utilizado para multitud de propositos: aplicaciones de escritorio, paginas web, analisis de datos (herramienta big data) y multiltud de otras aplicaciones. Una de sus grandes ventajas es su sencillez que permitir谩 al alumno aprender el lenguaje.
El Objetivo es que el alumno finalice el curso con unos conocimientos avanzados de python que le permitan relizar un servicio web en python o una aplicacion de escritorio.
Python es un lenguaje de alto nivel que no se est谩 viendo en multitud de grados y este curso trata de suplir esta necesidad.

Estructura de los estudios

MODULO 1: Programaci贸n para Todos (introducci贸n a Python)
MODULO 2: Estructura de Datos en Python
MODULO 3: Programaci贸n Web en Python
MODULO 4: Bases de Datos con Python
MODULO 5: Recuperar, Procesar, y Visualizar Datos con Python

Fechas: 2 Semanas de Lunes a Jueves (16,17,18,19,23,24,25,26 de Julio)
Horario de 10:00 a 13:00
Son 3h cada d铆a un total de 8 d铆as m谩s 1 hora de trabajo no presencial

Uso de instalaciones y programaci贸n temporal

PROGRAMACI脫N: 16,17,19,20, 23,24,25,y 26 de Julio 2018 de 10:00 a 13:00 en el Aula de Informatica CAD 0.1 del Edificio Altabix.

Las clase se impartir谩n en los ordenadores disponibles en las instalaciones de la Universidad. Cada alumno podr谩 avanzar en los conocimientos desde las clases impartidas , ya que todas las sesiones son en laboratorio, y podr谩 seguir avanzando en el desarrollo en casa.

Requisitos de acceso

Los estudiantes deben tener conocimientos b谩sicos de programaci贸n. Python es un lenguaje muy sencillo y legible permite un rapido aprendizaje, por lo que no es necesario conocer otros lenguajes.

Observaciones

El aprendizaje se realizar谩 de forma progresiva en el aula, realizando los ejercicios d铆a a d铆a junto a los alumnos.
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Categories: Cursos, Data Science, Estudiantes, Estudios Tags:

Jueves, 24 de mayo de 2018 Sin comentarios

CALL OF DATA


Call Of Data es la cita del a帽o en el mundo de los datos, donde generales y aspirantes a soldados tienen un sitio.

Est谩 organizado por聽R-Ladies Madrid,聽Codenares,聽PyLadies Madrid,聽Big Data Madrid聽y聽Open Source Weekends. Tiene como objetivo dar mayor visibilidad a la mujer dentro del 谩rea de los datos y todo el mundo es bienvenido.

D铆a 2 de junio

El primer d铆a del Call Of Data contar谩 con diez charlas: seis ponencias correr谩n a cargo de las expertas invitadas聽Carmen Reina,聽Hannah Frick,聽Mariluz Congosto,聽Miriam Pena,聽Celeste Dur谩n聽y聽Nerea Luis. Las cuatro restantes ser谩n charlas cortas escogidas a trav茅s de un Call for Papers an贸nimo, y pronto se anunciar谩n las elegidas.

D铆a 3 de junio

En la segunda jornada se celebrar谩 un hackat贸n de datos o datat贸n: una competici贸n de Data Science en la que los equipos, de un m谩ximo de 4 personas y compuestos por mujeres en al menos un 50%, analizar谩n un dataset solidario, que se dar谩 a conocer el mismo d铆a, para presentar un proyecto que aporte valor.

El dataset se entregar谩 ya limpio y los equipos tendr谩n 8 horas para explorarlo, cruzarlo con otros datasets que sean p煤blicos, analizarlos y proponer soluciones basadas en ellos. Tendr谩n libertad para resolver el problema que quieran, y podr谩n trabajar en cualquier lenguaje de programaci贸n siempre que sea de c贸digo libre (Python, R, Julia…). Las inscripciones de equipos siguen abiertas; adem谩s, te ayudamos a formar equipo si quieres apuntarte pero no tienes compa帽eros o compa帽eras suficientes.

Los portavoces de los equipos deber谩n presentar su propuesta en 4 minutos, que ser谩 evaluada por un jurado de expertas en an谩lisis de datos y generaci贸n de negocio, compuesto por聽Gema Parre帽o,聽Ibon Tolosana,聽Irene Rodr铆guez,聽Jorge Barroso聽y聽Aurora Barrero, a trav茅s de los insights que provea dicho an谩lisis. Al final del Call Of Data se anunciar谩 el equipo ganador, que recibir谩 un jugoso premio.

Tienes toda la informaci贸n en la聽p谩gina web del evento.

Entradas en聽https://www.eventbrite.es/e/entradas-call-of-data-2018-43101330239


Jueves, 24 de mayo de 2018 Sin comentarios

Seminario “Uniform inference for Small Area Parameter”


El pr贸ximo jueves 24 de mayo a las 12:00 horas en la Sala de Seminarios del edificio Torretamarit, el prof. Stefan Sperlich, 聽de la Universidad de Ginebra (Suiza), impartir谩 la conferencia que lleva por t铆tulo 鈥Uniform inference for Small Area Parameter鈥.

Abstract.

Today, SAE is a common tool used world-wide by Statistical offices for addressing the need of disaggregated information. Interval estimates can either be extremely wide if not model-based, or only refer to marginal (ie unconditional) distributions. That is, when speaking of a 95% confidence interval, for 5% of the considered areas, the intervals do not contain the true parameter. This is a delicate default if political decisions based on them, and prohibits the comparing areas based on those estimates. 聽In this work, construction of uniform prediction intervals (or simultaneous confidence sets) for small area parameter in linear mixed models is introduced. We consider three frameworks to develop simultaneous intervals: analytical, numerical and bootstrap approximation. Proofs of the consistency as well as the asymptotic coverage probability of the bootstrap intervals are provided. Our proposal is accompanied by simulation experiments and data examples.


Jueves, 24 de mayo de 2018 Sin comentarios

Seminario sobre problemas de programaci贸n matem谩tica con restricciones de complementariedad


l Instituto Universitario de Investigaci贸n CIO de la Universidad Miguel Hern谩ndez (UMH) de Elche ha organizado el seminario titulado 鈥淧roblemas de programaci贸n matem谩tica con restricciones de complementariedad: Teor铆a del punto cr铆tico鈥, que impartir谩 ma帽ana mi茅rcoles, 23 de mayo, el catedr谩tico de la Universidad de Bergen (Noruega) Jan-Joachim R眉ckmann. La actividad, dirigida tanto a investigadores como a estudiantes, se celebrar谩 a partir de las 12:30 horas en la Sala de Seminarios del edificio Torretamarit del campus de Elche.

Durante el seminario, el profesor R眉ckmann analizar谩 los problemas de programaci贸n matem谩tica con restricciones de complementariedad desde un punto de vista topol贸gico e introducir谩 varios resultados de inter茅s ligados a la Teor铆a de Morse. Esta teor铆a permite analizar la topolog铆a de una variedad topol贸gica, a trav茅s del estudio de funciones diferenciables en esa variedad. Los investigadores Hubertus Th. Jongen y Vladimir Shikhman han desarrollado este trabajo.


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Martes, 22 de mayo de 2018 Sin comentarios

Conferencia 鈥淚ncentives and Emission Responsibility Allocation in Supply Chains鈥


El pr贸ximo martes 22 de mayo a las 12:30 horas en la Sala de Seminarios del edificio Torretamarit, la prof. Greys Sosic, 聽de la USC Marshall School of Business (USA), impartir谩 la conferencia que lleva por t铆tulo 鈥Incentives and Emission Responsibility Allocation in Supply Chains鈥.

Abstract:

In view of the urgency and challenges of mitigating climate change, it should be noted that Greenhouse Gas (GHG) emitted from the supply chains of the 2,500 largest global corporations accounts for about 18% of global GHG emissions. Therefore, rationalizing emissions in supply chains could make a significant contribution to achieving the CO2 emission reduction targets recently agreed upon in Paris (Paris Agreement, 2015).

In this paper we consider supply chains with聽 motivated dominant leaders, such as Walmart, who strive to reduce emissions in their supply chains. These supply chain leaders are assumed to be knowledgeable about causes of pollution in their supply chains, to the extent that they are able to assign their suppliers responsibilities for both direct and indirect GHG emissions in the supply chain. Given these pollution responsibility assignments, we use cooperative game theory methodology to derive a scheme for allocating the responsibilities of the total GHG emissions to the firms in the supply chain.

The allocation scheme that we derive, which is the Shapley value of an associated cooperative game, is shown to have several desirable properties. In particular, (i) it is footprint-balanced, (ii) it is transparent and easy to compute, (iii) it lends itself to several intuitive and insightful axiomatic characterizations, and (iv) when the abatement cost functions of the firms are private information, it is shown to incentivize suppliers to exert pollution abatement efforts that, among all footprint-balanced allocation schemes, minimize the maximum deviation from the socially optimal pollution level.


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Jueves, 17 de mayo de 2018 Sin comentarios

Pr谩cticas para estudiantes de Estad铆stica (grado y master) en Devstat


DevStat (www.devstat.com) es una empresa especializada en asesoramiento t茅cnico en estad铆stica y otros m茅todos cuantitativos (en particular behavioural economics), siendo sus clientes principales la Comisi贸n Europea, el Banco Mundial y oficinas de estad铆stica nacionales e internacionales (Eurostat, GCC-Stat).

 

Los estudiantes en pr谩cticas:

  • Colaboran en la recopilaci贸n y an谩lisis de informaci贸n estad铆stica
  • Desarrollan aplicaciones de m茅todos estad铆sticos a problemas reales de decisi贸n p煤blica o privada, con m茅todos de data science (uso de big data, t茅cnicas de aprendizaje estad铆stico, visualizaci贸n de datos, etc.)
  • Proporcionan apoyo en proyectos de asistencia t茅cnica a oficinas estad铆sticas de pa铆ses en desarrollo

 

Al mismo tiempo, los estudiantes

  • Se familiarizan con el sistema internacional de estad铆stica
  • Conocen el funcionamiento de una empresa 100% internacionalizada
  • Se integran en un equipo multinacional, siendo supervisados por un t茅cnico con experiencia

 

Se requiere:

  • Disponibilidad a tiempo parcial (ma帽anas o tardes) o jornada completa
  • Ingl茅s le铆do y escrito con alto nivel
  • Conocimientos de R

 

Es frecuente que los alumnos en pr谩cticas terminen siendo contratados por DevStat despu茅s del periodo de pr谩cticas.


Martes, 15 de mayo de 2018 Sin comentarios

Series temporales y Clustering en R + Enfoque Meetup


Estimados estudiantes:

Alicante Data Science Networking Group, organiza un evento para el pr贸ximo viernes 4 de mayo de 2018, cuyo planning es el siguiente:

17:00 a 18:45 : Series temporales + Clustering
18:45 a 19:30 : Nuevo enfoque del meetup: sugerencias y mejoras
19:30 a 20:15: Cerves

En la primera parte se abordar谩 el caso con R, por lo que聽se recomienda llevarlo instalado.

El punto de encuentro del meetup ser谩 en Alicante, pero esperaremos ver cuantos asistentes somos para decidirnos por un lugar u otro.

M谩s informaci贸n en聽https://www.meetup.com/es-ES/Alicante-Data-Science-Meetup/


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Jueves, 3 de mayo de 2018 Sin comentarios