calendario 1 2016 v2 .pdf
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75.06 Organización de Datos.
Calendario 1er Cuatrimestre 2016 (v1.0)
[G##] = Gradiance /// [Num] = capítulo apunte /// [AAA] = Bilbiografia /// [V##] = Videos /// [P##] = Paper /// [S] = Diapositivas
Lunes
Jueves
7-3
Administrivia. Introducción a la materia, Fundamentos parte I. (*)
[1.1,1.1,1.3,1.6 y 1.7] [S]
10-3
Fundamentos parte II, Dimensionalidad y KNN. (*) [1.4 y 1.5] [S]
[G01]
14-3
Almacenamiento Distribuido y Map Reduce. Introducción y algoritmos
basicos. Diseño de Algoritmos. Agregación local, combiners,
partitioners, order inversion, value to key. [2.1-2.8] [DITP] [MMD] (*)
17-3
Apache Spark. Ejercicios con PySpark. [2.1-2.8] [G02]
Fecha Límite para formación de grupos de TP.
21-3
Pig, introducción y ejemplos, ejercicios. [G03]
24-3
FERIADO
28-3
ITI (1). Introducción a la teoría de la información y Complejidad.
01-04
Modelado y Codificación. Huffman. NCD. Modelos de orden superior. (*)
[3.1,3.2,3.3,3.4] [DCE]
ITI (2) Compresión aritmética y PPMC/D. DMC. (*) [3.5,3.6] [DCE]
4-4
ITI (3) LZSS, LZW, LzHuff, Block Sorting, Modelo estructurado y PAQ.
(*) [3.7,3.8,3.9] [DCE] [G04]
07-04
Hashing: Hashing Universal. Funciones de Hashing: FNV,
Pearson.SHA. Resolución de colisiones. FKS. Multiples funciones de
Hashing. Balls & Bins. Cuckoo. Hopscotch. Hashing Perfecto.
Hashing extensible. The Hashing Trick. Johnson-Lindenstrauss (*)
[4.1-4.9] [V02]
11-04
LSH. Semejanzas. Distancias. Hashmin. Amplificacion de familias LSH.
LSH para diferentes distancias. [5.1-5.9][MMD] [G05]
14-4
Reducción de Dimensiones: SVD teoría y práctica. Aplicaciones. PCA.
Métodos de reducción de dimensiones no-lineales, Multidimensional
Scaling, ISOMAP, T-SNE. [6.1-6.10] [G06]
Entrega Diseño TP.
18-4
Information Retrieval I. Indices invertidos, construcción de índices
invertidos, almacenamiento de punteros: Codigos binarios fijos, códigos
de longitud variable, unario, gamma, delta. Almacenamiento del lexico
Front Coding parcial. Resolución de consultas puntuales, comodines y
frases. (*) [7.1,7.2,7.3] [IIR]
21-4
Information Retrieval II. Signature Files. Introducción al modelado
de texto y consultas ranqueadas. The Hashing Trick y el modelo
BOW (bag of words) Modelo Tf-IDF. Metodo del coseno. Indexacion
semantica latente LSI. Learning to Rank. (*) [7.4,7.5,7.6] [IIR]
25-4
Information Retrieval III
Mas sobre el procesamiento de textos. Introducción (breve) al
procesamiento de lenguaje natural. Modelos de textos: modelos de
unigramas y de n-gramas. Smoothing. Word2Vec. [7.7,7.8] [G07]
28-4
Visualización. Introducción a la visualización de datos.
Visualizacion de datos en R usando Ggplot2: Heatmaps, Areas
apiladas, Streamgraphs, graficos de burbujas, graficos de barras,
graficos de lineas, graficos de puntos (scatterplots)
Tableau, introducción y ejemplos. [8]
02-05
Clase de Ejercicios
05-05
PARCIAL
09-05
Algoritmos de Streaming.[9][MMD] [G08]
12-05
Introducción a Machine Learning y Clasificación I. Introducción a ML.
Aprendizaje supervisado y no-supervisado. Algoritmos y
parámetros. Cross Validation. Underfitting y overfitting, relación
bias-variance. No Free Lunch theorem. Hiper-parámetros, gridsearch. Conceptos de Bagging, Boosting y Stacking. Arboles de
decisión y Random Forests. (*) [10][11]
16-5
Clasificación II: Perceptron y SVM. Soft Margin. Kernels.(*) [11] [MMD]
[G09]
Notas 1er Parcial
19-5
Clustering:K-Means, K-Means++, K-Means Online, Clustering
Espectral, Mean-Shift Clustering. Reducción de dimensiones con KMeans, LSH con K-Means. (*). [12] [MMD] [G10]
23-5
PRIMER RECUPERATORIO
26-5
Page Rank, Topic Rank, Trust Rank, Sim Rank, TextRank,VisualRank,
HITS [MMD] [13] [G11]
30-5
Redes Sociales.(*) [14] [P] [MMD] [G12]
2-6
Recomendaciones: Content-Based y Collaborative Filtering. [15]
[MMD] [G13]
Notas 1er Recuperatorio
06-06
Análisis Topológico de Datos. Mapper.[16] [G14]
9-6
Metadatos: Web semántica, Dublin Core, RDF, RDF Schema, Turtle,
Sparql, (Owl). Clase de cierre. [G15]
13-6
NOSQL
16-6
Corrección de TPs
20-6
FERIADO
23-6
Corrección de TPs
30-6
Promoción, Segundo Recuperatorio y Coloquio
27-6

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