Taller Virtual - Métodos de Data Science para la Seguridad Edición 1


Coste del curso

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Duración del curso
Inicio - 17/04/2017
Fin - 23/04/2017

Plazo de inscripción
Hasta - 04/04/2017

Datos generales

Descripción

Data Science es un campo interdisciplinar que concierne el desarrollo de procesos y sistemas para extraer conocimiento y entendimiento a partir de datos.

Numerosos son los logros de esta ciencia que por su eficiencia y eficacia va cobrando cada vez más importancia. Data Science influencia la economía, los negocios y las finanzas. Considerando la gran cantidad de datos generados y manejados por las instituciones públicas responsables de la seguridad, las aplicaciones de Data Science en este sector son innumerables. Algunos ejemplos de sus posibles aplicaciones son: predicción de riesgo criminal en el territorio, identificación de vulnerabilidades en redes de criminalidad organizada y detección de falsos testimonios.

En este curso introductorio se presentan una panorámica de metodologías que encuentran aplicación inmediata en la seguridad y la lucha contra el crimen organizado. Con un enfoque a la vez divulgativo y profesionalizante, las clases teóricas se complementarán con casos de estudio reales y con ejercicios para aprender a usar herramientas de análisis de datos.


Objetivos

A. General

Introducción al mundo de la analítica data science. Presentación de diferentes técnicas basadas en la estadística y la inteligencia artificial que permiten la extracción de conocimiento (tanto descriptivo como predictivo) a partir de datos. Se verán métodos de aprendizaje automático y minería de datos que permitan aprendizaje inductivo enfocado al dominio de la seguridad. Se presentará casos prácticos reales de la aplicación de dichas técnicas en el mundo de la seguridad y en la lucha contra el crimen organizado. Se recalcará el increíble potencial de mejora en el sector que el uso de estas técnicas proporciona.

 

B. Específicos

 

Se estudiarán las diferentes etapas a seguir en el diseño de modelos predictivos como son: la Definición del objetivo, la Recolección y comprensión de los datos, el preprocesado, el modelado, y la evaluación y análisis de resultados. Se estudiarán en profundidad diferentes técnicas de modelado. Se hará especial hincapié en el uso y estudio de las redes sociales y el potencial que estas tienen para desactivar redes de criminalidad organizada. Se explicarán casos de estudio reales puestos ya en práctica como la detección de denuncias falsas, con técnicas de procesamiento de lenguaje natural.


Becas

Con el fin de cooperar en el proceso de modernización y fortalecimiento institucional en América Latina el coste del Taller será gratuito. La AECID y la Fundación CEDDET concederán 30 becas a todos aquellos miembros de la Red de Fiscales Antidroga Iberoamericanos que superen el proceso de selección.

La beca cubrirá la totalidad del precio y de la matrícula del taller.

La metodología utilizada en los talleres de la Fundación CEDDET está basada en el aprendizaje entre pares. Los objetivos se alcanzan mediante la interacción de los participantes con el tutor y entre sí. Para lograr este fin se utilizan las herramientas que ofrece internet. Es un método de enseñanza totalmente personalizado y tutelado por los expertos que tutorizan el proceso de enseñanza-aprendizaje.


Perfil de los participantes

El curso se oferta a todos los que están interesados en aprender las bases del análisis de datos, así como recientes aplicaciones que esta disciplina ha encontrado en el sector de la seguridad.

Siendo un curso con enfoque divulgativo, para su seguimiento no son necesarios conocimientos previos de programación o estadística, aunque los que los tengan se verán aventajados en la comprensión de los detalles más técnicos.

Se considerarán criterios prioritarios de selección:

Se preservarán los principios de equidad de género. 

Se procurará el equilibrio en la representatividad de todos los países latinoamericanos.


Certificación

Se expedirá un diploma de aprovechamiento para los participantes que cumplan los objetivos del curso y superen las respectivas pruebas de evaluación. 

La Dirección Académica del curso, en base a la evaluación del profesor sobre la participación en las actividades propuestas, será responsable de valorar si el participante supera los criterios de exigibilidad para la consecución del diploma.


Programa

1. Introducción a los métodos de Data Science para la seguridad.

2. Análisis de Redes Sociales y redes de criminalidad organizada.

3. Modelos de predicción del riesgo criminal y de optimización de recursos.

4. Procesamiento del Lenguaje Natural y Detección de Mentiras.

Instituciones colaboradoras

Instituciones organizadoras

Red de Fiscales Antidroga Iberoamericanos


Instituciones patrocinadoras

La Agencia Española de Cooperación Internacional para el Desarrollo (AECID)

Docentes

  • Miguel Camacho Collados, Doctor en Matemáticas y Estadística. Inspector del Área de Seguimiento y Coordinación, Unidad de Planificación Estratégica y Coordinación, Policía Nacional
  • Federico Liberatore. Doctor en Investigación Operativa. Investigador del Instituto UC3M-BS en Big Data Financiero, Universidad Carlos III de Madrid
  • Lara Quijano Sánchez, Doctora en Inteligencia Artificial. Investigadora del Instituto UC3M-BS en Big Data Financiero, Universidad Carlos III de Madrid

Política de transparencia y calidad

Al finalizar el curso los participantes realizarán una encuesta de evaluación del mismo. La Fundación CEDDET garantiza el completo anonimato en las respuestas ya que todos los datos de las encuestas se almacenan directamente en el servidor de una Notaría en España y permanecen custodiados por ella.