gplsi/alia_multilingual_parallel_sentences huggingface dataset:
Valencià: En aquest mòdul es presenten les tècniques utilitzades en les següents etapes del procés: a) Anàlisi de models predictius b) Anàlisi exploratòria de dades (EDA) Estadística descriptiva Anàlisi univariant Anàlisi multivariant ITI_01-T8) Cura de continguts i processament de dades.
Español: En este módulo se presentan las técnicas utilizadas en las siguientes etapas del proceso: a) Análisis de modelos predictivos b) Análisis Exploratorio de Datos (EDA) Estadística descriptiva Análisis Univariante Análisis Multivariante ITI_01-T8) Curación y procesado de datos.
Valencià: La construcció dels models que permeten realitzar diagnòstics, pronòstics, simulacions o prescripcions sobre les dades passa per tres etapes clarament diferenciades: diagnòstic i anàlisi exploratòria de dades, construcció i entrenament del model, i empaquetatge per a ser consumits com a servei des d'aplicacions d'usuari i quadres de comandament.
Español: La construcción de los modelos que permiten realizar diagnósticos, pronósticos, simulaciones o prescripciones sobre los datos pasa por tres etapas claramente diferenciadas: diagnóstico y análisis exploratorio de datos, construcción y entrena-miento del modelo, y empaquetado para ser consumidos como servicio desde aplicaciones de usuario y cuadros de mando.
Valencià: En aquest mòdul es presenten les tècniques utilitzades en les següents etapes del procés: a) Neteja de dades (data cleansing -depuració-) b) Gestió de dades que manca c) Reescalat / Normalització d) Dades categòriques a numèriques (Codificació) e) Dades numèriques a categòriques (Discretització) f) Remostreig (resampling) ITI_01-T9) Introducció i ús bàsic de Python.
Español: En este módulo se presentan las técnicas utilizadas en las siguientes etapas del proceso: a) Limpieza de datos (data cleansing) b) Gestión de datos faltantes c) Reescalado / Normalización d) Datos categóricos a numéricos (Codificación) e) Datos numéricos a categóricos (Discretización) f) Remuestreo (resampling) ITI_01-T9) Introducción y uso básico de Python.
Valencià: L'entorn d'anàlisi es requereix d'eines flexibles, lleugeres i robustes que permeten el ràpid prototipatge d'algorismes, de manera que es puguen provar diferents hipòtesis, algorismes que una vegada provats puguen utilitzar-se directament en producció.
Español: El entorno de análisis se requiere de herramientas flexibles, ligeras y robustas que permitan el rápido prototipado de algoritmos, de modo que se puedan probar distintas hipótesis, algoritmos que una vez probados puedan utilizarse directa-mente en producción.
Valencià: a) Introducció a Python Llenguatge interpretat i tipus dinàmics Sintaxi Condicionals i estructures de control Llistes, diccionaris i altres iterables b) Ús bàsic de Python Jupyter Scripts, mòduls i empaquetatge Introducció a les llibreries més usades Visualització de dades Satisfer completament aquestes necessitats és una de les raons per la qual el llenguatge Python està tan estés en les comunitats científica, informàtica i acadèmica.
Español: a) Introducción a Python Lenguaje interpretado y tipos dinámicos Sintaxis Condicionales y estructuras de control Listas, diccionarios y otros iterables b) Uso básico de Python Jupyter Scripts, Módulos y empaquetado Introducción a las librerías más usadas Visualización de datos Satisfacer completamente estas necesidades es una de las razones por la que el lenguaje Python está tan extendido en las comunidades científica, informática y académica.
Valencià: És un llenguatge de sintaxi senzilla i fàcil aprenentatge, sense que això limite el seu potencial.
Español: Es un lenguaje de sintaxis sen-cilla y fácil aprendizaje, sin que ello limite su potencial.
Valencià: Atesa l'amplitud de la comunitat i l'edat del llenguatge, aquest porta associat una plètora de mòduls de codi obert que amplien enormement la seua funcionalitat i una documentació íntegra de casos d'ús, errors i eina.
Español: Dada la amplitud de la comunidad y la edad del lenguaje, este lleva asociado una plétora de módulos de código abierto que amplían enormemente su funcionalidad y una documentación íntegra de casos de uso, errores y herramienta.
Valencià: En aquest curs es farà un recorregut de l'ús del llenguatge, des de la base sintàctica fins a una funcionalitat avançada orientada cap a l'anàlisi de dades, atorgant unes eines amb les quals l'alumne pot, per compte propi, enriquir i especialitzar el seu propi repertori.
Español: En este curso se hará un recorrido del uso del lenguaje, desde la base sintáctica hasta una funcionalidad avanzada orientada hacia el análisis de datos, otorgando unas herramientas con las que el alumno puede, por cuenta propia, enriquecer y especializar su propio repertorio.
Valencià: En aquest mòdul es presenten les tècniques utilitzades en les següents etapes del procés: ITI_01-T10) Machine Learning I - introducció al ML.
Español: En este módulo se presentan las técnicas utilizadas en las siguientes etapas del proceso: ITI_01-T10) Machine Learning I - introducción al ML.
Valencià: L'entorn d'anàlisi es requereix eines flexibles, lleugeres i robustes que permeten el ràpid prototipatge d'algorismes, de manera que es puguen provar diferents hipòtesis, algorismes que una vegada provats puguen utilitzar-se vaig donar-rectament en producció.
Español: El entorno de análisis se requiere de herra-mientas flexibles, ligeras y robustas que permitan el rápido prototipado de algoritmos, de modo que se puedan probar distintas hipótesis, algoritmos que una vez probados puedan utilizarse di-rectamente en producción.
Valencià: a) Machine Learning Què és Machine Learning i què ens permet resoldre- Tipus de models predictius Com entrene adequadament el meu model Avaluar i seleccionar els millors models Posar el meu millor model en producció b) Introducció a les tècniques de: Regressió Classificació Clusterització (Clustering) c) Introducció a Deep i Reinforcement Learning Satisfer completament aquestes necessitats és una de les raons per la qual el llenguatge Python està tan estés en les comunitats científica, informàtica i acadèmica.
Español: a) Machine Learning ¿Qué es Machine Learning y qué nos permite resolver- Tipos de modelos predictivos Cómo entreno adecuadamente mi modelo Evaluar y seleccionar los mejores modelos Poner mi mejor modelo en producción b) Introducción a las técnicas de: Regresión Clasificación Clustering c) Introducción a Deep y Reinforcement Learning Satisfacer completamente estas necesidades es una de las razones por la que el lenguaje Python está tan extendido en las comunidades científica, informática y académica.
Valencià: És un llenguatge de sintaxi senzilla i fàcil aprenentatge, sense que això limite el seu potencial.
Español: Es un lenguaje de sintaxis sencilla y fácil aprendizaje, sin que ello limite su potencial.
Valencià: En aquest mòdul es presenten les tècniques utilitzades en les següents etapes del procés: ITI_01-T11) Machine Learning II - introducció al ML.
Español: En este módulo se presentan las técnicas utilizadas en las siguientes etapas del proceso: ITI_01-T11) Machine Learning II - introducción al ML.
Valencià: L'entorn d'anàlisi requereix eines flexibles, lleugeres i robustes que permeten el ràpid prototipatge d'algorismes, de manera que es puguen provar diferents hipòtesis, algorismes que una vegada provats puguen utilitzar-se directament en producció.
Español: El entorno de análisis se requiere de he-rramientas flexibles, ligeras y robustas que permitan el rápido prototipado de algoritmos, de modo que se puedan probar distintas hipótesis, algoritmos que una vez probados puedan utilizarse directamente en producción.
Valencià: a) Regressió: lineal, múltiple b) Classificació: kNN, Naive Bayes, arbres de decisió c) Clustering: kMeans Satisfer completament aquestes necessitats és una de les raons per la qual el llenguatge Python està tan estés en les comunitats científica, informàtica i acadèmica.
Español: a) Regresión: lineal, múltiple b) Clasificación: kNN, Naive Bayes, Árboles de decisión c) Clustering: kMeans Satisfacer completamente estas necesidades es una de las razones por la que el lenguaje Python está tan extendido en las comunidades científica, informática y académica.
Valencià: En aquest mòdul es presenten les tècniques utilitzades en les següents etapes del procés: ITI_01-T12) Entrenament i avaluació de models predictius.
Español: En este módulo se presentan las técnicas utilizadas en las siguientes etapas del proceso: ITI_01-T12) Entrenamiento y evaluación de modelos predictivos.
Valencià: La construcció dels models que permeten realitzar diagnòstics, pronòstics, simulacions o prescripcions sobre les dades passa per tres etapes clarament diferenciades: diagnòstic i anàlisi exploratòria de dades, construcció i entrenament del model, i empaquetatge per a ser consumits com a servei des d'aplicacions d'usuari i quadres de comandament.
Español: La construcción de los modelos que permiten realizar diagnósticos, pronósticos, simulaciones o prescripciones sobre los datos pasa por tres etapas claramente diferenciadas: diagnóstico y análisis exploratorio de datos, construcción y entrenamiento del modelo, y empaquetado para ser consumidos como servicio desde aplicaciones de usuario y cuadros de mando.
Valencià: En aquest mòdul es presenten les tècniques utilitzades en les següents etapes del procés: a) Entrenament i avaluació de models predictius ITI_01-T13) Desplegament de models predictius.
Español: En este módulo se presentan las técnicas utilizadas en las siguientes etapas del proceso: a) Entrenamiento y evaluación de modelos predictivos ITI_01-T13) Despliegue de modelos predictivos.
Valencià: La construcció dels models que permeten realitzar diagnòstics, pronòstics, simulacions o prescripcions sobre les dades passa per tres etapes clarament diferenciades: diagnòstic i anàlisi exploratòria de dades, construcció i entrenament del model, i empaquetat per a ser consumits com a servei des d'aplicacions d'usuari i quadres de comandament.
Español: La construcción de los modelos que permiten realizar diagnósticos, pronósticos, simulaciones o prescripciones sobre los datos pasa por tres etapas claramente diferenciadas: diagnóstico y análisis exploratorio de datos, construcción y en-trenamiento del modelo, y empaquetado para ser consumidos como servicio desde aplicaciones de usuario y cuadros de mando.
Valencià: En aquest mòdul es presenten les tècniques utilitzades en les següents etapes del procés: a) Desplegament de models predictius ITI_01-T14) Solucions d'usuari per a l'anàlisi de dades.
Español: En este módulo se presentan las técnicas utilizadas en las siguientes etapas del proceso: a) Despliegue de modelos predictivos ITI_01-T14) Soluciones de usuario para el análisis de datos.
Valencià: L'explotació dels resultats dels models és un punt fonamental en els projectes tant de BI, com de Data Analytics, atés que permet transformar les dades d'entrada i els resultats dels models en informació i potencialment en coneixement per al suport a la presa de decisions.
Español: La explotación de los resultados de los modelos es un punto fundamental en los proyectos tanto de BI, como de Data Analytics, dado que permite transformar los datos de entrada y los resultados de los modelos en información y potencialmente en conocimiento para el apoyo a la toma de decisiones.
Valencià: Per aquest motiu, en aquest mòdul es mostraran diferents formes de generació de quadres de comandament per al monitoratge en temps real de les dades i l'explotació dels models predictius.
Español: Por ese motivo, en este módulo se mostrarán distintas formas de generación de cuadros de mando para la monitorización en tiempo real de los datos y la explotación de los modelos predictivos.
Valencià: En aquest mòdul es presenten les tècniques utilitzades en les següents etapes del procés: a) Automatització dels mecanismes de captura, neteja i integració de les fonts de dades b) Solucions d'usuari per a l'anàlisi de dades ITI_01-T15) Integració de models predictius en quadres de comandament.
Español: En este módulo se presentan las técnicas utilizadas en las siguientes etapas del proceso: a) Automatización de los mecanismos de captura, limpieza e integración de las fuentes de datos b) Soluciones de usuario para el análisis de datos ITI_01-T15) Integración de modelos predictivos en cuadros de mando.
Valencià: L'explotació dels resultats dels models és un punt fonamental en els projectes tant de BI, com de Data Analytics, atés que permet transformar les dades d'entrada i els resultats dels models en informació i potencialment en coneixement per al suport a la presa de decisions.
Español: La explotación de los re-sultados de los modelos es un punto fundamental en los proyectos tanto de BI, como de Data Analytics, dado que permite transformar los datos de entrada y los resultados de los modelos en información y potencialmente en conocimiento para el apoyo a la toma de decisiones.
Valencià: En aquest mòdul es presenten les tècniques utilitzades en les següents etapes del procés: a) Integració de models predictius en quadres de comandaments Lliurables: cadascuna de les tasques tindrà com a resultat la impartició de la corresponent píndola formativa en format híbrid (presencial, però amb connexió remota en directe disponible) i en finalitzar es facilitarà als alumnes la documentació associada.
Español: En este módulo se presentan las técnicas utilizadas en las siguientes etapas del proceso: a) Integración de modelos predictivos en cuadros de mandos Entregables: cada una de las tareas tendrá como resultado la impartición de la correspondiente píldora formativa en formato híbrido (presencial, pero con conexión remota en directo disponible) y al finalizar se facilitará a los alumnos la documentación asociada.
Valencià: ITI_01-E1: Formació «Introducció al sector Turístic i oportunitats per al Big Data» i documentació associada ITI_01-E2: Formació «Tecnologies Big Data i Introducció a Data Analytics» i documentació associada ITI_01-E3: Formació «Estratègia d'implantació Big Data» i documentació associada ITI_01-E4: Formació «Adquisició/Extracció de dades» i documentació associada ITI_01-E5: Formació «Transformació de les dades» i documentació associada ITI_01-E6: Formació «Emmagatzematge de dades» i documentació associada ITI_01-E7: Formació «Anàlisi exploratòria de dades» i documentació associada ITI_01-E8: Formació «Cura i processament de dades» i documentació associada ITI_01-E9: Formació «Introducció i ús bàsic de Python» i documentació associada ITI_01-E10: Formació «Machine Learning I - introducció al ML» i documentació associada ITI_01-E11: Formació «Machine Learning II - introducció al ML» i documentació associada ITI_01-E12: Formació «Entrenament i avaluació de models predictius» i documenta-ció associada ITI_01-E13: Formació «Desplegament de models predictius» i documentació associada ITI_01-E14: Formació «Solucions d'usuari per a l'anàlisi de dades» i documentació associada ITI_01-E15: Formació «Integració de models predictius en quadres de comandament» i documentació associada.
Español: ITI_01-E1: Formación «Introducción al sector Turístico y oportunidades para el Big Data» y do-cumentación asociada ITI_01-E2: Formación «Tecnologías Big Data e Introducción a Data Analytics» y documentación asociada ITI_01-E3: Formación «Estrategia de implantación Big Data» y documentación asociada ITI_01-E4: Formación «Adquisición/Extracción de datos» y documentación asociada ITI_01-E5: Formación «Transformación de los datos» y documentación asociada ITI_01-E6: Formación «Almacenamiento de datos» y documentación asociada ITI_01-E7: Formación «Análisis exploratorio de datos» y documentación asociada ITI_01-E8: Formación «Curación y procesado de datos» y documentación asociada ITI_01-E9: Formación «Introducción y uso básico de Python» y documentación asociada ITI_01-E10: Formación «Machine Learning I - introducción al ML» y documentación asociada ITI_01-E11: Formación «Machine Learning II - introducción al ML» y documentación asociada ITI_01-E12: Formación «Entrenamiento y evaluación de modelos predictivos» y documenta-ción asociada ITI_01-E13: Formación «Despliegue de modelos predictivos» y documentación asociada ITI_01-E14: Formación «Soluciones de usuario para el análisis de datos» y documentación aso-ciada ITI_01-E15: Formación «Integración de modelos predictivos en cuadros de mando» y documentación asociada.
Valencià: ITI_02: Habilitació en Big Data & Analytics per a evolució eina Finestra d'Oportunitat Actuació Núm ITI_02 Data de començament: M1 Data de fi: M³ Responsable de l'actuació: ITI Objectius: L'objectiu d'aquesta actuació és l'evolució de l'actual eina https://invattur.es/ventana-de-oportunidad-en.marketing.html perquè qualsevol usuari del CRM puga rebre alertes sobre determinats paràmetres podent transformar, posteriorment, aquestes dades en informació i coneixement.
Español: ITI_02 Fecha de comienzo: M1 Fecha de fin: M3 Responsable de la actuación: ITI Objetivos: El objetivo de esta actuación es la evolución de la actual herramienta https://invattur.es/ventana-de-oportunidad-en.marketing.html para que cualquier usuario del CRM pueda recibir alertas sobre determinados parámetros pudiendo transformar, posteriormente, esos datos en información y conocimiento.
Valencià: Descripció del treball (tasques): ITI_02-T1) Diagnòstic (M1-M3).
Español: Descripción del trabajo (tareas): ITI_02-T1) Diagnóstico (M1-M3).
Valencià: Aquesta tasca se centrarà a analitzar detalladament les necessitats específiques dels usuaris, des de com podran donar d'alta les regles, fins a com es podrà realitzar la comunicació entre l'arquitectura ja existent i els nous components a desenvolupar.
Español: Esta tarea se centrará en analizar en detalle las necesidades específicas de los usuarios, desde cómo van a poder dar de alta las reglas, hasta cómo se va a poder realizar la comunicación entre la arquitectura ya existente y los nuevos componentes a desarrollar.
Valencià: Per tant, el treball a realitzar se centrarà en una anàlisi de requisits i, com a resultat, s'obtindrà el disseny de components de la nova arquitectura.
Español: Por tanto, el trabajo a realizar se centrará en un análisis de requisitos y, como resultado, se obtendrá el diseño de componentes de la nueva arquitectura.
Valencià: a) Tipus de font de dades.
Español: a) Tipo de fuente de datos.
Valencià: S'identificaran les diferents fonts o orígens de dades.
Español: Se identificarán las distintas fuentes u orígenes de datos.
Valencià: b) Orígens.
Español: b) Orígenes.
Valencià: S'analitzarà els punts de connexió a integrar per a recollir tota la informació, ja siguen APIs, connexions JDBC, etc.
Español: Se analizará los puntos de conexión a integrar para recoger toda la información, ya sean APIs, conexiones JDBC, etc.
Valencià: c) Format de dades.
Español: c) Formato de datos.
Valencià: Es determinaran possibles formats que arriben des de les diferents fonts d'origen (p.e.
Español: Se determinarán posibles formatos que llegan desde las distintas fuentes de origen (p.e.
Valencià: ) d) Volumetria de dades.
Español: ) d) Volumetría de datos.
Valencià: Per al correcte disseny de la solució final, així com per a tindre en compte qüestions relacionades amb l'escalabilitat del sistema, es necessitarà conéixer quina quantitat d'informació s'enviarà en cada mostreig per a un dels casos esmentats anteriorment.
Español: Para el correcto diseño de la solución final, así como para tener en cuenta cuestiones relacionadas con la escalabilidad del sistema, se necesitará conocer qué cantidad de información se va a enviar en cada muestreo para uno de los casos mencionados anteriormente.
Valencià: e) Periodicitat de la informació.
Español: e) Periodicidad de la información.
Valencià: Es determinaran les diferents opcions de mostra disponibles.
Español: Se determinarán las distintas opciones de muestro disponibles.
Valencià: f) Històric a emmagatzemar.
Español: f) Histórico a almacenar.
Valencià: Serà necessari conéixer quin històric de dades es desitja emmagatzemar segons les fonts de dades definides.
Español: Será necesario conocer qué histórico de datos se desea almacenar según las fuentes de datos definidas.
Valencià: g) Tipus d'explotació de les dades.
Español: g) Tipos de explotación de los datos.
Valencià: Confirmar com s'explotarà finalment tota la informació emmagatzemada.
Español: Confirmar cómo se explotará finalmente toda la in-formación almacenada.
Valencià: En principi, serà a través de la creació de regles associades a les dades i una visualització d'aquestes a manera d'informe.
Español: En principio, será a través de la creación de reglas asociadas a los datos y una visualización de las mismas a modo de informe.
Valencià: h) Maneres d'accés.
Español: h) Modos de acceso.
Valencià: Es determinarà de quina manera els diferents perfils d'usuari podran accedir a la informació disponible.
Español: Se determinará de qué modo los distintos perfiles de usuario van a poder acceder a la información disponible.
Valencià: i) Governança i seguretat de la dada.
Español: I Gobernanza y seguridad del dato.
Valencià: Es treballarà en: La definició de polítiques de seguretat sobre la base de diferents rols i usuaris que poden visualitzar i accedir a les dades La definició dels criteris per a la governança de la dada.
Español: Se trabajará en: La definición de políticas de seguridad en base a distintos roles y usuarios que pueden visualizar y acceder a los datos La definición de los criterios para la gobernanza del dato.
Valencià: Qualitat de la dada.
Español: Calidad del dato.
Valencià: Es determinarà la necessitat d'aplicar polítiques o controls de qualitat de les dades abans que puguen ser accessibles pels usuaris.
Español: Se determinará la necesidad de aplicar políticas o controles de calidad de los datos antes de que puedan ser accesibles por los usuarios.
Valencià: Es treballarà en la pila (stack) tecnològica a utilitzar durant la següent fase d'implementació.
Español: Se trabajará en el stack tecnológico a utilizar durante la siguiente fase de implementación.
Valencià: Tenint en compte que, per a poder aplicar les regles sobre el conjunt de dades disponibles és necessari accedir a l'origen de dades i proporcionar un mecanisme que permeta donar-les d'alta, els requisits a analitzar podran estar associats als següents àmbits: ITI_02-T2) Execució (M2-M3).
Español: Teniendo en cuenta que, para poder aplicar las reglas sobre el conjunto de datos disponibles es necesario acceder al origen de datos y proporcionar un mecanismo que permita darlas de alta, los requisitos a analizar podrán estar asociados a los siguientes ámbitos: ITI_02-T2) Ejecución (M2-M3).
Valencià: Aquesta tasca se centrarà a desenvolupar els components definits en l'etapa anterior.
Español: Esta tarea se centrará en desarrollar los componentes definidos en la etapa anterior.
Valencià: Diari Oficial de la Generalitat Valenciana DOGV – Disposició ================= Compartir Compartir Tornar Guardar el document Descarregar les metadades en format XML Sumari del DOGV 9301, del 18-03-2022 (2022/2194) Extracte de la Resolució de 9 de març de 2022, del rector de la Universitat Politècnica de València, per la qual es convoca el concurs de disseny de samarretes 2022, organitzat per la Delegació d'Alumnes de l'ETSID.
Español: Diari Oficial de la Generalitat Valenciana DOGV - Disposición ================== Comparte Comparte Volver Guardar el documento Descargar los metadatos en formato XML Sumario DOGV 9301, del 18-03-2022 (2022/2194) Extracto de la Resolución de 9 de marzo de 2022, del rector de la Universitat Politècnica de València, por la que se convoca el concurso de diseño de camisetas 2022, organizado por la Delegación de Alumnos de la ETSID.
Valencià: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Dades del document Número de DOGV : 9301 Data del DOGV : 18-03-2022 Secció del DOGV : III.
Español: ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Datos del documento Número DOGV : 9301 Fecha DOGV : 18-03-2022 Sección del DOGV : III.