• Inicio
  • /Personal de gestión
  • Compartir
  • Escuchar
  • Imprimir

Únete a nuestro equipo Solicitud

Máster universitario de Ciencia de datos (data science) : Análisis sentimientos y redes sociales

Descripción:

Consultor / a (profesor / a colaborador / a) para la asignatura Análisis de sentimientos y redes sociales del máster de ciencia de datos.

En esta asignatura se trabaja las competencias de análisis de textos y de redes sociales.

Pedimos:

La asignatura trata dos áreas bien diferenciadas: la de procesamiento de lenguaje natural y la de análisis de redes. Se buscan profesionales que tengan conocimientos en alguna de estas áreas. Las competencias necesarias para optar a la plaza por cada una de las áreas son:

Área de procesamiento de lenguaje:

Conocer y saber aplicar las principales técnicas y herramientas para el procesamiento y comprensión del lenguaje natural, incluyendo la identificación automática de temas e idiomas, la extracción de palabras clave y el análisis del sentimiento de un texto.

Conocer y saber aplicar las métricas más utilizadas para conocer la precisión de los sistemas de procesamiento de textos.

Conocer y saber aplicar diferentes recursos útiles en el análisis de textos (bibliotecas de programación, corpus, taxonomías, etc.)

Dominio de Python y R para el procesamiento del lenguaje, el análisis del sentimiento y la visualización de la información.

Área de análisis de redes sociales:

Conocer los conceptos básicos de grafos asociados al análisis de redes sociales.

Saber convertir la información asociada a una red social en un grafo para su posterior análisis.

Conocer y saber calcular las métricas más utilizadas en el análisis de redes sociales

Detectar los creadores de opinión de una red social y rastrear su influencia.

Saber visualizar un grafo de acuerdo con las necesidades analíticas.

Conocer el concepto de propagación de información y los modelos asociados.

Ser capaz de utilizar un cómputo matricial y métodos numéricos para optimizar el análisis de grafos complejos.

Conceptos básicos de privacidad y técnicas básicas de anonimización en análisis de grafos

Dominio de Python y R para el procesamiento de redes sociales.

Conocimientos básicos de Gephi

Valoramos:

Experiencia docente universitaria e investigadora en el área de conocimiento.

Capacidad de trabajo en equipo.

Experiencia previa en entornos de enseñanza virtual.

Rol:

Consultores/ras (Profesores/as colaboradores/as) titulaciones oficiales

Idioma Docencia:

Para poder inscribirte en esta oferta, lo tienes que hacer desde tu espacio de candidato/a. Lo encontrarás haciendo clic en Únete a nuestro equipo.



Cierre de convocatoria: 22/11/2018

< Atras