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1) Moises Solar;2) Responsable de reportes de datos;3) 30/06  4) Conocimiento en : SQL, Tableau

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1) Moises Solar;2) Responsable de reportes de datos;3) 30/06  4) Conocimiento en : SQL, Tableau

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1) Israel Ramos
2) Administrador de base de datos DBA
3) 18 de Agosto
4) SQLite,Power BI, Pentaho,Tableau y Python

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1) Nicolás Vergara
2) Automatización, desarrollo y electrónica para laboratorio PROMMRA Quitai-Anko
3) 29/07
4) Python

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1) Nicolas Fuentes
2) Informatica y programación
3) 25/07
4) SqLite

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1. Jorge Castillo
2. Analista OFAN PDI
3. 15 SEP
4. Power BI, el único que conozco, solo uso.

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Javier Aguirre Muñoz, medico jefe SAMU, analisis  de datos, 28/12, conozco en forma superficial R, weka y orange (cursos gratis de coursera: https://es.coursera.org/learn/mineria-de-datos-introduccion)

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Ofrecido por Pontificia Universidad Católica de Chile. En este curso, aprenderás de manera gradual y práctica los conceptos básicos de ... Inscríbete gratis.

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1.- Pablo Jofré Vallejos
2.-Equipo directivo SAMU (toma de decisiones)
3.-16/08
4.-Ninguno

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Diego Estay, relación con los datos en base a monitoreo, 24 de febrero, R, Python

# data[].attributes.subject
Diego Estay, relación con los datos en base a monitoreo, 24 de febrero, R, Python

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1) Felipe Lucero
2) Equipo DevOps CICULS
3) 10 de junio
4) SQLite

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2).-Telecomunicaciones Emergencia SAMU
3).-29-10
4).- Tableau - Phyton (basico)

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1) Carlos Villalobos.
2) Generación SIG
3)10/12
4)R, Weka

# data[].attributes.body
2) Área administrativa y RRHH
3)06 de noviembre

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Sbc. Michael Muñoz, Dotación OFAN Occidente Stgo. de la PDI. 02/01/1985.

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1. Marcelo Zepeda D.
2. Seguridad de la Información
3. 19 - 02
4. SQLite, Pentaho, Tableau, Python

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·         Alicia Pérez Olivares

·         Relación de datos desde el punto de vista de control de gestión y desarrollo de la red de salud.

·         25 enero

·         Solo modo usuario: Tableau, Power BI, R.

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1) Hugo Jara Gestor 2)científico tecnológico ULS 3) 9 de Junio de 1984. 4)Python

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1 Ingrid Olmos Jeldes
2 analisis usuaria
3 29 de agosto
4 no conozco ninguno

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1) César Ibarra Gallegos
2)Datos climáticos
3)30/12
4)R, Python

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1) JORDAN ARAYA MALDONADO,
2) ME RELACIONO CON LOS DATOS, YA QUE FORMO PARTE DE LA OFICINA DE ANÁLISIS CRIMINAL DE LA PDI DE LA SERENA,
3) NACÍ EL 13/JUL
4) MANEJO SOLO POWER BI.

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Luis Reinoso/ Gestión de datos de VT & IC en CT QUITAI ANKO/ 04-06 / EXCEL AVANZADO-TABLEAU muy poco

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Luis Reinoso/ Gestión de datos de VT & IC en CT QUITAI ANKO/ 04-06 / EXCEL AVANZADO-TABLEAU muy poco

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1.- Ricardo Encina Fabres
2.- Tratamiendo directo con bases de datos institucionales y extrainstitucionales, lo anterior para el apoyo investigativo de cada oficial de casos
3.- 16 de Septiembre
4.- Power BI - Pentaho - tableau

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RICARDO VILLANUEVA SALINAS, MI FUNCION LABORAL CORRESPONDE AL ANALISIS DE CIERTOS DATOS, FORMO PARTE DE LA OFICINA DE ANALISIS CRIMINAL DE LA PDI DE LA SERENA, NACI EL 23.NOV.1979, TENGO CONOCIMIENTO DE LENGUAJE PROGRAMACION SQL, DREAMWEAVER, SUITE MACROMEDIA CS6, Y CISCO BASICO, POWER BI.

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RICARDO VILLANUEVA SALINAS, MI FUNCION LABORAL CORRESPONDE AL ANALISIS DE CIERTOS DATOS, FORMO PARTE DE LA OFICINA DE ANALISIS CRIMINAL DE LA PDI DE LA SERENA, NACI EL 23.NOV.1979, TENGO CONOCIMIENTO DE LENGUAJE PROGRAMACION SQL, DREAMWEAVER, SUITE MACROMEDIA CS6, Y CISCO BASICO, POWER BI.

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Guillermo Romero Segovia, procesos institucionales, 15-02, Tableau

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1. Sebastián Norambuena; Datos hidro climáticos; 23/03; R y Weka

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1. Sebastián Norambuena; Datos hidro climáticos; 23/03; R y Weka

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1) Carlos Pedreros
2) Responsable de redes y datacenters
3) 24-04
4) SQLite, Pentaho, Tableau, Python

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Jose Luis Ortiz Allende; estadística hídrica e hidrológica; Uso de Suelo Agrícola en la región de Coquimbo; 17/03; R y Weka

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2.1 Descarga este archivo a tu computador

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2.1 Descarga este archivo a tu computador

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En este archivos encontraras datos que caracterizan cuantitativa y cualitativamente los datos asociados a los pasivos ambientales de la minería

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3. Visita el siguiente Link y descarga la aplicación ORANGE Data Mining

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3. Visita el siguiente Link y descarga la aplicación ORANGE Data Mining

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Orange es una aplicación bastante intuitiva para iniciar nuestra relación con lo datos

Permite realizar una exploración de datos interactiva para un análisis cualitativo rápido con visualizaciones limpias. La interfaz gráfica de usuario le permite concentrarse en el análisis exploratorio de datos en lugar de en la codificación, mientras que los valores predeterminados inteligentes hacen que la creación rápida de prototipos de un flujo de trabajo de análisis de datos sea extremadamente fácil.

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Download the latest version for Mac

Not sure which installer to select? Click the Apple logo in the top-left corner of your screen, select About This Mac, and check the Chip or Processor field. If you see Apple, select the Orange for Apple Silicon installer. If you see Intel, select the Orange for Intel.

Orange for Apple silicon
Orange3-3.36.1-Python3.9.12-arm64.dmg
Orange3-3.36.1-Python3.9.12.dmg

Orange for Intel

Anaconda

If you are using python provided by Anaconda distribution, you are almost ready to go. Add conda-forge to the list of channels you can install packages from

conda config --add channels conda-forge

and run

conda install pyqt conda install orange3

Pip

Orange can also be installed from the Python Package Index:

pip install PyQt5 PyQtWebEngine pip install orange3

Installing add-ons

Additional features can be added to Orange by installing add-ons. You can find add-on manager in Options menu.

Download archive

Download older versions from our archive.

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2 .Comencemos con un pequeña práctica  habilitante 

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2 .Comencemos con un pequeña práctica  habilitante 

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A continuación encontrarás un set de datos que utilizaremos por aponer en contexto algunos conceptos analizados en la teoría te solicitamos puedas abrir este archivo en Excel o en hoja de calculo de Google

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1. Una primera aproximación a la ciencia de datos

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1. Una primera aproximación a la ciencia de datos

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Con el objetivo de  fortalecer la pertinencia y contribución de  los siguientes talleres y ciclos de talleres déjanos un post con:
1) Tu nombre
2) Indícanos tu relación actual con los Datos en tu institución
3) Señala el día y mes de tu cumpleaños
4) indícame cuantos de estos software conoces o manejas:
Open Refine, SQLite, Weka, Power BI, Pentaho, Tableau, Knime, Orange, R, Pyton

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Objetivo de este conjunto de talleres es :

Transferir buenas prácticas en el análisis de datos que permitan a las instituciones colaboradoras del proyecto BIG DATA ULS, iniciar una trayectoria de desarrollo en la instalación de capacidades institucionales de análisis y explotación de datos para la toma de decisiones.

Este primer ciclo de talleres ha sido diseñado en un nivel de introducción a estos conceptos, con el objeto de establecer un lenguaje común y ofrecer una visión global del ámbito de análisis de datos entre los asistentes, con independencia de su formación o área de conocimiento de base.