En este post del Blog exploramos sobre la aplicación de ciencia de datos a las disciplinas deportivas, en especial a los deportes de alto rendimiento que están implementado cada día más el análisis de grandes volúmenes de información en tiempo real, procesamiento de imágenes y aportes desde la neurociencia del sistema motor, para mejorar su performance de juego.
La Maestría está creando un área de Vinculación destinada a potenciar, por un lado, la interacción con sectores públicos para participar en proyectos de la sociedad y problemas de políticas públicas donde la intervención con datos masivos tenga un valor agregado. Y, por otro lado, generar contenidos a modo de publicaciones (trabajos académicos, artículos, tesis, etc.) relacionadas con el uso de datos públicos. Para conocer más sobre la iniciativa, conversamos con Matías Iglesias, designado como responsable del área.
SpRadIE convoca a la participación en su challenge. Es la primera tarea compartida centrada específicamente en el reconocimiento de entidades nombradas y en la detección de marcadores de modalidad en registros clínicos escritos en español, específicamente informes radiológicos.
Por Marcelo Soria. La mayoría de las veces que escribo para el blog es pensándolo como una comunicación con los estudiantes y graduados. Esta vez me pareció una buena idea dirigirme a quienes pueden llegar a emplear a graduados y graduadas de la Maestría.
Milena Dotta es Especialista en Explotación de Datos (UBA) y está por finalizar la cursada de la Maestría. Licenciada en Economía (UBA), actualmente es Data Scientist en una fintech y se desempeñó en diversas organizaciones privadas y públicas. En diálogo con Predictivos, Milena comenta sobre los pormenores de su trabajo final “Análisis de Anticipaciones Urbanas extra-disciplinares en CABA y AMBA”.
Muchos de nosotros habíamos comenzado a explorar desde antes de la pandemia de COVID-19 las posibilidades que abrieron las nuevas tecnologías. Las listas de mail ya eran una herramienta de rutina en muchos cursos desde hacía años, incluso hasta estaban cayendo en desuso. También era frecuente compartir los contenidos de las clases, como apuntes, presentaciones, links a lecturas recomendadas, a través de una página web o alguna otra plataforma virtual. Algunos hasta habíamos probado filmar algún video para YouTube. Pero si en ese momento nos hubieran preguntado si considerábamos que el futuro de la educación pasaba por ahí, la respuesta mayoritaria habría sido no. Compartimos nuestra visión en esta nota de opinión.
Por Leo Lucianna (Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento – UBA y Docente de la materia Data Mining). De más está decir que los tiempos que estamos viviendo están muy alejados de lo común. Allá en la lejana época de apenas unos meses atrás, nadie imaginaría estar inmersos en un confinamiento masivo, ni temerosos de una curva maligna. Quizá esta no sea ni la primera ni última vez en la historia que se haya dado una alteración repentina semejante en nuestros hábitos. Pero lo interesante de esto, es que nunca se había dado en la reciente época del Big Data, es decir, nunca con este nivel de registro de datos. Y así los datos, como un espejo virtual de nuestra realidad, están registrando cambios sin precedentes.
Por Ing. Horacio Gastón Arrigo (Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento-UBA). En esta segunda parte de la publicación se muestran los resultados obtenidos con los métodos de agrupación por componentes espectrales y agrupación por acumulación de evidencia. Por último se presentan las conclusiones finales.
Por Ing. Horacio Gastón Arrigo (Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento-UBA). Las empresas de telecomunicaciones que proveen servicio de telefonía móvil, tienen como objetivo proveer un servicio ininterrumpido y de calidad adecuada. El motivo no es solo comercial sino que también se deben cumplir con obligaciones contractuales y resoluciones gubernamentales. Ésto motiva que la planificación, mantenimiento y actualización de una red sea un desafío con diversos enfoques que excede lo meramente tecnológico.
Emmanuel Iarussi es investigador de CONICET en la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Buenos Aires (FRBA UTN), donde desarrolla proyectos centrados en la computación gráfica y la explotación de grandes volúmenes de información para mejorar el diseño industrial. Es Ingeniero en Sistemas de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN), Doctor en Computación del INRIA (Francia) y cursó un Posdoctorado en el IST de Viena (Austria). Sus estudios de doctorado se basaron en el aprendizaje de dibujo asistido por computadora utilizando algoritmos de visión. También realizó una pasantía en Adobe (Estados Unidos), donde trabajó sobre herramientas de diseño para usuarios no expertos.
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