Por Ignacio Uman. ¿Es posible prevenir enfermedades antes de que se diagnostiquen o recibir un seguimiento personalizado de nuestras enfermedades en tiempo real? Si bien la respuesta a estos interrogantes era promisoria hacia unos años, en la actualidad ya se convirtió en una realidad evidente: las tecnologías de Ciencias de Datos están generando un enorme abanico de oportunidades en la medicina. En efecto, esto es […]
Por Diego Kozlowski y Leonardo Córdoba (Especialistas en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento-UBA). En la entrega anterior, se realizó una caracterización general de los países según su rol de productos o consumidores globales, a partir del grafo de comercio internacional. Además, se estudiaron cuáles son los principales países en cuanto a la inversión extranjera directa (IED) y examinamos el rol de los llamados paraísos […]
Se invita a participar de la Charla Informativa de las carreras de Especialización y Maestría en Explotación de Datos a cargo del Dr. Marcelo Soria, Director de la Maestría, el sábado 6 de octubre a las 11 hs. en el Pabellón 1 de Ciudad Universitaria.
A partir del aprovechamiento de nuevas herramientas provenientes de la ciencia de datos, la industria del Turismo está atravesando una profunda transformación en todo el mundo. Con la ayuda del aprendizaje automático (Machine Learning) se puede extraer valor de los millones de datos almacenados en una base de datos de turistas y consumidores de servicios turísticos.
Por Diego Kozlowski y Leonardo Córdoba. El análisis de la economía mundial constituye una de las principales áreas estudio de la investigación económica. Sin embargo, son escasas las métricas de análisis que logren captar la estructura mundial de la economía, manteniendo su complejidad. Al mantener una mirada de conjunto sobre el mercado mundial, los estudios tienden a concentrarse en medidas genéricas que difícilmente dan cuenta de las sutilezas existentes. Por su parte, el acceso a nuevas tecnologías para el análisis de datos constituye un aliciente para poder embeber al estudio de la economía mundial de la complejidad propia de su objeto de estudio. La teoría de grafos permite caracterizar las propiedades emergentes de una red a partir del estudio de sus características topológicas.
Por Leandro Garber. No es novedad que históricamente la música ha mirado hacia las nuevas tecnologías con buenos ojos: el siglo XX nos ha traído desde técnicas para registrar y reproducir audio hasta novedosos efectos e instrumentos electrónicos y digitales como el sintetizador, el sampler o una multitud de cajas y pedales que le permiten a los músicos modificar el sonido de incontables maneras. ¿Cómo se pueden utilizar las nuevas técnicas de procesamiento de datos para innovar en el campo de la música y el arte sonoro?
Un recomendador es un sistema complejo y sofisticado que mediante diferentes técnicas analiza la información de los usuarios y la transforma en conocimiento accionable: predice qué producto (película, serie, documental) será interesante para el espectador.
En la última década los sistemas de recomendación se han vuelto sumamente populares. El caso de la plataforma Netflix resulta ejemplar en este sentido. El agudo conocimiento del consumidor de sus películas y series es lo que nutre al sistema de recomendaciones, que permite que los usuarios descubran más del 80% de los contenidos que consumen habitualmente en la app. Sin embargo, la aplicación de los sistemas de recomendación también va mucho más allá del ámbito comercial.
El 11 de abril, Esteban Mocskos (profesor del Departamento de Computación de Exactas-UBA e Investigador de Conicet) abrió el ciclo de Conversaciones sobre Ciencia de Datos con la charla “Sistemas distribuidos, procesadores multicore y muchos datos para procesar: la combinación ideal para la Computación de Alto Rendimiento”. El evento estuvo organizado por la Maestría en Data Mining y se realizó en el Pabellón 2 de […]
Por Marcelo Soria e Ignacio Uman. El objetivo de nuestros dos posgrados, especialista y magíster en Explotación de Datos y Descubrimiento de Conocimiento es formar profesionales con las capacidades para capturar, preparar, procesar y analizar datos que se pueden presentar en grandes volúmenes, con la necesidad de ser procesados en tiempo real o extraídos de fuentes muy heterogéneas.
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