Browsing by Author "Coto, Facundo"

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    Asignación de recursos didácticos
    (2017) Pascal, Dana Alexandra; Coto, Facundo; Mansilla, Luciano Damián; Benítez, Jorge Martín; Rodríguez Prudenza, Luis Enrique; Dartuquí, Daniel Rodolfo
    En el marco académico y con el objetivo de desarrollar un trabajo que permita integrar los contenidos desarrollados durante el cursado de la carrera Ingeniería en Sistemas de Información, se seleccionó una empresa para la elaboración de un proyecto de organización formal. La misma es una empresa dedicada a la formación de profesionales de la salud, bajo distintas modalidades académicas. En la primera etapa del proyecto se detectaron necesidades insatisfechas y se relevó el comportamiento y funcionamiento de la empresa detallando sus procesos de negocio. Para satisfacer las necesidades detectadas se definió un objetivo de proyecto, y a partir de este, un objetivo de sistema y los niveles de servicio que debería satisfacer. A partir de los niveles de servicio planteados y el relevamiento realizado se llevó a cabo un diagnóstico, el cual ratifica las necesidades previamente detectadas. En la segunda etapa del proyecto se propone un modelo solución en base al diagnóstico realizado en la etapa previa, el cual contempla nuevos procedimientos y procesos que mejoran la situación actual de la empresa y buscan cumplir los objetivos propuestos.
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    Implementación de data stream mining
    (2018-09) Schab, Esteban Alejandro; Rivera, Ramiro Adolfo; Bracco, Luciano Joaquín; Coto, Facundo; Ríos, Juan Manuel; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Cristaldo, Patricia Raquel; De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma Edith
    Desde hace décadas las organizaciones utilizan información histórica propia para construir data warehouses y, mediante la aplicación de técnicas de descubrimiento de conocimiento, descubrir patrones que guíen la toma de decisiones.Actualmente, es una oportunidad para las organizaciones tomar decisiones en tiempo real basadas en información que puede provenir de múltiples fuentes, con diversos formatos y que se genera a gran velocidad. Como respuesta a esta necesidad surge Data Stream Mining (DSM), un subárea específica de la Minería de Datos definida como el proceso de extraer conocimiento en estructuras de datos continuas y con rápidas transiciones. Dicho análisis aporta a las organizaciones visibilidad del negocio y de sus clientes en tiempo real y les permite responder ágilmente ante los cambios. En este trabajo se presenta la vinculación del GIBD de la UTN-FRCU con la empresa Sidesys IT Solutions con el objetivo de implementar Data Stream Mining en la empresa.
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    Minería de datos y visualización de información
    (2018-11-29) Schab, Esteban Alejandro; Rivera, Ramiro Adolfo; Bracco, Luciano Joaquín; Coto, Facundo; Cristaldo, Patricia Raquel; Ramos, Lautaro Martín Miguel; Rapesta, Natalia Daniela; Nuñez, Juan Pablo; Retamar, María Soledad; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma Edith
    El procesamiento y análisis de las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, posibilitan el hallazgo de patrones y tendencias ocultos en los mismos, que impacta directamente en la toma de decisiones en diversas áreas de estudios. Se generan datos a gran velocidad y en grandes cantidades que requieren ser procesados para poder actuar de manera rápida. Como es el caso de la observación de turnos que se generan en entidades bancarias, donde hay momentos del día en que se requiere modificar los esquemas de atención, según la afluencia de determinadas categorías de clientes o el incremento de demandas de determinados servicios. Existen numerosas técnicas de minería de datos aplicables a distintos casos de análisis de datos, que permiten obtener ventajas de esas grandes cantidades de datos almacenados. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Minería de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos, en el que se investigan tanto temas de minería de datos, como de visualización de información, como herramienta para representar de manera eficiente los resultados obtenidos.
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    Tecnologías de procesamiento de datos masivos
    (Instituto Tecnológico de Buenos Aires., 2017) Rivera, Ramiro Adolfo; Bracco, Luciano Joaquín; Costa Martorel, Valentín; Coto, Facundo; Cristaldo, Patricia Raquel; Ramos, Lautaro Martín Miguel; Rapesta, Natalia Daniela; Nuñez, Juan Pablo; Retamar, María Soledad; De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma Edith
    Las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, sumadas a su heterogeneidad y la velocidad con que se generan, hacen que las herramientas tradicionales de análisis de datos no resulten adecuadas para su recopilación, almacenamiento, gestión y análisis. En este contexto surge el término Big Data, en referencia a características como gran volumen, velocidad y variedad de producción de los datos, y a las herramientas que se utilizan para encontrar valor en los mismos. La posibilidad de hallar patrones y tendencias en estas grandes cantidades de datos impacta directamente en la toma de decisiones en áreas tan diversas como salud, genética, agro, predicciones climáticas, redes sociales, marketing, finanzas, educación, entre otras. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Minería de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos.