FRCU - Grupos de Investigación

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Subject: search.filters.subject.Ciencia de datos

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    Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligenica computacional y análisis de datos
    (Red de Universidades con Carreras en Informática, 2021-04) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Chichi, Manuel; Hoet, Leonardo Alfonso; Pereyra Rausch, Fernando Nahuel; Prado, Lucas Martín; Rottoli, Giovani Daián; Schab, Esteban Alejandro; De Battista, Anabella Cecilia
    La adopción de herramientas formales que complementen la experiencia y el buen juicio en las distintas actividades de un proceso de desarrollo de software todavía es un pendiente dentro la industria del software. La falta de conocimientos respecto de enfoques realistas para resolver problemas de la IS y la falta de herramientas software que auxilien a los tomadores de decisiones utilizando tales enfoques son dos carencias que pueden explicar las dificultades en esta adopción. Las líneas de investigación aquí propuestas tienden a suplir ambas. Para esta tarea se propone la utilización de tanto técnicas comprendidas en lo que se conoce como Inteligencia Computacional (IC), dentro de las cuales se encuentran la teoría de conjuntos difusos, las redes neuronales y la computación evolutiva, como también de herramientas de la Ciencia de Datos, incluyendo técnicas de aprendizaje automático, estadísticas y visualización de datos, entre otros. Estas técnicas son capaces de brindar la flexibilidad necesaria para crear métodos y modelos que sean tolerantes a la imprecisión, la falta de información y la aproximación, características que le son propias a los contextos de decisión en la IS.
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    Adecuación de una propuesta metodológica de enfoque “híbrido” para la gestión de proyectos de ciencia de datos
    (2018-11-30) Cristaldo, Patricia Raquel; Schab, Esteban Alejandro; Richard, Cristhian Pablo; Rivera, Ramiro Adolfo; De Battista, Anabella Cecilia; Retamar, María Soledad; Herrera, Norma Edith
    La aplicación de metodologías de gestión de proyectos conlleva a contribuir con los factores de éxito en la gestión de los mismos. Esta propuesta se deriva de un trabajo anterior y considera los aspectos relevantes de la gestión tradicional y ágil, permitiendo la alineación de los objetivos de un proyecto de ciencia de datos con los resultados del mismo. Este trabajo presenta la adecuación y posterior validación de una propuesta metodológica de enfoque “híbrido” a un proyecto de ciencia de datos, considerando el cumplimiento de los factores de éxito afectados a este tipo de proyectos.