FRCU - GIBD : Grupo de Investigación en Bases de Datos

Permanent URI for this communityhttp://48.217.138.120/handle/20.500.12272/774

Browse

Subject: search.filters.subject.Minería de datos

Search Results

Now showing 1 - 10 of 10
  • Thumbnail Image
    Item
    Medición para la evaluación transversal de metodologías de gestión de proyectos
    (2022-04-28) Cristaldo, Patricia Raquel; La Pietra, Lucas Ezequiel; Retamar, María Soledad; De Battista, Anabella Cecilia
    La gestión de proyectos de software incluye varios aspectos: dirección, alcance, interesados, riesgos, planificación y control de actividades, requerimientos del proyecto, y objetivos de negocios. Remite a las habilidades del director de proyecto para administrar problemas vinculados con la gestión y tecnología. La gestión correcta de proyectos busca la conclusión en tiempo y forma de los mismos. Entre las razones para no alcanzar los objetivos en tiempo y forma se pueden citar: planificación insuficiente pobre definición de requerimientos, falta de habilidades, problemas con la disciplina de gestión y organización por parte de los encargados de llevar adelante los proyectos. Asimismo, diversos autores proponen el enfoque “híbrido”, que fusiona las propuestas tradicionales con ágiles. En esta metodología los gestores del proyecto deben centrarse no sólo en el objetivo final sino también en el momento donde se opta por una metodología u otra. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Generación de marco de medición para la evaluación transversal de metodologías de gestión de proyectos.
  • Thumbnail Image
    Item
    Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
    (Universidad Nacional de San Juan, 2019-04-26) Ramos, Lautaro Martín Miguel; Rivera, Ramiro Adolfo; Richard, Cristhian Pablo; Cristaldo, Patricia Raquel; Nuñez, Juan Pablo; Rottoli, Giovanni Daián; Ríos, Juan Manuel; Retamar, María Soledad; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; De Battista, Anabella Cecilia; Cagnina, Leticia; Herrera, Norma Edith; Schab, Esteban Alejandro
    En la actualidad se generan diariamente grandes cantidades de datos de diversos tipos (e.g. textos, imágenes, audios y videos) generando nuevas fuentes de información que pueden ser aprovechadas para agregar valor al trabajo de las organizaciones. Particularmente el análisis automático de textos (análisis de sentimientos, minería de opinión) ha ganado terreno como alternativa o complemento a las fuentes de datos tradicionales de información de las organizaciones, cobrando relevancia las técnicas de Minería de Textos. La mayoría de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para Minería de Textos han sido probados y/o desarrollados para el idioma inglés, y por tanto presentan dificultades al ser empleados sobre textos escritos en otros idiomas como el español. Es por esta razón que es necesario trabajar en la elaboración de recursos específicos y en la adaptación de algoritmos y herramientas que contemplen las particularidades del idioma español con el fin de poder conseguir resultados de mayor calidad. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, en el que se investigan técnicas de minería de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minería de textos utilizando corpus de textos en lenguaje español, para posteriormente proponer adaptaciones o mejoras a los mismos. Asimismo, se pretende evaluar el desempeño de técnicas de minería de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraída a partir de textos relacionados.
  • Thumbnail Image
    Item
    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.
  • Thumbnail Image
    Item
    Propuesta metodológica de enfoque “híbrido” para la gestión de proyectos de minería de datos
    (2018-10-25) Cristaldo, Patricia Raquel; Richard, Cristhian Pablo; Rivera, Ramiro Adolfo; Schab, Esteban Alejandro; De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma Edith
    Este trabajo propone una metodologia de enfoque “híbrido” para la gestión de proyectos de minería de datos, enmarcada en los aspectos relevantes de la gestión tradicional y ágil, que toma como punto de partida los factores críticos de éxito de la gestión de proyectos de minería de datos y de la gestión ágil de proyectos, de forma tal de lograr un conjunto unificado de criterios que debería cumplir una metodologia de gestión de proyectos en este entorno. Se especifican los criterios para orientar las decisiones, las etapas definidas en la metodologia, los resultados obtenidos y las conclusiones alcanzadas
  • Thumbnail Image
    Item
    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.
  • Thumbnail Image
    Item
    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.
  • Thumbnail Image
    Item
    Minería de datos para la detección de factores de influencia en el test Apgar
    (2018-11-29) Retamar, María Soledad; Ramos, Lautaro Martín Miguel; Nuñez, Juan Pablo; Savoy, Francisco; De Gracia, Laura; De Battista, Anabella Cecilia
    En este trabajo se aplicaron técnicas de minería de datos para clasificar los valores del test de Apgar en los nacimientos ocurridos en el hospital público Justo José de Urquiza entre los años 2009 y 2017. Se aplicaron técnicas de selección de atributos para reducir la dimensionalidad en la vista minable, se realizaron experimentos con tres algoritmos de balanceo de clases: Class Balancer, SMOTE y Spread Sub Sampled; y se aplicaron tres modelos de clasificación basados en árboles de decisión: J48, REP Tree y Random Tree. Se compararon los resultados mediante métricas como TPRate, F-Score y matriz de confusión obteniendo mejores resultados con la combinación de Class Balancer y Random Tree. Entre los principales factores resultantes de aplicar el modelo de clasificación se encuentran: la aplicación de oxitócicos durante el trabajo de parto, la posición del niño al nacer, el peso y la edad gestacional del recién nacido
  • Thumbnail Image
    Item
    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.
  • Thumbnail Image
    Item
    Chatterbot inteligente para asesoramiento jurídico
    (2016-06-15) López De Luise, María Daniela; Carrilero, Patricio; Pascal, Andrés Jorge; Malgor, Rafael; Alvarez, Claudia Mabel; Díaz, Joaquín; Pescio, Pablo; Saad Correa, Ben Raúl
    This paper presents the first results of a functional prototype implementing a linguistic model focused on regulations in Spanish. Its global architecture, the reasoning model, a case-study and short statistics are provided for the prototype named PTAH. It mainly has a conversational robot linked to an Expert System by a module with many intelligent linguistic filters, implementing the reasoning model of an expert. It is focused in bylaws, regulations, jurisprudence and customized background representing entity mission, vision and profile. This structure and model are generic enough to self adapt to any regulatory environment, but as a first step, it was limited to academic field. This way it is possible to limit the slang and data number. The foundations of the linguistic model and the way the architecture implements the key features of the behavior, are also outlined. The cases presented are a few just to show the usability, flexibility and prospectives of this proposal.
  • Thumbnail Image
    Item
    Minería de datos aplicada a datos masivos
    (2016-04-14) De Battista, Anabella Cecilia; Cristaldo, Patricia Raquel; Ramos, Lautaro Martín Miguel; Nuñez, Juan Pablo; Retamar, María Soledad; Bouzenard, Daniel; Herrera, Norma Edith
    Las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, sumadas a su heterogeneidad, hacen que las herramientas tradicionales de análisis de datos no resulten adecuadas para su recopilación, almacenamiento, gestión y an'slisis. En este contexto se comienza a hablar del término Big Data, haciendo 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 las mismas. La posibilidad de hallar patrones y tendencias en estas grandes cantidades de datos impacta directamente en la toma de decisiones en areas tan diversas como salud, genética, agro, predicciones climáticas, redes sociales, marketing, finanzas, educación, entre otras. Otro aspecto de interés en este tipo de análisis, es la aplicación de metodologías de gestión de proyectos de enfoque ágil en los proyectos de minería de datos, en este caso, se aplicarán metodologías específicas con el objetivo de comparar características y restricciones de cada una. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Minería de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos.