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dc.creatorDe Battista, Anabella Cecilia
dc.creatorCristaldo, Patricia Raquel
dc.creatorRamos, Lautaro Martín Miguel
dc.creatorNuñez, Juan Pablo
dc.creatorRetamar, María Soledad
dc.creatorBouzenard, Daniel
dc.creatorHerrera, Norma Edith
dc.date.accessioned2016-07-01T20:11:07Z
dc.date.available2016-07-01T20:11:07Z
dc.date.issued2016-04-14
dc.identifier.citationXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (2016)es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/848
dc.description.abstractLas 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.es_ES
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectBig Dataes_ES
dc.subjectMinería de datoses_ES
dc.subjectClusteringes_ES
dc.subjectAgrupamientoes_ES
dc.subjectGestión de proyectoses_ES
dc.subjectCRISPDMes_ES
dc.titleMinería de datos aplicada a datos masivoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.holderDe Battista, Anabella C. ; Cristaldo, Patricia Raquel ; Ramos, Lautaro Martín Miguel; Nuñez, Juan Pablo ; Retamar, María Soledad ; Bouzenard, Daniel ; Herrera, Norma Edith.es_ES
dc.description.affiliationFil: De Battista, Anabella Cecilia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Cristaldo, Patricia Raquel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Ramos, Lautaro Martín Miguel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Nuñez, Juan Pablo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Retamar, María Soledad. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Bouzenard, Daniel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Herrera, Norma Edith. Universidad Nacional de San Luis. Departamento de Informática; Argentina.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.type.snrddocunento de conferenciaes_ES
dc.relation.referencesFanWei and Bifet Albert. Mining big data: Current status, and forecast to the future. SIGKDD Explor. Newsl., 14(2):1–5, apr 2013.es_ES
dc.relation.referencesRobson Leonardo Ferreira Cordeiro, Christos Faloutsos, and Caetano Traina Junior. Data Mining in Large Sets of Complex Data. SpringerBriefs in Computer Science. Springer-Verlag London, 2013.es_ES
dc.relation.referencesLarose Daniel T. Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. Wiley-Interscience, 2004.es_ES
dc.relation.referencesTsun Chow and Dac-Buu Cao. A survey study of critical success factors in agile software projects. Journal of Systems and Software, 81(6):961 – 971, 2008. Agile Product Line Engineering.es_ES
dc.relation.referencesGabriella Cserhati and Lajos Szabo. The relationship between success criteria and success factors in organisational event projects. International Journal of Project Management, 32(4):613 – 624, 2014es_ES
dc.rights.useNo comercial con fines académicos.es_ES
dc.rights.useAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*


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