Model-Driven Technologies for Data Mining Democratisation

Data mining techniques allow discovering insights previously hidden in data from a domain. However, these techniques demand very specialised skills. People often lack these skills, which hinders data mining democratisation. To alleviate this situation, we defined a model-driven framework and some domain-specific languages that contribute to the democratisation of data mining. Here we summarise these contributions

Vaultage: automatic generation of secure communication around decentralised user-managed data vaults

The storage of user data in centralised systems is a standard procedure followed by online service providers such as social networks. This requires users to trust these providers, and, to some extent, users are not in complete control over their data. A potential way to bring back this control is the promotion of user-managed data vaults, i.e., encrypted storage systems located in personal devices. Enabling communication between these data vaults could allow creating decentralised applications where users decide which data to share, and with whom. Nevertheless, developing such decentralised applications requires a considerable amount of work, as well as expertise in deploying secure peer-to-peer communication systems. We present Vaultage, a model-based framework that can simplify the development of data vault-based applications by automatically generating a secure communication infrastructure from a domain-specific model. We demonstrate the core features of Vaultage through a decentralised social network application case study, and we report on the findings of evaluation experiments that show Vaultage's code generation capabilities and some performance analysis of the generated network components.This work has been funded through the York-Maastricht partnership’s Responsible Data Science by Design programme (https://www.york.ac.uk/maastricht/)

Domain-specific languages for the automated generation of datasets for industry 4.0 applications

Data collected in Industry 4.0 applications must be converted into tabular datasets before they can be processed by analysis algorithms, as in any data analysis system. To perform this transformation, data scientists have to write complex and long scripts, which can be a cumbersome process. To overcome this limitation, a language called Lavoisier was recently created to facilitate the creation of datasets. This language provides high-level primitives to select data from an object-oriented data model describing data available in a context. However, industrial engineers might not be used to deal with this kind of model. So, this work introduces a new set of languages that adapt Lavoisier to work with fishbone diagrams, which might be more suitable in industrial settings. These new languages keep the benefits of Lavoisier, reducing dataset creation complexity by 40% and up to 80%, and outperforming Lavoisier in some cases.This work was partially supported by the Spanish Government and FEDER funds (AEI/FEDER, UE) under grant TIN2017-86520-C3-3-R (PRECON-I4), and by MCIN/ AEI /10.13039/501100011033/ FEDER "Una manera de hacer Europa" under grant PID2021-124502OB-C42 (PRESECREL)

Lavoisier: a DSL for increasing the level of abstraction of data selection and formatting in data mining

Input data of a data mining algorithm must conform to a very specific tabular format. Data scientists arrange data into that format by creating long and complex scripts, where different low-level operations are performed, and which can be a time-consuming and error-prone process. To alleviate this situation, we present Lavoisier, a declarative language for data selection and formatting in a data mining context. Using Lavoisier, script size for data preparation can be reduced by ⁓40% on average, and by up to 80% in some cases. Additionally, accidental complexity present in state-of-the-art technologies is considerably mitigated.This work has been funded by the Spanish Government under grant TIN2017-86520-C3-3-R

Fomentando el trabajo autónomo mediante técnicas de gamificación

A pesar de llevar ya unos años inmersos en el Espacio Europeo de Educación Superior, aún existe un número apreciable de alumnos que no sigue las asignaturas de manera continuada, sino que se limita a estudiar cuando hay pruebas de evaluación. Con objeto de fomentar el trabajo continuo y cambiar las rutinas de estudio, se gamificaron dos asignaturas de la materia de bases de datos bajo estrategias distintas: una, basada en clasificación y otra, en medallas. Estas experiencias se describen y analizan en detalle atendiendo a la valoración de los docentes y a la opinión de los alumnos recogida mediante una encuesta anónima. Las experiencias tuvieron lugar en el curso académico 2017-18 con una participación total de 78 alumnos. Como resultado, se señalan consideraciones que puedan orientar a otros docentes en la propuesta de iniciativas de gamificación.Despite the existence of the European Higher Education Area for quite some years already, a considerable number of students still do not follow subjects continuously during the course. Instead, they limit their work to the study of any graded items. We promoted continuous work with the aim of changing study rutines and of improving the learning outcome. This promotion was based on the gamification of two subjects of database curricula following two different gamification strategies: the first one was defined around a ranking, while the second one consisted in badges earning. These experiences are described and analyzed in this work, taking into account the assessment of the teachers and the students? opinion gathered through a survey. Analyzed data correspond to the 2017-18 edition of each course with a participation of 78 students. As a result, we point out some considerations that may be of interest for teachers when formulating gamification initiatives.Este trabajo ha sido desarrollado en el marco del Proyecto de Innovación Docente de la Universidad de Cantabria

Desarrollo Eficiente de Lenguajes Específicos de Dominio para la Ejecución de Procesos de Minería de Datos

Aunque las técnicas de minería de datos están consiguiendo cada día una mayor popularidad, su complejidad impide que sean aún utilizables por personas sin un sólido conocimiento en las mismas. Una posible solución, ya explorada por los autores de este artículo, es la construcción de Lenguajes Específicos de Dominio que proporcionen una serie de primitivas de alto nivel para la ejecución de procesos de minería de datos. Dichas primitivas sólo hacen referencia a terminología propia del dominio analizado, enmascarando detalles técnicos de bajo nivel. No obstante, la construcción de un lenguaje específico de dominio puede ser un proceso costoso. Este artículo muestra cómo reducir los tiempos de desarrollo de estos lenguajes de análisis mediante la reutilización de partes comunes de estos DSLs.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Gobierno de Cantabria (España) mediante el Programa de Personal Investigador en Formación Predoctoral de la Universidad de Cantabria y por el Gobierno de España en el proyecto TIN2014-56158-C4-2-P(M2C2)

On the Automated Transformation of Domain Models into Tabular Datasets

We are surrounded by ubiquitous and interconnected soft- ware systems which gather valuable data. The analysis of these data, although highly relevant for decision making, cannot be performed di- rectly by business users, as its execution requires very speci c technical knowledge in areas such as statistics and data mining. One of the com- plexity problems faced when constructing an analysis of this kind resides in the fact that most data mining tools and techniques work exclusively over tabular-formatted data, preventing business users from analysing excerpts of a data bundle which have not been previously traduced into this format by an expert. In response, this work presents a set of transfor- mation patterns for automatically generating tabular data from domain models. The described patterns have been integrated into a language, which allows business users to specify the elements of a domain model that should be considered for data analysis.This work has been partially funded by the Government of Cantabria (Spain) under the doctoral studentship program from the University of Cantabria, and by the Spanish Government under grant TIN2014- 56158-C4-2-P (M2C2)

Model-based development of engine control systems: experiences and lessons learnt

Rolls-Royce Control Systems supplies engine control and monitoring systems for aviation applications, and is required to design, certify, and deliver these to the highest level of safety assurance. To allow Rolls-Royce to develop safe and robust systems, which continue to increase in complexity, model-based techniques are now a critical part of the software development process. In this paper, we discuss the experiences, challenges and lessons learnt when developing a bespoke domain-specific modelling workbench based on open-source modelling technologies including the Eclipse Modelling Framework (EMF), Xtext, Sirius and Epsilon. This modelling workbench will be used to architect and integrate the software for all future Rolls-Royce engine control and monitoring systems

Automatización y monitorización de una instalación de ensayo de motores

[Resumen] El objetivo del presente artículo es el de presentar la automatización y monitorizado (local y remoto) de las instalaciones (facilites) de un edificio de celdas de ensayo para probar motores de tractor en Turquía. El edificio de celdas de ensayo tiene la peculiaridad de haber sido prefabricado en contendedores en Austria y trasladado hasta su ubicación final. Las tareas aquí presentadas describen los diferentes componentes del sistema de control (PLC’s), los interface hombre máquina (HMI’s), los medios para acceso remoto, y las comunicaciones entre dispositivos. Se trata de una instalación real, estable y en funcionamiento

La resiliencia en el deporte: fundamentos teóricos, instrumentos de evaluación y revisión de la literatura = Resilience in sport: Theoretical foundations, instruments and literature review

P. 83-98El constructo de resiliencia, definido como la capacidad de hacer frente y adaptarse, de manera positiva, a las situaciones altamente estresantes, ha sido estudiado desde hace más de 60 años, sin embargo, parece que solo en estas últimas dos décadas ha suscitado un justificado y especial interés por parte de la Psicología del Deporte y del Ejercicio. Es por esto que, cada vez más, crece la demanda por artículos que sean capaces de compilar toda esta novedosa información. Nuestra investigación, por tanto, persigue el objetivo general de revisar los avances entorno a la resiliencia en el contexto deportivo, tratando de ofrecer una visión integradora, actualizada y sintética de la conceptualización del término y de los resultados de las investigaciones realizadas hasta el momento. De manera más específica, también se muestran los instrumentos de evaluación más referenciados y las posibles líneas de investigación a seguir entorno al constructo. Como conclusión, esta revisión subraya los descubrimientos más interesantes sobre la resiliencia y otros factores psicológicos y/o de rendimiento, facilitando la elaboración de estrategias de intervención para la optimización del resultado deportivo y aporta una visión holística del constructo y de sus perspectivas de investigación futurasS