Minería de datos y una aplicación en la educación superior

Se propone abordar la problemática que afecta a la educación en general y en particular a la universitaria, en cuanto a deserción, rezago y abandono. La idea, si bien ambiciosa, es contemplar dos líneas de acción. Por un lado las características de los alumnos, extrayendo conocimiento a partir del análisis de instrumentos propios por medio de algoritmos de aprendizaje de máquina, para contribuir con las acciones de apoyo de los tutores asignados. Por otro lado, el análisis y revisión curricular de las carreras de grado del Departamento de Informática-Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales- Universidad Nacional de San Juan DI- FCEFN-UNSJ con el fin de vincular las áreas disciplinares e incorporar, integrar y explotar simultáneamente distintas herramientas libres, provenientes de los aportes de las Tecnologías de la Información y la Comunicación –TIC-.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Product Spectrum Ansatz and the Simplicity of Thermal States

Calculating the physical properties of quantum thermal states is a difficult problem for classical computers, rendering it intractable for most quantum many-body systems. A quantum computer, by contrast, would make many of these calculations feasible in principle, but it is still non-trivial to prepare a given thermal state or sample from it. It is also not known how to prepare special simple purifications of thermal states known as thermofield doubles, which play an important role in quantum many-body physics and quantum gravity. To address this problem, we propose a variational scheme to prepare approximate thermal states on a quantum computer by applying a series of two-qubit gates to a product mixed state. We apply our method to a non-integrable region of the mixed field Ising chain and the Sachdev-Ye-Kitaev model. We also demonstrate how our method can be easily extended to large systems governed by local Hamiltonians and the preparation of thermofield double states. By comparing our results with exact solutions, we find that our construction enables the efficient preparation of approximate thermal states on quantum devices. Our results can be interpreted as implying that the details of the many-body energy spectrum are not needed to capture simple thermal observables.Comment: 12 pages, 10 figure

Sistematización de una experiencia de desarrollo de aplicaciones para sordos

One of the great challenges of technological advances is to achieve a more equitable society for all its citizens, including people with special needs, specifically the deaf do not have Web sites or applications that facilitate appropriate interaction with them. However, the rise of the Internet has promoted that these people access to the network, either through websites, Facebook, etc. This paper presents a systematization of experiments carried out for the development of a computing environment intended for Deaf people. In this sense the fieldwork, which actively participated adolescents and young Deaf literacy is related middle. Finally are described the results of various usability evaluations carried out in the product built.Uno de los grandes desafíos de los avances tecnológicos es lograr una sociedad más equitativa para todos sus habitantes, que incluya a las personas con capacidades especiales, específicamente las personas Sordas no disponen de sitios o aplicaciones Web que faciliten la interacción adecuada con los mismos. No obstante, el auge de Internet ha promovido en estas personas mayores posibilidades de acceso a la red, ya sea a través de sitios Web, Facebook, etc. Este trabajo expone una sistematización de experiencias realizadas para el desarrollo de aplicaciones interactivas para personas Sordas. En este sentido se relata el trabajo de campo realizado, en el cual participaron de manera activa adolescentes y jóvenes Sordos de mediana alfabetización. Finalmente se describen los resultados obtenidos de distintas pruebas de usabilidad que evalúan el producto construido

Visualización en ciencia de datos

El vertiginoso aumento de datos generados en los últimos años, ha servido de incentivo al desarrollo y evolución de la Ciencia de Datos. Big Data es un término aplicado a conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo está más allá de la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales tanto para capturar, gestionar o procesar los datos con baja latencia. Esos datos provienen de sensores, video/audio, redes, archivos de registro, transacciones, web y redes sociales, gran parte de ellos generados en tiempo real y en gran escala. El análisis de Big Data permite a diferentes tipos de usuarios (analistas, investigadores, usuarios comerciales) tomar decisiones utilizando los datos que antes eran inaccesibles o inutilizables. Mediante el uso de técnicas avanzadas de análisis como análisis de texto, aprendizaje automático, análisis predictivo, minería de datos y estadísticas, las organizaciones pueden analizar diversas fuentes de datos no tratadas previamente para obtener nuevas ideas que les permitan tomar mejores y más rápidas decisiones. A las cuatro V, que representan las dimensiones de Big Data propuestas por IBM: Volumen, Variedad, Veracidad y Velocidad, se le suma una quinta V, o dimensión: Visualización, que hace referencia a la representación visual, comprensible de los datos. En el marco de Ciencia de Datos, esta línea de investigación propone analizar y caracterizar diferentes estrategias y herramientas de búsqueda de conocimiento para la toma de decisiones, según sus potencialidades de Visualización de Información y principios de Deep Learning. Éstas se aplicarán a conjuntos de datos obtenidos desde diversas fuentes, en especial los disponibles bajo el nombre Open Data. De acuerdo a la naturaleza y magnitud de los datos, se considerarán variadas herramientas de software libre disponibles en el mercado, atendiendo a las potencialidades de visualización que las mismas ofrecen.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Visualización en ciencia de datos

El vertiginoso aumento de datos generados en los últimos años, ha servido de incentivo al desarrollo y evolución de la Ciencia de Datos. Big Data es un término aplicado a conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo está más allá de la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales tanto para capturar, gestionar o procesar los datos con baja latencia. Esos datos provienen de sensores, video/audio, redes, archivos de registro, transacciones, web y redes sociales, gran parte de ellos generados en tiempo real y en gran escala. El análisis de Big Data permite a diferentes tipos de usuarios (analistas, investigadores, usuarios comerciales) tomar decisiones utilizando los datos que antes eran inaccesibles o inutilizables. Mediante el uso de técnicas avanzadas de análisis como análisis de texto, aprendizaje automático, análisis predictivo, minería de datos y estadísticas, las organizaciones pueden analizar diversas fuentes de datos no tratadas previamente para obtener nuevas ideas que les permitan tomar mejores y más rápidas decisiones. A las cuatro V, que representan las dimensiones de Big Data propuestas por IBM: Volumen, Variedad, Veracidad y Velocidad, se le suma una quinta V, o dimensión: Visualización, que hace referencia a la representación visual, comprensible de los datos. En el marco de Ciencia de Datos, esta línea de investigación propone analizar y caracterizar diferentes estrategias y herramientas de búsqueda de conocimiento para la toma de decisiones, según sus potencialidades de Visualización de Información y principios de Deep Learning. Éstas se aplicarán a conjuntos de datos obtenidos desde diversas fuentes, en especial los disponibles bajo el nombre Open Data. De acuerdo a la naturaleza y magnitud de los datos, se considerarán variadas herramientas de software libre disponibles en el mercado, atendiendo a las potencialidades de visualización que las mismas ofrecen.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Evaluación de visualizaciones eficientes en ciencia de datos

El presente proyecto plantea como objetivo proponer criterios para la evaluación de visualizaciones eficientes en Ciencia de Datos. A tal fin se tiene pensado investigar sobre distintos aspectos que atañen a una visualización tales como escala, longitud, área, color, entre otros. También examinar herramientas libres con capacidades para visualización de datos e información y lenguajes de propósito general como Python y JavaScript. De este modo se espera analizar la aptitud de diversas visualizaciones y sugerir métricas para su evaluación.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Visualización en ciencia de datos

El vertiginoso aumento de datos generados en los últimos años, ha servido de incentivo al desarrollo y evolución de la Ciencia de Datos. Big Data es un término aplicado a conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo está más allá de la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales tanto para capturar, gestionar o procesar los datos con baja latencia. Esos datos provienen de sensores, video/audio, redes, archivos de registro, transacciones, web y redes sociales, gran parte de ellos generados en tiempo real y en gran escala. El análisis de Big Data permite a diferentes tipos de usuarios (analistas, investigadores, usuarios comerciales) tomar decisiones utilizando los datos que antes eran inaccesibles o inutilizables. Mediante el uso de técnicas avanzadas de análisis como análisis de texto, aprendizaje automático, análisis predictivo, minería de datos y estadísticas, las organizaciones pueden analizar diversas fuentes de datos no tratadas previamente para obtener nuevas ideas que les permitan tomar mejores y más rápidas decisiones. A las cuatro V, que representan las dimensiones de Big Data propuestas por IBM: Volumen, Variedad, Veracidad y Velocidad, se le suma una quinta V, o dimensión: Visualización, que hace referencia a la representación visual, comprensible de los datos. En el marco de Ciencia de Datos, esta línea de investigación propone analizar y caracterizar diferentes estrategias y herramientas de búsqueda de conocimiento para la toma de decisiones, según sus potencialidades de Visualización de Información y principios de Deep Learning. Éstas se aplicarán a conjuntos de datos obtenidos desde diversas fuentes, en especial los disponibles bajo el nombre Open Data. De acuerdo a la naturaleza y magnitud de los datos, se considerarán variadas herramientas de software libre disponibles en el mercado, atendiendo a las potencialidades de visualización que las mismas ofrecen.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Análisis, interpretación y toma de decisiones estratégicas en la Ciencia de Datos

Se propone abordar el paradigma de Ciencia de Datos con el objetivo de reconocer, analizar y describir el conjunto de estudios y prácticas inherentes a la misma y aplicable a grandes colecciones de datos provenientes de diferentes áreas tales como Educación, Bibliotecología, Astronomía y redes sociales. Estos datos serán accedidos y analizados por medio de herramientas de software libre licencia AGPL como Knime, Weka, R, Rapidminer y módulos específicos de Python, que se ejecuten en diferentes plataformas de hardware secuenciales, paralelos y distribuidos.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Minería de datos en la determinación del perfil de un potencial alumno universitario desertor

La presente propuesta versa sobre cómo construir un prototipo mediante el cual se pueda reconocer si un alumno universitario es un posible desertor. Para este fin, se propone encontrar y modelar el perfil de un alumno por medio de ciertas características que permitan reconocerlo como posible desertor en el marco de una carrera universitaria. En este sentido, se pretende medir la capacidad de resiliencia valiéndose de instrumentos de recolección de datos, a los que se aplicarán análisis estadísticos y estrategias de minería de datosEje: Bases de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Integrando tecnología y educación mediante minería de datos, una aplicación práctica

Este artículo muestra como a través de proyectos de investigación se pueden incorporar, integrar y explotar simultáneamente distintas herramientas libres, provenientes de los aportes de las Tecnologías de la Información y la Comunicación –TIC’s-, en Educacion en general y en particular en las carreras de grado del Departamento de Informática de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales – Universidad Nacional de San Juan. FCEFN-UNSJ. Uno de los trabajos insertos en el proyecto “Minería de Datos en Determinación de Patrones de Uso y Perfiles de Usuarios” busca investigar, implementar y evaluar herramientas de minería de datos y de estadística de código libre y abierto. En este sentido se trabaja con los datos de una encuesta tomada a docentesinvestigadores de la biblioteca universitaria “Dr. Emiliano Pedro Aparicio” perteneciente a la facultad citada anteriormente; pretendiendo encontrar atributos inductores sobre la satisfacción o percepción de estos usuarios con respecto al mencionado establecimiento.Eje: Tecnología informática aplicada en educaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI