Integración tecnológica para reactivar organizaciones paralizadas

The new way of sharing, communicating, storing, personal assisting, and even purchasing products or services, gender millions of data. In any application domain, this data will process and converted into information. The conversion implies the complementary relationship between several disciplines. A successful example occurs between the Internet of Things (IoT), Computational Intelligence (CI), Data Mining (DM), and Big Data (BD). Globally, various studies cases combined IoT, CI, DM, and BD. So, some sectors that provide services have a more advanced interaction, for example, the health with monitoring and detection, diagnostic and care technologies. In other service sectors, however, technological advances have not evolved at the same rate. A specific case in Argentina is long-distance land transport. This paper presents a plan and guide, combining different devices and technologies to reactivate this type of organization. We propose the integration of IoT, CI, Business Intelligence (BI), and Business Analytics (BA). Also, we experiment, in the transportation sector, with different algorithms and software to analyze images and data. Finally, we get conclusions about the proposed strategy.La nueva forma de compartir, comunicar, almacenar, de asistencia personal e incluso de comprar productos o servicios, genera millones de datos. En cualquier dominio de aplicación, estos datos se procesarán y convertirán en información. La conversión implica la relación complementaria entre varias disciplinas. Un ejemplo exitoso ocurre entre Internet de las Cosas (IoT), Inteligencia Computacional (CI), Minería de Datos (DM) y Big Data (BD). A nivel mundial, varios casos de estudio combinaron IoT, CI, DM y BD. Así, algunos sectores que brindan servicios tienen una interacción más avanzada, por ejemplo, la salud con las tecnologías de monitoreo y detección, diagnóstico y atención. En otros sectores de servicios, sin embargo, los avances tecnológicos no han evolucionado al mismo ritmo. Un caso específico en Argentina es el transporte terrestre de larga distancia. Este artículo presenta un plan y una guía, combinando diferentes dispositivos y tecnologías para reactivar este tipo de organizaciones. Proponemos la integración de IoT, CI, Inteligencia de Negocio (BI) y Analítica de Negocio (BA). Además, experimentamos en el sector del transporte, con diferentes algoritmos y software, para analizar imágenes y datos. Finalmente, se obtienen conclusiones sobre la estrategia propuesta.Facultad de Informátic

Integración tecnológica para reactivar organizaciones paralizadas

The new way of sharing, communicating, storing, personal assisting, and even purchasing products or services, gender millions of data. In any application domain, this data will process and converted into information. The conversion implies the complementary relationship between several disciplines. A successful example occurs between the Internet of Things (IoT), Computational Intelligence (CI), Data Mining (DM), and Big Data (BD). Globally, various studies cases combined IoT, CI, DM, and BD. So, some sectors that provide services have a more advanced interaction, for example, the health with monitoring and detection, diagnostic and care technologies. In other service sectors, however, technological advances have not evolved at the same rate. A specific case in Argentina is long-distance land transport. This paper presents a plan and guide, combining different devices and technologies to reactivate this type of organization. We propose the integration of IoT, CI, Business Intelligence (BI), and Business Analytics (BA). Also, we experiment, in the transportation sector, with different algorithms and software to analyze images and data. Finally, we get conclusions about the proposed strategy.La nueva forma de compartir, comunicar, almacenar, de asistencia personal e incluso de comprar productos o servicios, genera millones de datos. En cualquier dominio de aplicación, estos datos se procesarán y convertirán en información. La conversión implica la relación complementaria entre varias disciplinas. Un ejemplo exitoso ocurre entre Internet de las Cosas (IoT), Inteligencia Computacional (CI), Minería de Datos (DM) y Big Data (BD). A nivel mundial, varios casos de estudio combinaron IoT, CI, DM y BD. Así, algunos sectores que brindan servicios tienen una interacción más avanzada, por ejemplo, la salud con las tecnologías de monitoreo y detección, diagnóstico y atención. En otros sectores de servicios, sin embargo, los avances tecnológicos no han evolucionado al mismo ritmo. Un caso específico en Argentina es el transporte terrestre de larga distancia. Este artículo presenta un plan y una guía, combinando diferentes dispositivos y tecnologías para reactivar este tipo de organizaciones. Proponemos la integración de IoT, CI, Inteligencia de Negocio (BI) y Analítica de Negocio (BA). Además, experimentamos en el sector del transporte, con diferentes algoritmos y software, para analizar imágenes y datos. Finalmente, se obtienen conclusiones sobre la estrategia propuesta.Facultad de Informátic

Calidad universitaria mediante técnicas del data mining

En la actualidad, la mayoría de las instituciones, empresas u organizaciones miden la calidad de sus productos y/o servicios. De igual forma las instituciones educativas se ven obligadas a medir la calidad educativa. Para ello se necesita conocer los factores que influyen en la calidad de la institución, entre ellos, los relacionados al rendimiento académico de sus alumnos y al grado de satisfacción de sus egresados. Para lograr esto se utilizarán valiosas técnicas estadísticas que permitirán clasificar sujetos u objetos a partir de características similares. Estas técnicas se pueden diferenciar por la manera de extraer conocimiento útil escondido en los datos. Por un lado, el Análisis Discriminante, también referido como reconocimiento de patrones supervisado o asistido o aprendizaje con guía. Por otro lado, el Análisis de Conglomerados, referido como reconocimiento de patrón no supervisado o conocimiento sin guía. Como es común recopilar grandes conjuntos de datos, de distinta naturaleza, en voluminosas bases de datos, es que se utilizarán los análisis de Datos Simbólicos empleando la Lógica Difusa, que son también herramientas para Data Mining. En este proyecto se aplicarán las técnicas mencionadas para analizar los factores influyentes en la calidad universitaria como así también se detectarán tipologías básicas de grupos, obtenidos de los alumnos universitarios y egresados de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la UNSJ.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Calidad universitaria mediante técnicas del data mining

En la actualidad, la mayoría de las instituciones, empresas u organizaciones miden la calidad de sus productos y/o servicios. De igual forma las instituciones educativas se ven obligadas a medir la calidad educativa. Para ello se necesita conocer los factores que influyen en la calidad de la institución, entre ellos, los relacionados al rendimiento académico de sus alumnos y al grado de satisfacción de sus egresados. Para lograr esto se utilizarán valiosas técnicas estadísticas que permitirán clasificar sujetos u objetos a partir de características similares. Estas técnicas se pueden diferenciar por la manera de extraer conocimiento útil escondido en los datos. Por un lado, el Análisis Discriminante, también referido como reconocimiento de patrones supervisado o asistido o aprendizaje con guía. Por otro lado, el Análisis de Conglomerados, referido como reconocimiento de patrón no supervisado o conocimiento sin guía. Como es común recopilar grandes conjuntos de datos, de distinta naturaleza, en voluminosas bases de datos, es que se utilizarán los análisis de Datos Simbólicos empleando la Lógica Difusa, que son también herramientas para Data Mining. En este proyecto se aplicarán las técnicas mencionadas para analizar los factores influyentes en la calidad universitaria como así también se detectarán tipologías básicas de grupos, obtenidos de los alumnos universitarios y egresados de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la UNSJ.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Calidad universitaria mediante técnicas del data mining

En la actualidad, la mayoría de las instituciones, empresas u organizaciones miden la calidad de sus productos y/o servicios. De igual forma las instituciones educativas se ven obligadas a medir la calidad educativa. Para ello se necesita conocer los factores que influyen en la calidad de la institución, entre ellos, los relacionados al rendimiento académico de sus alumnos y al grado de satisfacción de sus egresados. Para lograr esto se utilizarán valiosas técnicas estadísticas que permitirán clasificar sujetos u objetos a partir de características similares. Estas técnicas se pueden diferenciar por la manera de extraer conocimiento útil escondido en los datos. Por un lado, el Análisis Discriminante, también referido como reconocimiento de patrones supervisado o asistido o aprendizaje con guía. Por otro lado, el Análisis de Conglomerados, referido como reconocimiento de patrón no supervisado o conocimiento sin guía. Como es común recopilar grandes conjuntos de datos, de distinta naturaleza, en voluminosas bases de datos, es que se utilizarán los análisis de Datos Simbólicos empleando la Lógica Difusa, que son también herramientas para Data Mining. En este proyecto se aplicarán las técnicas mencionadas para analizar los factores influyentes en la calidad universitaria como así también se detectarán tipologías básicas de grupos, obtenidos de los alumnos universitarios y egresados de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la UNSJ.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelo de casos de uso : Un eje para el proceso de desarrollo de software

El propósito de este proyecto es efectuar una recopilación, estudio y análisis de los usos existentes de los casos de uso, de autores reconocidos en el ambiente internacional de la Ingeniería de Software y del desarrollo orientado a objetos. Se analizarán los usos o extensiones de uso que se les dan a los modelos de casos de uso, para lograr una descripción completa y bien definida (formalización) de cada uno de ellos, permitiendo que los modelos de casos de uso sean un eje que acompañe y ayude a todo el proceso de desarrollo de software. Un modelo de caso de uso es una notación que permite especificar y documentar requisitos, planificar el proyecto de software, tales como fechas de entregas, tamaño del software, también ayudan al equipo de diseño, al diseño de interfaz de usuario y de pruebas del sistema.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelo de casos de uso : Un eje para el proceso de desarrollo de software

El propósito de este proyecto es efectuar una recopilación, estudio y análisis de los usos existentes de los casos de uso, de autores reconocidos en el ambiente internacional de la Ingeniería de Software y del desarrollo orientado a objetos. Se analizarán los usos o extensiones de uso que se les dan a los modelos de casos de uso, para lograr una descripción completa y bien definida (formalización) de cada uno de ellos, permitiendo que los modelos de casos de uso sean un eje que acompañe y ayude a todo el proceso de desarrollo de software. Un modelo de caso de uso es una notación que permite especificar y documentar requisitos, planificar el proyecto de software, tales como fechas de entregas, tamaño del software, también ayudan al equipo de diseño, al diseño de interfaz de usuario y de pruebas del sistema.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de clasificación aplicadas al rendimiento académico

En muchas investigaciones se tiene necesidad de identificar cuáles son las características que diferencian unos grupos de sujetos u objetos respecto de otros, para así poder realizar predicciones. El análisis de conglomerados y el análisis discriminante, son técnicas que algunos autores ubican entre las más potentes para aplicar en investigaciones sociales, permiten clasificar sujetos u objetos a partir de características similares. Estas dos técnicas se pueden diferenciar por la manera de extraer conocimiento útil escondido en esos datos. El Análisis Discriminante cuenta con grupos de datos conocidos, con observaciones de unidades de pertenencia desconocida inicialmente y tiene que ser determinada a través del análisis de los datos. Este tipo de problemas de clasificación es referido como reconocimiento de patrones asistido o aprendizaje supervisado; en terminología estadística cae bajo el título de Análisis Discriminante. Por otro lado, hay problemas de clasificación donde los grupos son desconocidos a priori y el principal propósito del análisis es determinar los grupos a partir de los propios datos, de modo que las unidades dentro del mismo grupo sean, en algún sentido, más similares u homogéneas que aquellas que pertenecen a grupos diferentes. Este tipo de problema de clasificación es referido como reconocimiento de patrón no supervisado o conocimiento sin guía, y, en terminología estadística cae bajo el título de Análisis de Conglomerados. En este proyecto se aplicarán ambas técnicas o una combinación de ellas o una nueva técnica para analizar lo que llamamos rendimiento académico universitario. Se puede afirmar que, en general, un indicador directo de la calidad de la enseñanza es el rendimiento académico, medido a través del nivel alcanzado por los estudiantes. Vista la importancia del tema en este proyecto se determinarán las principales variables que influyen en el rendimiento como así también tipologías básicas de grupos, obtenidos de los alumnos universitarios tanto de la Facultad de Ciencias Exactas como de los alumnos de matemática de la Facultad de Filosofía de la UNSJ.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de clasificación aplicadas al rendimiento académico

En muchas investigaciones se tiene necesidad de identificar cuáles son las características que diferencian unos grupos de sujetos u objetos respecto de otros, para así poder realizar predicciones. El análisis de conglomerados y el análisis discriminante, son técnicas que algunos autores ubican entre las más potentes para aplicar en investigaciones sociales, permiten clasificar sujetos u objetos a partir de características similares. Estas dos técnicas se pueden diferenciar por la manera de extraer conocimiento útil escondido en esos datos. El Análisis Discriminante cuenta con grupos de datos conocidos, con observaciones de unidades de pertenencia desconocida inicialmente y tiene que ser determinada a través del análisis de los datos. Este tipo de problemas de clasificación es referido como reconocimiento de patrones asistido o aprendizaje supervisado; en terminología estadística cae bajo el título de Análisis Discriminante. Por otro lado, hay problemas de clasificación donde los grupos son desconocidos a priori y el principal propósito del análisis es determinar los grupos a partir de los propios datos, de modo que las unidades dentro del mismo grupo sean, en algún sentido, más similares u homogéneas que aquellas que pertenecen a grupos diferentes. Este tipo de problema de clasificación es referido como reconocimiento de patrón no supervisado o conocimiento sin guía, y, en terminología estadística cae bajo el título de Análisis de Conglomerados. En este proyecto se aplicarán ambas técnicas o una combinación de ellas o una nueva técnica para analizar lo que llamamos rendimiento académico universitario. Se puede afirmar que, en general, un indicador directo de la calidad de la enseñanza es el rendimiento académico, medido a través del nivel alcanzado por los estudiantes. Vista la importancia del tema en este proyecto se determinarán las principales variables que influyen en el rendimiento como así también tipologías básicas de grupos, obtenidos de los alumnos universitarios tanto de la Facultad de Ciencias Exactas como de los alumnos de matemática de la Facultad de Filosofía de la UNSJ.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

CUPIDo - Plantilla para documentar casos de uso

En este trabajo se propone una plantilla para documentar Casos de Uso, con el fin de guiar al usuario, en particular al alumno, en las etapas de análisis y diseño dentro de un proceso de desarrollo de software. La propuesta constituye una adaptación de plantillas muy difundidas en importantes empresas de desarrollo de software; a situaciones de desarrollo de software local y/o regional, más específicamente para ámbito de los sistemas administrativos en sus etapas de Análisis y Diseño. Se expone también el proceso de validación de la plantilla y cómo los alumnos, utilizando la misma como un artefacto de apoyo en el proceso de desarrollo de software, participan en el proceso de validación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI