Estudio de técnicas de agrupamiento en procesos de datos a gran escala : Su aplicación en la descripción de casos de COVID-19 registrados en la República Argentina

Autores
Prado, Patricia Elizabeth
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Hasperué, Waldo
Lanzarini, Laura Cristina
Bazán, Patricia Alejandra
Ronchetti, Franco
Descripción
En dominios donde el volumen de los datos crece exponencialmente y la enorme abundancia de estos desborda la capacidad humana para comprenderlos, existe una necesidad apremiante de desarrollar soluciones para aprovechar esta riqueza de datos utilizando métodos estadísticos. El agrupamiento es la tarea descriptiva por excelencia, consiste en obtener grupos naturales a partir de los datos para luego poder describirlos de manera concisa. Ya sea para la comprensión o el resumen, el análisis de agrupamiento ha desempeñado durante mucho tiempo un papel importante en una amplia variedad de campos como psicología, ciencias sociales, biología, estadísticas, reconocimiento de patrones y recuperación de información. El presente estudio pretende analizar diferentes técnicas de agrupamiento en el entorno distribuido Spark, que permitan describir de forma novedosa el seguimiento de casos de COVID-19 en Argentina a partir de la aplicación de modelos de agrupamiento adecuados para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático a gran escala.
Especialista en Inteligencia de Datos orientada a Big Data
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Clustering
Spark
K-Means
Bisecting K-Means
Gaussian Mixture Model
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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