Gestión eficiente de datos: simulación y análisis avanzado
- Autores
- Barrionuevo, Mercedes; Castro, Alicia; Gil Costa, Verónica; Labella, Danilo; Printista, Marcela; Molina, Romina; Tissera, Pablo Cristian; Trabes, Guillermo; Rodriguez, Mariela; Molfino, María Gabriela
- Año de publicación
- 2024
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El crecimiento exponencial en el volumen y la diversidad de datos en el mundo durante la última década ha transformado por completo la forma en que enfrentamos el análisis y procesamiento de la información. Este aumento masivo de datos plantea desafíos significativos para la comunidad científica y empresarial en términos de cómo manejar y aprovechar eficazmente esta ingente cantidad de información. Uno de los principales desafíos radica en la necesidad de procesar estos datos de manera rápida y eficiente para extraer información valiosa y tomar decisiones informadas. Además, este gran volumen de datos presenta una oportunidad única en el área de modelado y simulación. Los datos recopilados de diversas fuentes y en diferentes formatos pueden utilizarse para generar modelos complejos y realistas de situaciones y sistemas del mundo real. Estos modelos pueden ser validados con datos reales y posteriormente escalados para simular escenarios futuros, lo que resulta especialmente útil en áreas como la planificación urbana, la gestión de recursos naturales y la predicción de desastres naturales. En este contexto, el grupo de investigación de la Universidad Nacional de San Luis está llevando a cabo investigaciones para abordar estos desafíos. Su enfoque se centra en el desarrollo de metodologías y técnicas innovadoras para el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos. Esto incluye la optimización de algoritmos de procesamiento de datos, el diseño de arquitecturas de sistemas escalables y la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos. Además, el grupo busca obtener información valiosa de estos datos utilizando técnicas de ciencia de datos como el aprendizaje automático y la minería de datos. Este enfoque integral tiene como objetivo no solo mejorar la eficiencia del procesamiento de datos, sino también permitir la generación de modelos de simulación precisos y útiles que puedan ayudar en la toma de decisiones en una amplia gama de aplicaciones y sectores.
Red de Universidades con Carreras en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
grandes volúmenes de datos
procesamiento eficiente
Análisis de datos
simulación
resiliencia - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
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El crecimiento exponencial en el volumen y la diversidad de datos en el mundo durante la última década ha transformado por completo la forma en que enfrentamos el análisis y procesamiento de la información. Este aumento masivo de datos plantea desafíos significativos para la comunidad científica y empresarial en términos de cómo manejar y aprovechar eficazmente esta ingente cantidad de información. Uno de los principales desafíos radica en la necesidad de procesar estos datos de manera rápida y eficiente para extraer información valiosa y tomar decisiones informadas. Además, este gran volumen de datos presenta una oportunidad única en el área de modelado y simulación. Los datos recopilados de diversas fuentes y en diferentes formatos pueden utilizarse para generar modelos complejos y realistas de situaciones y sistemas del mundo real. Estos modelos pueden ser validados con datos reales y posteriormente escalados para simular escenarios futuros, lo que resulta especialmente útil en áreas como la planificación urbana, la gestión de recursos naturales y la predicción de desastres naturales. En este contexto, el grupo de investigación de la Universidad Nacional de San Luis está llevando a cabo investigaciones para abordar estos desafíos. Su enfoque se centra en el desarrollo de metodologías y técnicas innovadoras para el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos. Esto incluye la optimización de algoritmos de procesamiento de datos, el diseño de arquitecturas de sistemas escalables y la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos. Además, el grupo busca obtener información valiosa de estos datos utilizando técnicas de ciencia de datos como el aprendizaje automático y la minería de datos. Este enfoque integral tiene como objetivo no solo mejorar la eficiencia del procesamiento de datos, sino también permitir la generación de modelos de simulación precisos y útiles que puedan ayudar en la toma de decisiones en una amplia gama de aplicaciones y sectores. Red de Universidades con Carreras en Informática |
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El crecimiento exponencial en el volumen y la diversidad de datos en el mundo durante la última década ha transformado por completo la forma en que enfrentamos el análisis y procesamiento de la información. Este aumento masivo de datos plantea desafíos significativos para la comunidad científica y empresarial en términos de cómo manejar y aprovechar eficazmente esta ingente cantidad de información. Uno de los principales desafíos radica en la necesidad de procesar estos datos de manera rápida y eficiente para extraer información valiosa y tomar decisiones informadas. Además, este gran volumen de datos presenta una oportunidad única en el área de modelado y simulación. Los datos recopilados de diversas fuentes y en diferentes formatos pueden utilizarse para generar modelos complejos y realistas de situaciones y sistemas del mundo real. Estos modelos pueden ser validados con datos reales y posteriormente escalados para simular escenarios futuros, lo que resulta especialmente útil en áreas como la planificación urbana, la gestión de recursos naturales y la predicción de desastres naturales. En este contexto, el grupo de investigación de la Universidad Nacional de San Luis está llevando a cabo investigaciones para abordar estos desafíos. Su enfoque se centra en el desarrollo de metodologías y técnicas innovadoras para el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos. Esto incluye la optimización de algoritmos de procesamiento de datos, el diseño de arquitecturas de sistemas escalables y la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos. Además, el grupo busca obtener información valiosa de estos datos utilizando técnicas de ciencia de datos como el aprendizaje automático y la minería de datos. Este enfoque integral tiene como objetivo no solo mejorar la eficiencia del procesamiento de datos, sino también permitir la generación de modelos de simulación precisos y útiles que puedan ayudar en la toma de decisiones en una amplia gama de aplicaciones y sectores. |
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