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Título: Minería de datos en bio-ciencias
Autores: Prato, Laura Beatriz
Fresno Rodríguez, Cristóbal
Fernández, Elmer Andrés
Zingaretti, María Laura
Ribero, Gabriela
Villoria, Liliana Noemí
Fecha: 2013-06-10
2013-04
2013-06-10
Publicador: Unversidad Nacional de La Plata
Fuente:

Tipo: Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
Tema: Ciencias Informáticas
Minería de Datos
Biotecnología
Inteligencia Artificial
Descripción: El campo de las Bio-ciencias está en pleno desarrollo y expansión. La variedad de tecnologías disponibles y aplicaciones están generando cantidades abrumadoras de datos que necesitan de protocolos, conceptos y métodos que permitan un análisis uniforme y asequible. Otra característica distintiva de estos ámbitos es su condición multidisciplinaria, donde interactúan (y cada vez más) disciplinas como la biología, la matemática, la estadística, la informática, la inteligencia artificial; y sus aplicaciones sobre la agronomía, la salud humana y animal y el medio ambiente; por lo que cualquier esfuerzo tendiente a aumentar el nivel de comunicación y entendimiento entre las distintas disciplinas redundará en beneficios. La Minería de Datos, concepto que aglutina una variedad de metodologías analíticas, proporciona un marco conceptual y metodológico para el abordaje del análisis de datos y señales en distintas disciplinas. Sin embargo cada campo de aplicación presenta desafíos específicos que deben ser abordados particularmente desde la racionalización de los conceptos específicos del ámbito. En este proyecto se integrarán las experiencias y criterios de distintas disciplinas que están involucradas en el desarrollo experimental en bio-ciencias. La finalidad es elaborar protocolos y metodologías de análisis, desarrollar métodos analíticos para generar nuevas estrategias diagnósticas, predictivas a partir de los datos recogidos que permitan extraer conocimiento en problemas biotecnológicos que se basen en investigación sólida de los procedimientos estadísticos/bioinformáticos relevante para el manejo de datos experimentales.
Eje: Bases de Datos y Minería de Datos
Idioma: Español