Informe científico de investigador: Hasperué, Waldo (2017)
cic.isFulltext | true | es |
cic.isPeerReviewed | true | es |
cic.lugarDesarrollo | Universidad Nacional de La Plata | es |
dc.date.accessioned | 2019-10-21T12:19:19Z | |
dc.date.available | 2019-10-21T12:19:19Z | |
dc.identifier.uri | https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/10363 | |
dc.title | Informe científico de investigador: Hasperué, Waldo (2017) | es |
dc.type | Informe de investigador | es |
dcterms.abstract | Soy docente investigador en III-LIDI, instituto de la Facultad de Informática, UNLP e investigador del proyecto acreditado 11/F025 Sistemas inteligentes. Aplicaciones en reconocimiento de patrones, minería de datos y big data perteneciente al Programa de Incentivos, evaluado por la UNLP y financiado por el Ministerio de Educación (01/01/2018 – 31/12/2021). Entre las materias que dicto se encuentra una optativa llamada Conceptos y aplicaciones en Big Data de grado y de postgrado, cuyos contenidos están estrechamente vinculados a mi campo de investigación. Mi área de estudio está enmarcada en el procesamiento de grandes volúmenes de datos ( Big Data ) y en el estudio y desarrollo de técnicas adaptativas que permitan la extracción de conocimiento.En particular, técnicas y algoritmos que trabajen sobre flujos de datos ( Stream processing ) mejorando la velocidad de respuesta, almacenenando solo los datos más representativos y detectando las características principales de los datos, entre otras. | es |
dcterms.contributor.director | Lanzarini, Laura Cristina | es |
dcterms.creator.author | Hasperué, Waldo | es |
dcterms.extent | 9 p. | es |
dcterms.issued | 2017 | |
dcterms.language | Español | es |
dcterms.license | Attribution 4.0 International (BY 4.0) | es |
dcterms.subject | Big data | es |
dcterms.subject | Stream processing | es |
dcterms.subject | Stream mining | es |
dcterms.subject.area | TICs, Electrónica e Informática | es |
dcterms.subject.materia | Ciencias de la Computación | es |
dcterms.title.investigacion | Aplicaciones en Big data. Tratamiento de flujos de datos | es |
Archivos
Bloque original
1 - 1 de 1
Cargando...
- Nombre:
- Hasperue Waldo - Informe cientifico 2017 EDIT.pdf-PDFA.pdf
- Tamaño:
- 251.71 KB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
- Descripción:
- Documento completo