Análisis de Datos para una Producción Más Limpia
Código: 12091Acrónimo: DA4CP
Responsable del semillero: JUAN CARLOS GUTIERREZ VANEGAS
Fecha: 01/06/2020
Sede/Campus: Politécnico Grancolombiano Sede Bogotá
Unidad académica responsable: Facultad de Ingeniería, Diseño e Innovación (Fidi)
Estado: ACTIVO
- Estadísticas del Semillero
- Objetivos del Semillero
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- Sublíneas de Investigación
- Portafolios de I+D+i
- Integrantes del Semillero
- Grupos de Investigación
- Proyectos de Investigación
- Objetivos de Desarrollo Sostenible
- Consultar documentos públicos del semillero
Participación en proyectos de investigación
Tipología de productos reportados
Participantes por Rol
Objetivo general del semillero
Fortalecer el proceso de formación en la investigación científica de los estudiantes mediante su participación activa en proyectos de investigación aplicada que integren herramientas de análisis de datos, orientados a la optimización de procesos productivos bajo principios de sostenibilidad, producción limpia y apropiación tecnológica.
Objetivos específicos del semillero
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Formar a estudiantes en el uso de herramientas estadísticas y de modelado para el análisis de datos
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Revisar problemáticas en las cuales el análisis de datos sea una herramienta útil.
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Formar a los estudiantes en la creación de escritura científica y en la participación en eventos de divulgación del conocimiento.
Misión del semillero
Formar investigadores hábiles en el uso de herramientas de análisis de datos estadístico con experiencia en el desarrollo de proyectos aplicados a problemáticas relacionadas con análisis de información de producción industrial, datos demográficos, problemáticas sociales y económicas. Adicionalmente, se espera que en proceso de investigación los estudiantes aprendan a gestionar proyectos, proponer propuestas de investigación y fortalecer sus habilidades en presentaciones grupales y en escritura.
Visión del semillero
Para el año 2030 se espera que el semillero aporte a la comunidad investigadores con competencias básicas y medias en el uso del análisis de datos para la solución de problemáticas relacionadas con la sostenibilidad, la producción limpia y la apropiación tecnológica.
