Ciencia de Datos

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El semillero también incluye estudiantes virtuales y de la sede de Medellín. Además del programa de Matemáticas, el semillero presta soporte a otros programas de la FIDI y de la IUPGC como Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software y, en especial, al recientemente creado programa de Ingeniería en Ciencia de Datos.

Misión

El propósito de este Semillero es la iniciación científica y el desarrollo de competencias investigativas de sus semilleristas en temas referentes a la Ciencia de Datos. Todos los miembros del Semillero comparten ese interés común y quieren ampliar, compartir, desarrollar y/o poner en práctica conocimientos y habilidades en las diversas áreas de trabajo concernientes a esta disciplina.

Visión

El semillero de Ciencia de Datos se visualiza generando los siguientes tipos de impacto en la formación de sus semilleristas y productos de investigación: • Actividades de orientación y aprendizaje autónomo con material de apoyo: lectura de libros de texto, cursos en línea, ejercicios de programación, etc. • Revisión bibliográfica y/o clubes de lectura de artículos especializados. • Seminarios y conferencias: desde exposiciones de avances internos hasta charlas de expertos invitados. • Redacción y publicación de artículos en diferentes niveles: desde documentos internos de resúmenes y avances, pasando por artículos de divulgación, hasta artículos en revistas indexadas especializadas. • Participación en eventos académicos de orden nacional e internacional. • Desarrollo de proyectos de grado a nivel de pregrado y postgrado. • Eventualmente, el desarrollo de nuevo software y otros servicios especializados que puedan tener aplicación en la industria.

Objetivo principal

Entrenar a los semilleristas en competencias de investigación e innovación alrededor de problemas de la Ciencia de Datos.

Objetivos específicos

• Investigar en técnicas de extracción automática de datos como el web scraping y aprender a evaluar su efectividad y eficiencia.
• Estudiar diversas técnicas de modelado de datos como series de tiempo de información financiera, estudios cualitativos en ciencias sociales, económicas y de la administración, o resultados experimentales cuantitativos.
• Desarrollar soluciones a problemas de regresión y clasificación mediante técnicas de machine learning y data mining.

Líneas de investigación

• Ciencia de Datos
• Analítica de Datos e Inteligencia de Negocios.

Objetivos de Desarrollo Sostenible

• Educación de calidad
• Igualdad de género
• Ciudades inclusivas, seguros, resilentes y sostenibles