LA RED
La Red Iberoamericana de Investigación en Data Sciences (RIINDS) se sustenta en el interés de las instituciones de educación superior por reflexionar, compartir y proyectar el conocimiento que surge de esta ciencia, cada día más necesaria en organizaciones públicas y privadas para el manejo oportuno de los datos y la construcción de información útil para la toma de decisiones.
QUIÉNES SOMOS
RIINDS articula liderazgo académico e investigativo para impulsar el desarrollo de las ciencias de datos desde una visión colaborativa e iberoamericana.
PROMOTOR
COORDINACIÓN
MISIÓN
Compartir, fortalecer y aplicar el conocimiento en Data Sciences como base para el análisis, la predicción y la toma de decisiones.
La Red Iberoamericana de Investigación en Data Sciences se enfoca en compartir y aplicar el conocimiento de esta ciencia esencial para la toma de decisiones en organizaciones públicas y privadas.
Su área principal es Machine Learning, centrada en el desarrollo de algoritmos capaces de extraer patrones de diferentes tipos de datos y construir modelos para reproducir su comportamiento.
Esto permite que las computadoras aprendan de los datos sin necesidad de una programación detallada, fortaleciendo el uso estratégico de la información en múltiples contextos organizacionales y académicos.
OBJETIVOS
Acciones estratégicas para consolidar la investigación colaborativa y la proyección del conocimiento en Data Sciences.
Promover la generación, visibilidad y protección de conocimientos en Data Sciences mediante el trabajo colaborativo entre investigadores de diferentes áreas del conocimiento vinculados a instituciones de educación superior iberoamericanas.
Fortalecer los conceptos en ciencia de datos y las teorías asociadas a esta, a través del trabajo cooperado de investigadores dedicados a estudiar los saberes de esta nueva ciencia.
Difundir, mediante textos, artículos, videos, plataformas tecnológicas y otras herramientas, los resultados de las investigaciones realizadas por RIINDS.
Gestionar recursos de cooperación internacional que contribuyan a la sostenibilidad de los diversos proyectos emprendidos por los miembros de RIINDS.
Organizar un laboratorio tecnológico de saberes en ciencia de datos con centros y grupos de investigación de las instituciones miembros de la red y demás organizaciones interesadas en la temática.
PROPÓSITO
Fortalecer un espacio de cooperación, reflexión e investigación que facilite el desarrollo de nuevos conocimientos y aprendizajes en temas afines a la Data Sciences, con las comunidades científicas provenientes de las instituciones de educación superior adscritas a la Asociación Universitaria Iberoamericana de Posgrado.
FINALIDAD
RIINDS busca fortalecer capacidades académicas, investigativas y curriculares a partir del estudio y aplicación de las ciencias de datos.
El estudio de esta ciencia permitirá a los profesores-investigadores vinculados a RIINDS desarrollar investigaciones sobre aplicaciones tales como la identificación de patrones, construcción de modelos, apoyo a decisiones rápidas, predicción de comportamientos en la gestión académica e investigativa, pronóstico de tendencias, detección de anomalías y gestión de grandes volúmenes de datos.
Asimismo, posibilitará simulaciones físicas, estimaciones meteorológicas y la búsqueda de nuevo conocimiento, fortaleciendo los currículos de disciplinas como ciencias computacionales, matemáticas, estadística, medicina y otras áreas cimentadas en Data Sciences, cuyo protagonista principal es el aprendizaje de máquina.
LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
RIINDS orienta su trabajo investigativo en áreas clave del análisis de datos, aprendizaje automático y modelamiento computacional.
Técnicas para conocimientos de datos estructurados y no estructurados
Aprendizaje supervisado, semi-supervisado, reforzado y no supervisado
Análisis de clúster y reducción de dimensiones
Validación cruzada
Implementación de algoritmos en Python
Estadísticas bayesianas
Asimilación de datos
