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CLEI y LACLO 2020 aporta al desarrollo científico de la región

octubre 26, 2020
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La XLVI Conferencia Latinoamericana de Informática, CLEI 202, y la XV Conferencia Latinoamericana de Tecnologías de Aprendizaje, LACLO 2020 se desarrollaron durante cinco días. El evento organizado por la Universidad Técnica Particular de Loja, UTPL, reunió a expertos internacionales y ecuatorianos para hablar sobre las últimas tendencias, prácticas y experiencias de la Computación, software, negocio, datos, etc.

En la Conferencia Latinoamericana de Tecnologías de Aprendizaje, LACLO, realizada paralelamente, convocó a investigadores, desarrolladores y profesionales de la educación para compartir experiencias sobre los diversos aspectos del desarrollo tecnológico aplicado al contexto del aprendizaje.

Las presentaciones y contenidos pueden encontrarlos en el siguiente link: http://clei-laclo2020.utpl.edu.ec/

Armando Cabrera, Director del Departamento de Ciencias de la Computación y Electrónica UTPL y Chair general del CLEI 2020, señaló que desde hace más de 20 años la UTPL tiene el sueño de convertir a la ciudad en un polo de desarrollo científico y tecnológico. “Estos éstos dos eventos CLEI y LACLO 2020 organizados este año por la universidad demuestran ese compromiso y la premisa de todo el bagaje que la UTPL lleva consigo sobre la virtualidad y educación a distancia, que nos ha permitido cumplir con los retos de estos dos eventos internacionales”.

Entre los expertos e investigadores participantes estuvo Claudia Bauzer Medeiros, compartiendo datos de Covid-19 – Open Science y el Repositorio FAPESP COVID-19 Data.

Al referirse a los datos de su investigación sobre el tema del Covid-19 señala que su base de datos está compuesta por datos básicos relacionados con información  sobre pacientes, y exámenes de todo tipo (no solamente COVID). “Nuestros datos son públicos y lo conforman más de 330 mil individuos, y más de 9.5 millones de exámenes clínicos”. Estos datos pueden ser analizados geográficamente por región, y pueden ser combinados, por ejemplo, con datos socioeconómicos que permiten analizarlos y desarrollar de nuevas políticas públicas en salud en Brasil, dijo.

Claudia Bauzer Madeiros, profesora a tiempo completo de Bases de Datos en el Instituto de Computación de la Universidad de Campinas (Unicamp), Brasil y miembro de la Academia Brasileña de Ciencias, señala que todo dato es de interés para un investigación científica. Los patrones que existan pueden ser descubiertos considerando algunos aspectos: un volumen suficiente de datos para la búsqueda de patrones; la calidad suficiente de los datos para que no haya errores en la definición de patrones,  una metodología de selección, algoritmos y software adecuados;  expertos en entender e interpretar los patrones descubiertos, pues muchos pueden ser falsos patrones; y expertos  en computación para desarrollar los algoritmos necesarios.

Para Claudia Bauzer Madeiros, los datos no solo son imprescindibles en la ciencia, las empresas se han dado cuenta del valor de los datos. El siguiente paso para las empresas es tomar en cuenta que hay un gran número de metodologías (algunas mas sencillas, otras mas complejas) para hacer una buena gestión de datos, con documentacion detallada, de modo, que en el futuro, los empresarios siempre consigan reutilizar sus datos.

Aunque considera, que no hay una solución global, cada empresa y cada investigador (o grupo de investigadores) debe buscar las “buenas prácticas” de su campo de investigación o de negocios. “La selección de datos depende del problema que se desea resolver; y la calidad se define según los objetivos del investigador/empresa/persona”.

De igual manera, indica que no existe una respuesta correcta para señalar cuáles son los datos más relevantes para una organización o para la ciencia, si los datos estructurados o no estructurados, 

Los datos estructurados pueden convertirse en no estructurados y viceversa, según los objetivos de una empresa o de un proyecto de investigación. Por ejemplo, en una investigación en física, hay muchos datos estructurados, pero en biodiversidad, hay datos no estructurados.

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