SOCIEDAD ARGENTINA DE ESTADÍSTICA

Breve fundamentación

La ciencia de datos, considerada como una ciencia en sí misma, es en términos generales, la extracción de conocimiento de los datos [Diday, 2016]. Si bien Data Mining es una poderosa tecnología para extraer tal conocimiento, desde el punto de vista estadístico sus herramientas sólo han sido desarrolladas para trabajar con matrices de datos clásicas. El análisis de datos simbólicos (ADS) brinda una nueva forma de pensar en Data Science al extender la entrada estándar a un conjunto de clases de entidades individuales.

El ADS proporciona un marco que permite representar datos con variabilidad, usando nuevos tipos de variables. Además, se han desarrollado métodos que toman en cuenta adecuadamente la variabilidad de los datos. Los datos simbólicos se pueden representar usando los arreglos usuales en forma de matrices, pero en los cuales los elementos de cada celda no son valores numéricos reales individuales sino conjuntos finitos de valores, intervalos o, de forma más general, distribuciones. ADS es un nuevo paradigma que abre un vasto dominio de investigación y aplicaciones al proporcionar resultados complementarios a los métodos clásicos aplicados a los datos estándar. Además, brinda respuestas a los grandes volúmenes de datos (big data) y datos complejos.

Este curso dará a los asistentes un conocimiento de algunas herramientas del ADS para trabajar en sus investigaciones, la capacidad de reconocer cuando utilizarlas e interpretar los resultados que se obtienen.

El profesor Julio Singer se formó como Licenciado en Ingeniería Mecánica de Producción por la Universidad de São Paulo (1973), Máster en Estadística por la Universidad de São Paulo (1977) y Doctor en Bioestadística por la Universidad de Carolina del Norte (1983, Chapel Hill, USA). Se desempeñaba como profesor titular en el Departamento de Estadística de la USP. Su amplia experiencia cubría muchos de los aspectos teóricos y aplicados en el área de Probabilidad y Estadística, con énfasis en Estadística, trabajando principalmente en los siguientes temas: datos categorizados, medidas repetidas, datos longitudinales, modelos lineales. Lamentamos, como colegas, amigos y como Sociedad toda, esta gran pérdida para la Estadística a nivel local, regional e internacional y enviamos nuestro más sentido pésame a la familia, amigos, alumnos y ex alumnos del Profesor Julio.