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ALeRCE visita la UdeC para dar fruto a nuevos proyectos

La Unidad de Data Science acogió al equipo del Automatic Learning for the Rapid Classification of Events (ALeRCE) para realizar una hackatón y un workshop buscando desarrollar nuevos proyectos, fuera de la cotidianeidad del agente astronómico. Con el objetivo de impulsar la innovación y la creatividad, más allá de las tareas habituales, es que se reunieron los miembros del bróker ALeRCE, para llevar a cabo diferentes proyectos –originales y que no estuvieran en la agenda a corto plazo- en tan solo una semana. En las dependencias de la UDS UdeC y contando con ingenieros e ingenieras de Software y de Machine Learning, y astrónomos/as, tras una hackatón se seleccionaron cuatro proyectos para trabajar, que se abordaron en cuatro grupos. Con el equipo distribuido en distintas partes de Chile -Santiago, Concepción y Valparaíso- para Guillermo Cabrera, co-director y miembro  del comité científico de ALeRCE, “es importante que cada cierto tiempo estemos todos reunidos para conocernos un poco más y generar un vínculo más fuerte”. “Nos dedicamos a resolver un problema específico que no había sido prioridad en el pasado, pero que en tan solo una semana generó cuatro nuevos productos. Avanzamos significativamente más rápido de lo habitual durante el año, ya que todos estábamos enfocados en un objetivo concreto. Para el proyecto es súper importante porque podemos tener prototipos de productos que apoyan el sistema”. Las ideas a desarrollar fueron, una herramienta para identificar objetos astronómicos en diferentes catálogos; otra herramienta interactiva para seleccionar el periodo de una estrella; e identificar objetos similares en base a diferentes características, permitiendo detectar qué objetos comparten similitudes y cuán cercanos están entre sí. Y el último proyecto consistió en el desarrollo de un sistema basado en GPT, que recibe información de todos los servicios disponibles en ALeRCE, con lo que el sistema proporcionará orientación y sugerencias sobre cómo abordar diversos problemas, guiando al usuario hacia las herramientas y recursos adecuados. «Son ideas que ya habíamos discutido, pero debido a la falta de tiempo, tanto por la naturaleza de ALeRCE como por nuestras responsabilidades individuales, no las llevábamos a cabo. Todas se incluirán en algún momento en el proyecto principal”, comentó el co-director y miembro comité estratégico ALeRCE, Francisco Förster. “Esta semana nos permitirá evaluar el trabajo que implica cada uno de ellos. Uno se da cuenta de que es más fácil de lo que se pensaba; solo era cuestión de dedicarse», destacó. Vigilando el cielo Como un proyecto pionero en Chile, ALeRCE es un agente astronómico virtual, cuyo objetivo se enfoca en clasificar objetos astronómicos variables en el tiempo, reportados por grandes telescopios que mapean el cielo todas las noches. Creado en 2017, nació como una colaboración entre el Instituto Milenio de Astrofísica (MAS) y el Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile, uniéndose posteriormente la Fundación Data Observatory (DO), y la Universidad de Concepción (UdeC). ALeRCE se integra con la red de telescopios ATLAS, financiados por la NASA, cuyo objetivo es detectar y alertar de forma temprana asteroides que presenten un riesgo para la vida en el planeta. Para lograrlo, procesa datos de ATLAS y los combina en tiempo real con observaciones del Zwicky Transient Facility (ZTF) en California, EE. UU., convirtiéndose así en el primer bróker que combina grandes flujos de datos en un sistema multi telescopio global12.

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Innovación y Ciencia de Datos: MACI tiene su primer y primera egresada

Dirigido a profesionales de diversas disciplinas que deseen adquirir herramientas en ciencia de datos junto a competencias trasversales en innovación, el Magíster en Ciencia de Datos para la Innovación, ya tiene a su primer egresado, Thomas Schade y egresada, Carla Araneda. Para Thomas, Ingeniero Civil Biomédico UdeC, quien trabaja en Health Tracker Analytics, cursar el magíster fue una grata experiencia, “tuve compañeros y profesores de muy diferentes áreas, con quienes pude compartir y aprender sobre sus diferentes perspectivas y experiencias”. “La forma en que se entregaron los contenidos, el equilibrio entre elementos de innovación y programación, y todas las instancias que se generaron a través del MACI fueron experiencias muy enriquecedoras” añadió Schade. Dentro de los aprendizajes que más destaca se encuentran los temas de innovación y formas de incorporar la ciencia de datos en el trabajo o directamente en emprendimientos. “Conocer las diferentes modalidades de trabajo que mejor se adaptan a los cambios, la forma en que se deben organizar proyectos, y relacionarlo directamente con el trabajo de programación que debe hacerse me parece algo muy favorable, y un aprendizaje muy único entregado por el MACI” comentó. Por otro lado, la actual supervisora de equipamiento médico y mobiliario clínico en el Hospital Regional de Antofagasta e Ingeniera Civil Biomédica UdeC, Carla Araneda, destacó el enorme poder de los datos, “esto es un hecho. Mi objetivo era adquirir las herramientas técnicas que me permitiesen trabajar con datos del ámbito social, para que así, se tomasen decisiones informadas”. En cuanto a cómo integrará su formación académica en su área de trabajo, Carla ve una posibilidad en analizar los registros e historial de fallas de los equipos médicos. “Esto serviría para definir patrones de las fallas y así poder adelantar “ciertas” medidas preventivas con el objetivo de maximizar la disponibilidad del equipamiento, sobre todo los equipos de mayor criticidad”. El programa busca que sus estudiantes identifiquen el valor de los datos a partir de procesos y problemas propios de sus ámbitos de acción, para mejorarlos mediante soluciones innovadoras de base tecnológica. Más información del Magíster  https://cdia.udec.cl/magister-en-ciencia-de-datos-para-la-innovacion/

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CRÉDITOS 6 / 48 HORAS

Fundamentos de bases de datos y algoritmos

Esta asignatura está orientada a la formación de competencias básicas para la solución de problemas de naturaleza algorítmica elemental, junto con el diseño y consulta de bases de datos relacionales de baja complejidad. Contempla el desarrollo de habilidades básicas en programación y algoritmos e incluye conceptos fundamentales para el trabajo con bases de datos.