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Cdla. Universitaria Km. 1 1/2 . Vía Km 26. Milagro - Guayas – Ecuador /E- Mail: redhemabigdat@gmail.com :
Presentación de la Red:
La   Red   de   Herramientas   Estadísticas   Multivariantes   para   el   Análisis   de   Big   Data,   con   Nro.   SENESCYT   2018-040_REG-RED-18-0011,   nace   como
iniciativa   del   Programa   de   Doctorado   en   Estadística   Multivariante   Aplicada   de   la   Universidad   de   Salamanca,   y   del   proyecto   de   especialistas   en   Estadística
Aplicada   presentada   por   la   Espol   en   el   año   2015,   para   la   sociedad   ecuatoriana,   reuniendo   a   personal   investigador   en   formación   y/o   profesionales   con
orientación   en   métodos   cuantitativos,   procedentes   de   diversos   grados   como   Matemáticas,   Estadística,   Informática,   Agronomía,   Biología,   Física,   Economía,
Dirección   de   Empresas,   Ingeniería,   Ciencias   Ambientales,   Biotecnología,   Medicina,   Ciencias   Sociales,   Ciencias   del   Comportamiento,   etc...,   recogido   en
esta   propuesta   se   enmarca   perfectamente   en   las   necesidades   demandadas   por   organismos   oficiales,   institutos   de   investigación,   empresas,   hospitales,
industrias,   etc   …,   para   lo   cual   dos   universidades   ecuatorianas   presentan   la   propuesta   de   la   red   siendo   estas   la   Universidad   Estatal   de   Milagro   (UNEMI),   la
Escuela   Superior   Politécnica   del   Litoral   (ESPOL)   y   la   Universidad   de   Salamanca   de   España   que   forman   esta   Red,     con   la   misión   de   contribuir   a   la
generación   de   conocimiento   sobre   temas   de   desarrollo   económico,   social   e   institucional   mediante   investigaciones   interdisciplinarias,   con   rigurosidad
técnica,   con   base   en   las   mejores   prácticas   internacionales,   que   vayan   a   dirigir   su   futuro   profesional   hacia   el   ámbito   académico   o   investigación   en   Estadística
Multivariante.
Pertinencia de la Red:
Fortalecer   las   capacidades   y   potencialidades   en   la   formación   universitaria,   por   su   específico   carácter   científico,   se   quiere   contribuir   al   desarrollo   del
Análisis   de   Datos   y   tiene   como   objetivo   prioritario   favorecer   la   investigación   multidisciplinaria   en   la   cual   se   basa   fundamentalmente,   en   la   producción   de
conocimientos   científicos   y   tecnológicos.   Es   por   medio   de   los   grupos   de   investigación   y   las   redes   de   investigación,   que   la   Universidad   puede   contribuir   de
manera   significativa   en   los   campos     de   educación   e   investigación     en   el   área   del   procesamiento     y   análisis   masivo   de   datos,   mejorar   los   mecanismos   de
procesamiento    masivo    de    datos,    incluyendo       los    desafíos    que    surgen    al    modelar,    evaluar,    analizar,    utilizar    y    construir    estos    sistemas,    mejorar    el
conocimiento   y   solución   de   los   problemas   de   la   sociedad   y   tiene   como   meta   aportar   el   propio   quehacer   académico   de   la   formación   de   estudiantes   y
docentes.
Objetivo de la Red: Presentar los nuevos sistemas de aprendizaje basado en el análisis de grandes cantidades de datos, extraídos directamente de los estudiantes, docentes y responsables de la educación, salud, empresa, etc.… y de las aplicaciones realizadas por los académicos nacionales e internacionales. Entender por qué el Big Data estará presente en todos los centros educativos del futuro La Red de investigación también trata de aglutinar en sus proyectos multidisciplinarios a otros grupos de investigación nacionales e internacionales y de otras instituciones de educación, empresas públicas, privadas, fundaciones u organizaciones para contribuir a la construcción de una amplia base de datos que servirá de sustento para análisis y redacción científica. Promover la actualización y difusión de la metodología empleada en el Big Data por medio de cursos y talleres. Entender las nuevas tecnologías que están capturando una cantidad ingente de datos, la cual permite buscar patrones significativos y conocimientos sobre cómo aprenden los estudiantes.