Temas teórico – prácticos para desarrollar en el pregrado de Tecnologías de Información.
MODELOS NO SUPERVISADOS ALTAMENTE INTERPRETABLES APLICADOS A XXX
(XXX es cualquier escenario del cual tenga datos. Ejemplo: Modelos no supervisados interpretables aplicables en la detección de cáncer de mama. Esta temática puede tener dos vertientes, una orientada a datos tabulares y otra orientada a la comparación de imágenes. Por supuesto, la primera es Minería de Datos, la segunda es Aprendizaje profundo.
La idea es ir más allá de las regresiones logísticas, lineales y árboles de decisión y realizar una investigación aplicada donde convergen modelos más contemporáneos enriquecidos con bibliotecas que ayuden a comprender la importancia de las características (columnas. atributos) y sus valores, transparentando así las decisiones de los modelos conforme las exigencias actuales y futuras normas de protección de datos. La integración de estas tecnologías en un entorno web y su desarrollo bajo un IDE único es fundamental
PROTOTIPOS
DE
SISTEMAS
DE RECOMENDACIÓN XXX CON BASE EN BUENAS
DE PERIODISMO DE LOS DATOS. (dónde XXX puede ser para Mobile/Web)
PRÁCTICAS
Si tiene contacto con alguien de prensa o un departamento de comunicación, de digamos un gran alcance (fundamental, sino esta casi imposible de hacer), este tema puede ser viable
MODELOS DE APRENDIZAJE EN CONJUNTO ALTAMENTE INTERPRETABLES APLICADOS EN LA PREDICCIÓN DE DIABETES MELLITUS.
Esta es una variante del tema 1, Diabetes es un ejemplo, porque puede ser cualquier tema del que datos tenga, usualmente de libre acceso en algunos sitios como estos que he compartido en los sílabos de las asignaturas que dicto en Tecnologías de Información:
• La comunidad Kaggle https://www.kaggle.com/
• Programa de datos abiertos de AWS https://aws.amazon.com/opendata/
• Azure Open Datasets: https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets
• Datos públicos de Google Cloud: https://cloud.google.com/public-datasets
• Google dataset search: https://datasetsearch.research.google.com/
• Datos del gobierno de EEUU: https://www.data.gov/
• Dataset de investigaciones publicadas en IEEE: https://ieee-dataport.org/datasets
• Nuestro INEC: https://tinyurl.com/ywlqjpa9
• Repositorio de la University of California, Irvine UCI
LA MINERÍA DE PROCESOS ES AÚN NOVEDOSA PARA DESARROLLAR TEMAS DE TESIS
LA MINERÍA DE TEXTOS TAMBIÉN LO ES, INCLUSO PUEDES INCORPORARLA EN UNA APLICACIÓN MÓVIL
LOS TABLEROS CONSTRUIDOS EN POWERBI SIGUIENDO UN PROCESO METODOLÓGICO APROPIADO TAMBIÉN SON PROPUESTA BIENVENIDAS-
En todas estas propuestas el componente estadístico es fundamental para leer apropiadamente los resultados de las métricas, preparar de forma adecuada a los datos y generar propuestas comprensibles a los lectores y de conformidad con las normativas emergentes a nivel mundial
No olvides, que en casi todo lo que es tecnologías existen metodologías para seguir, adopte una que le inspire orden, o pide a tu profesor que se te sugiera una Recuerda también que cada profesor es inspiración para nuevos temas de tesis en el pregrado, chequea su Google Académico y mira sus temas favoritos, de pronto coinciden en algo.
Ing. Jorge Pincay Ponce