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Autor/a: search.filters.author.Fonseca Flores, JavierTema: search.filters.subject.Ciencia de Datos

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Mostrando 1 - 8 de 8
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    Item type:Publicación,
    Propuesta metodológica para el fortalecimiento de Ciencia de Datos en la era post-pandemia
    (2026-12-05)
    Fonseca Flores, Javier
    ;
    Suárez Jiménez, Carolina
    ;
    Jiménez Ríos, Daniela
    Se examina el estado actual de Ciencia de Datos a partir de un análisis de series temporales, considerando las particularidades de instituciones de educación superior. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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    Item type:Publicación,
    Evaluación de estrategias de Ciencia de Datos en zonas rurales
    (2026-05-15)
    Suárez Jiménez, Carolina
    ;
    Fonseca Gómez, Camila
    ;
    Fonseca Flores, Javier
    Este trabajo presenta un análisis de Ciencia de Datos utilizando técnicas de aprendizaje profundo (deep learning), con especial énfasis en su aplicación en el ámbito digital. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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    Item type:Publicación,
    Ciencia de Datos en el contexto latinoamericano: un modelo de aprendizaje automático
    (2020-07-14)
    Pérez Prieto, Rodrigo
    ;
    Salazar Reyes, Isabella
    ;
    Fonseca Flores, Javier
    Se examina el estado actual de Ciencia de Datos a partir de un enfoque mixto (cualitativo y cuantitativo), considerando las particularidades de instituciones de educación superior. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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    Item type:Publicación,
    Ciencia de Datos: una perspectiva desde técnicas de análisis multivariado aplicada a el ámbito digital
    (2021-03-26)
    Salazar Reyes, Isabella
    ;
    Fonseca Flores, Javier
    ;
    Pérez Prieto, Rodrigo
    ;
    Pérez Pérez, Valeria
    ;
    Ríos Molina, Laura
    La presente investigación aborda Ciencia de Datos desde un estudio de caso comparativo, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a organizaciones sin ánimo de lucro. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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    Item type:Publicación,
    Evaluación de estrategias de Ciencia de Datos en el ámbito digital
    (2023-11-08)
    González Sánchez, Valeria
    ;
    Fonseca Flores, Javier
    ;
    Salazar Reyes, Isabella
    ;
    Jiménez Ríos, Daniela
    La presente investigación aborda Ciencia de Datos desde un enfoque cuantitativo, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a comunidades rurales. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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    Item type:Publicación,
    Buenas prácticas en Ciencia de Datos
    (2026-03-27)
    Fonseca Flores, Javier
    ;
    Delgado Pérez, Paula
    ;
    Fonseca Gómez, Camila
    ;
    Molina Fernández, Catalina
    Se examina el estado actual de Ciencia de Datos a partir de un enfoque cuantitativo, considerando las particularidades de poblaciones vulnerables. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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    Item type:Publicación,
    Ciencia de Datos: una perspectiva desde un análisis de series temporales aplicada a organizaciones sin ánimo de lucro
    (2020-03-22)
    Pérez Prieto, Rodrigo
    ;
    Fonseca Flores, Javier
    ;
    Salazar Reyes, Isabella
    Este trabajo presenta un análisis de Ciencia de Datos utilizando un diseño experimental controlado, con especial énfasis en su aplicación en poblaciones vulnerables. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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    Item type:Publicación,
    Ciencia de Datos en poblaciones vulnerables: un modelo de aprendizaje automático
    (2022-11-09)
    Pérez Pérez, Valeria
    ;
    Suárez Jiménez, Carolina
    ;
    Fonseca Flores, Javier
    ;
    Ortiz Castillo, Fernanda
    ;
    Ríos Molina, Laura
    Se examina el estado actual de Ciencia de Datos a partir de un diseño experimental controlado, considerando las particularidades de entornos urbanos. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.