Extracción y explotación de conocimiento para la gestión en línea de datos en ciencias del mar
El objetivo general de esta investigación es estudiar y desarrollar grafos de conocimiento para la gestión integrada y visualización de datos en línea de ciencias del mar a través de tecnologías Big Data y datos provenientes de campañas oceanográficas, de repositorios de Biodiversidad marina y de da...
Autores principales: | , , , , , |
---|---|
Formato: | Objeto de conferencia |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
2022
|
Materias: | |
Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/143371 |
Aporte de: | SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata Ver origen |
id |
I19-R120-10915-143371 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
I19-R120-10915-1433712022-10-05T20:02:07Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/143371 isbn:978-987-48222-3-9 Extracción y explotación de conocimiento para la gestión en línea de datos en ciencias del mar Zàrate, Marcos Buckle, Carlos Mazzanti, Renato Lewis, Mirtha Noemí Nuñez, Gustavo Ceballos, Darío 2022-04 2022 2022-10-05T16:53:49Z es Ciencias Informáticas Grafos de conocimiento Datos abiertos enlazados Grandes volúmenes de datos Datos oceanográficos El objetivo general de esta investigación es estudiar y desarrollar grafos de conocimiento para la gestión integrada y visualización de datos en línea de ciencias del mar a través de tecnologías Big Data y datos provenientes de campañas oceanográficas, de repositorios de Biodiversidad marina y de datos ambientales. En una primera etapa será acotado al golfo San Jorge (GSJ) dado que se cuenta con datos provenientes de las campañas realizadas por el grupo de trabajo GSJ, perteneciente a la iniciativa Pampa Azul y luego puede ser escalable a otros espacios marinos donde se cuente con información de campañas oceanográficas así como estaciones fijas con sensores ambientales remotos. El impacto esperado de esta investigación será el de permitir una gestión confiable de los datos y una explotación adecuada en línea, para garantizar la preservación y el acceso a nuestros activos nacionales de investigación multidisciplinar. El proyecto se realiza en conjunto entre LINVI-FI-UNPSJB y CESIMAR-CENPAT-CONICET. En el proyecto participan docentes investigadores de la carrera de Licenciatura en Informática, investigadores, un becario post-doctoral y un becario CONICET y un estudiante avanzado aspirante a beca EVC-CIN. Red de Universidades con Carreras en Informática Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 153-156 |
institution |
Universidad Nacional de La Plata |
institution_str |
I-19 |
repository_str |
R-120 |
collection |
SEDICI (UNLP) |
language |
Español |
topic |
Ciencias Informáticas Grafos de conocimiento Datos abiertos enlazados Grandes volúmenes de datos Datos oceanográficos |
spellingShingle |
Ciencias Informáticas Grafos de conocimiento Datos abiertos enlazados Grandes volúmenes de datos Datos oceanográficos Zàrate, Marcos Buckle, Carlos Mazzanti, Renato Lewis, Mirtha Noemí Nuñez, Gustavo Ceballos, Darío Extracción y explotación de conocimiento para la gestión en línea de datos en ciencias del mar |
topic_facet |
Ciencias Informáticas Grafos de conocimiento Datos abiertos enlazados Grandes volúmenes de datos Datos oceanográficos |
description |
El objetivo general de esta investigación es estudiar y desarrollar grafos de conocimiento para la gestión integrada y visualización de datos en línea de ciencias del mar a través de tecnologías Big Data y datos provenientes de campañas oceanográficas, de repositorios de Biodiversidad marina y de datos ambientales.
En una primera etapa será acotado al golfo San Jorge (GSJ) dado que se cuenta con datos provenientes de las campañas realizadas por el grupo de trabajo GSJ, perteneciente a la iniciativa Pampa Azul y luego puede ser escalable a otros espacios marinos donde se cuente con información de campañas oceanográficas así como estaciones fijas con sensores ambientales remotos. El impacto esperado de esta investigación será el de permitir una gestión confiable de los datos y una explotación adecuada en línea, para garantizar la preservación y el acceso a nuestros activos nacionales de investigación multidisciplinar. El proyecto se realiza en conjunto entre LINVI-FI-UNPSJB y CESIMAR-CENPAT-CONICET. En el proyecto participan docentes investigadores de la carrera de Licenciatura en Informática, investigadores, un becario post-doctoral y un becario CONICET y un estudiante avanzado aspirante a beca EVC-CIN. |
format |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
author |
Zàrate, Marcos Buckle, Carlos Mazzanti, Renato Lewis, Mirtha Noemí Nuñez, Gustavo Ceballos, Darío |
author_facet |
Zàrate, Marcos Buckle, Carlos Mazzanti, Renato Lewis, Mirtha Noemí Nuñez, Gustavo Ceballos, Darío |
author_sort |
Zàrate, Marcos |
title |
Extracción y explotación de conocimiento para la gestión en línea de datos en
ciencias del mar |
title_short |
Extracción y explotación de conocimiento para la gestión en línea de datos en
ciencias del mar |
title_full |
Extracción y explotación de conocimiento para la gestión en línea de datos en
ciencias del mar |
title_fullStr |
Extracción y explotación de conocimiento para la gestión en línea de datos en
ciencias del mar |
title_full_unstemmed |
Extracción y explotación de conocimiento para la gestión en línea de datos en
ciencias del mar |
title_sort |
extracción y explotación de conocimiento para la gestión en línea de datos en
ciencias del mar |
publishDate |
2022 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/143371 |
work_keys_str_mv |
AT zaratemarcos extraccionyexplotaciondeconocimientoparalagestionenlineadedatosencienciasdelmar AT bucklecarlos extraccionyexplotaciondeconocimientoparalagestionenlineadedatosencienciasdelmar AT mazzantirenato extraccionyexplotaciondeconocimientoparalagestionenlineadedatosencienciasdelmar AT lewismirthanoemi extraccionyexplotaciondeconocimientoparalagestionenlineadedatosencienciasdelmar AT nunezgustavo extraccionyexplotaciondeconocimientoparalagestionenlineadedatosencienciasdelmar AT ceballosdario extraccionyexplotaciondeconocimientoparalagestionenlineadedatosencienciasdelmar |
_version_ |
1748416626500304896 |