Vol. 9 Núm. 1 (2023): AGRANDA 2023 - Simposio Argentino de Ciencia de Datos y Grandes Datos

AGRANDA - Simposio Argentino de Ciencia de Datos y GRANdes DAtos

• Nota Editorial

  Cecilia Ruz, Manuela Cerdeiro, Pablo Turjanski

  • pdf

• Predicción de la satisfacción del usuario a partir de chats de atención al cliente

  Alejandro Romanisio, Agustín Gravano

  • pdf

• Cuantificando la organización social a través del procesamiento del lenguaje natural

  Franco Demarco, Juan Manuel Ortiz de Zarate, Esteban Feuerstein

  • pdf

• Minería de Textos para Clasificación y Análisis de Sentimientos de Relatos Personales

  Adriana Soledad Ruiz Diaz, Miguel Mendez Garabetti

  • pdf

• Identificación de Diferencias y Similitudes Estructurales en las Redes Interindustriales de Empleo de Argentina

  Sergio Andrés De Raco, Viktoriya Semeshenko

  • pdf

• Characterizing Community Structures on Social Media Over Time: A Graph Learning Approach

  María Victoria Zolezzi, Federico Albanese, Esteban Feuerstein

  • pdf (English)

• Redes sociales basadas en ubicación en Buenos Aires (2009-2015)

  Leonardo Salvador Rocco, Marcelo A. Soria

  • pdf

• Quantifying Cultural Diversity in Social Networks: A Community Embedding Approach Defining Diversity Measures through Graph and Machine Learning Techniques

  Abi Oppenheim, Federico Albanese, Esteban Feuerstein

  • pdf (English)

• Modelo Cliente-Servidor sin Control de Estado para Aprendizaje Profundo de Datos en Dispositivos IoT Aplicados a Parámetros Ambientales

  Javier Adolfo Ouret, Luciano Parodi

  • pdf

• Reúso de un modelo de Aprendizaje Profundo para reconocimiento de dígitos manuscritos

  Mauro José Pacchiotti, Luciana Ballejos, Mariel Ale

  • pdf

• Conferencia Invitada: AutoML: la serpiente que se muerde la cola

  Ernesto Mislej

• Panel Invitado: Ciencia de Datos en el Estado, Oportunidades y Desafíos

  María Florencia Asef Horno, Melisa Breda, Maria del Rosario Bruera, Victoria Dumas, Mariana Kunst, Cecilia Ruz

• Conferencia Invitada: Implementación de Data Mesh en una organización

  Adrián Quilis, Agustín Acal