En Primera Persona | Antonio Tralice: “El secreto es no bajar los brazos”

Antonio Tralice es un joven tucumano de 36 años, egresado de la carrera de Ingeniería en Computación de nuestra Facultad, Máster en Data Science y emprendedor en la Industria de la Educación Tecnológica. En sus ratos libres practica escalada y programación.
Cofundó dos startups dedicadas a capacitar para la programación digital. Sus proyectos lo llevaron a codearse con los número uno de la innovación tecnológica a nivel mundial.

Leer más

Noticias | Iniciaron las XV Jornadas de Ciencia y Tecnología del NOA, en Salta

El consorcio CODINOA, formado por las Facultades de Ingeniería de las Universidades Nacionales de Catamarca, Jujuy, Salta, Santiago del Estero y Tucumán, organizó una vez más estas Jornadas multidisciplinarias, permitiendo la convergencia de todas las áreas del conocimiento relacionadas con la ingeniería, las ciencias exactas y la tecnología, en un mismo foro académico regional de profesionales, docentes, investigadores y estudiantes. 

Leer más

Invitación | Seminario “Métodos para descomponer señales y aplicación a ritmos biológicos”.

En el marco de los Seminarios de estudiantes de la carrera de Licenciatura en Matemática de la FACET, se invita a los interesados a participar del encuentro titulado “Métodos para descomponer señales y aplicación a ritmos biológicos”, el próximo jueves 29 de septiembre, a las 12:00 hs, en el aula 2.4.8 de nuestra Facultad.

Resumen del Seminario:

La estacionalidad (o periodicidad) y la tendencia son características que describen una secuencia observada, y extraer estas características es un tema importante en muchos campos científicos. Sin embargo, no es una tarea fácil para los métodos existentes analizar simultáneamente la tendencia y la estacionalidad, especialmente cuando varían en el tiempo. Además, la robustez a los errores en general no está garantizada y conseguir una descomposición se vuelve aún más desafiante cuando existen múltiples componentes estacionales.
En este trabajo se estudia la efectividad de los métodos EMD, TBATS, y la transformada Synchrosqueezing (SST) para descomponer series temporales (o señales) de diversa complejidad y con diversos tipos de errores. También se discuten los resultados de una serie de simulaciones y la extracción de modas de una serie temporal de movimiento de codornices para identificar sus ciclos.

Disertante: Sofia Nieva, Lic. en Matemática Aplicada (UBA)
Día: Jueves 29/09/22
Hora: Desde 12 hs hasta 12:30 hs
Lugar: Aula 2.4.8
Área de interés: Series Temporales, Ciencia de Datos.