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Proceedings of the International Conference on Information Technology & Systems (ICITS 2018)
This book includes a selection of articles from the 2018 International Conference on Information Technology & Systems (ICITS 18), held on January 10 – 12, 2018, at the Universidad Estatal Península de Santa Elena, Libertad City, Ecuador. ICIST is a global forum for researchers and practitioners to present and discuss recent findings and innovations, current trends, lessons learned and the challenges of modern information technology and systems research, together with their technological development and applications. The main topics covered include information and knowledge management; organizational models and information systems; software and systems modeling; software systems, architectures, applications and tools; multimedia systems and applications; computer networks, mobility and pervasive systems; intelligent and decision support systems; big data analytics and applications; human–computer interaction; ethics, computers & security; health informatics; and information technologies in education.
Data Mining and Big Data
This book constitutes the refereed proceedings of the Third International Conference on Data Mining and Big Data, DMBD 2018, held in Shanghai, China, in June 2018. The 74 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 126 submissions. They are organized in topical sections named: database, data preprocessing, matrix factorization, data analysis, visualization, visibility analysis, clustering, prediction, classification, pattern discovery, text mining and knowledge management, recommendation system in social media, deep learning, big data, Industry 4.0, practical applications
Applied Computer Sciences in Engineering
This two-volume set (CCIS 915 and CCIS 916) constitutes the refereed proceedings of the 5th Workshop on Engineering Applications, WEA 2018, held in Medellín, Colombia, in October 2018. The 41 revised full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 101 submissions. The papers are organized in topical sections such as green logistics and optimization, Internet of Things (IoT), digital signal processing (DSP), network applications, miscellaneous applications.
Learning Technology for Education Challenges
This book constitutes the refereed proceedings of the 7th International Workshop on Learning Technology for Education Challenges, LTEC 2018, held in Žilina, Slovakia, in August 2018. The 25 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 54 submissions. The papers are organized in the following topical sections: Gamification and learning; learning and knowledge transfer; learning technologies applications; virtual learning environments; and mobile learning and MOOCs. LTEC 2018 examines how these technologies and pedagogical advances can be used to change the way teachers teach and students learn, while giving special emphasis to the pedagogically effective ways we can harness these new technologies in education.
Computational Science and Its Applications – ICCSA 2018
The five volume set LNCS 10960 until 10964 constitutes the refereed proceedings of the 18th International Conference on Computational Science and Its Applications, ICCSA 2018, held in Melbourne, Australia, in July 2018. Apart from the general tracks, ICCSA 2018 also includes 34 international workshops in various areas of computational sciences, ranging from computational science technologies, to specific areas of computational sciences, such as computer graphics and virtual reality.
Analítica de datos y rendimiento académico
En la literatura se encuentran diversos medios que, según las investigaciones, facilitan o ayudan al proceso educativo, como los dispositivos móviles (tabletas y teléfonos) y los reproductores de música como medio de formación de los estudiantes; este proceso es conocido como Mobile Learning (M-Learning). De forma similar, se encuentran también los juegos como estrategia de enseñanza (Game-Learning o G-Learning), así como el uso de las potenciali-dades del aprendizaje electrónico (E-Learning) y de la enseñanza presencial, que dan origen al aprendizaje bimodal (B-Learning). La analítica del aprendizaje (learning analytics) es un nuevo paradigma desarrollado por la generación de un...
Procesos de fabricación en polímeros y cerámicos
Este libro hace un recuento referente a los materiales, pasando por su estructura, propiedades y clasificación (metálicos, poliméricos, cerámicos y compuestos), para ahondar en los procesos de fabricación por medio de los cuales se transforma la materia prima para obtener una pieza de mayor valor (producto terminado). Lo anterior con el objetivo de que el lector se familiarice con los materiales y los procesos de manufactura a través de conceptos teóricos y ejercicios o problemas resueltos que permitan comprender mejor cada una de las transformaciones de materiales realizadas por medio de los diferentes equipos industriales. Surge de una inquietud frecuente en los docentes encargados de impartir las asignaturas relacionadas con los Materiales de Ingeniería y proceso de manufactura, como son llamadas en los currículos universitarios tradicionales de las carreras de ingeniería mecánica, industrial y afines, con el fin de explorar la posibilidad de generar en el estudiante universitario nuevas competencias que faciliten al egresado su actuar profesional a través de la utilización y procesamiento de los diferentes tipos de materiales.
Procesos de fabricación en metales
Este libro hace un recuento referente a los materiales, pasando por su estructura, propiedades y clasificación (metálicos, poliméricos, cerámicos y compuestos), para ahondar en los procesos de fabricación por medio de los cuales se transforma la materia prima para obtener una pieza de mayor valor (producto terminado). Lo anterior con el objetivo de que el lector se familiarice con los materiales y los procesos de manufactura a través de conceptos teóricos y ejercicios o problemas resueltos que permitan comprender mejor cada una de las transformaciones de materiales realizadas por medio de los diferentes equipos industriales. Surge de una inquietud frecuente en los docentes encargados de impartir las asignaturas relacionadas con los Materiales de Ingeniería y proceso de manufactura, como son llamadas en los currículos universitarios tradicionales de las carreras de ingeniería mecánica, industrial y afines, con el fin de explorar la posibilidad de generar en el estudiante universitario nuevas competencias que faciliten al egresado su actuar profesional a través de la utilización y procesamiento de los diferentes tipos de materiales.
Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas
Las herramientas de aprendizaje automático están siendo muy utilizadas por sus buenas aproximaciones al predecir el rendimiento académico de los estudiantes. Se analiza información de la última década con el objetivo de identificar los factores que influyen sobre el rendimiento académico en el nivel superior, a partir de modelos realizados por medio de técnicas de aprendizaje automático. Se plantea una clasificación en factores académicos, sociodemográficos, de aprendizaje en línea, de gestión académica, psicosocial y de entorno académico. También se identifican los algoritmos más usados en su predicción. Adicionalmente, la detección de las variables que más influyen en el fenómeno permitirá implementar algoritmos de Machine Learning pertenecientes a otras ramas de este campo. Así pues, al ahondar un poco más sobre la aplicación de herramientas de Machine Learning en educación superior, este trabajo servirá a docentes e investigadores que deseen investigar estos temas.
Algoritmos supervisados y de ensamble con python
El objetivo principal de este libro es proporcionar una visión general sobre cómo el Machine learning y sus técnicas pueden aplicarse para predecir variables numéricas o categóricas en diversos campos del conocimiento. Además, aborda temas clave para aquellos que desean realizar trabajos o investigaciones que impliquen el análisis de datos, sin tener conocimientos sobre la implementación de algoritmos de clasificación o regresión. Este texto ofrece una explicación detallada de las técnicas y algoritmos de Machine learning, acompañados de ejemplos de código en Jupyter (Python), que permiten a los lectores sumergirse en este fascinante campo. Guiará al lector a través de pasos sucesivos y precisos para construir modelos de predicción de variables, ya sean numéricas o categóricas. Es importante señalar que, si bien algunos contenidos pueden parecer similares a los disponibles en blogs o en internet, este libro ofrece una guía completa y estructurada para comprender y aplicar eficazmente las técnicas de Machine learning.
