Sobre el análisis de la forma de los datos: un nuevo paradigma en ciencia de datos

Autores/as

  • Jesús Francisco Espinoza-Fierro Universidad de Sonora
  • Yitzhak David Gutiérrez-Moya Universidad de Sonora
  • Rosalía Guadalupe Hernández-Amador Universidad de Sonora

DOI:

https://doi.org/10.29105/cienciauanl22.96-4

Palabras clave:

análisis topológico de datos, complejo de Vietoris-Rips, complejo de Cech, bola minimal

Resumen

La ciencia de datos es un área multidisciplinaria en la que convergen herramientas de estadística, cómputo científico, matemáticas puras y un profundo entendimiento del contexto del problema a estudiar. Dentro de esta área han surgido recientes investigaciones en las que el análisis se enfoca en un aspecto más cualitativo del estudio, a saber: la forma de los datos. En el presente trabajo describimos esquemáticamente algunas de las herramientas para implementar dicho análisis y presentamos como propuesta un algoritmo eficiente, auxiliar en el estudio de estructuras de baja dimensión simplicial, inmersas en un espacio de representabilidad de dimensión alta.

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Biografía del autor/a

Jesús Francisco Espinoza-Fierro, Universidad de Sonora

Licenciado en Matemáticas por la UniSon. Doctor en Ciencias Matemáticas, con especialidad en Topología Algebraica, por la UNAM. Profesor-investigador e integrante del núcleo básico del Programa de Posgrado  de Matemáticas de la UniSon. Cuenta con perfil Prodep. Sus líneas de interés son la geometría  computacional, teorías de homología y series de tiempo simpliciales, así como sus aplicaciones en ciencia  de datos en el área de la salud, medio ambiente y mercados de criptoactivos. Miembro del SNI, nivel candidato.

Yitzhak David Gutiérrez-Moya, Universidad de Sonora

Licenciado en Matemáticas por la UniSon. Estudiante de la Licenciatura en Ciencias de la Computación de  la UniSon. Colaborador en el grupo de trabajo en Análisis Topológico de Datos-UniSon a través del Proyecto  Prodep Métodos de topología combinatoria en el análisis de datos, para actividades de investigación en  geometría computacional.

Rosalía Guadalupe Hernández-Amador, Universidad de Sonora

Licenciada en Matemáticas por la UniSon. Maestra en Ciencias Matemáticas por la UNAM. Doctora en  Ciencias Matemáticas por la UniSon. Sus líneas de investigación son la geometría (diferencial y discreta) y  sus aplicaciones en ciencia de datos.

Citas

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Publicado

2023-10-26

Cómo citar

Espinoza-Fierro, J. F., Gutiérrez-Moya, Y. D., & Hernández-Amador, R. G. (2023). Sobre el análisis de la forma de los datos: un nuevo paradigma en ciencia de datos. Revista Ciencia UANL, 22(96), 54–59. https://doi.org/10.29105/cienciauanl22.96-4

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