Vés al contingut (premeu Retorn)

Un grup d’estudiants del MCTS presenten treballs pràctics de l’assignatura SocioEnvironmental Data Science al congrés internacional de Marrakech

Un grup d’estudiants del MCTS presenten treballs pràctics de l’assignatura SocioEnvironmental Data Science al congrés internacional de Marrakech

L'assignatura "SocioEnvironmental Data Science", optativa del Màster en Ciencies i Tecnologia de la Sostenibilitat, coordinada per la professora Karina Gibert, organitza les pràctiques al voltant de dos projectes de llarga durada que realitzen els estudiants en dos equips de treball, i aplicant les técniques del Data Science a dades reals que fan referència a problemes de sostenibilitat. La primera part dels treballs realitzats en el segon quadrimestre del curs 2016-2017 han estat acceptats al congrés internacional ISI 2017 (61st World Statistics Congress, http://payment.isi2017.org/) que se celebra a Marrakech entre el 16 i el 21 de juliol de 2017.


Els treballs seran presentats com a pòsters i es publicaran com a comunicacions curtes a les actes del congrés. Amb l'ajut de la professora es van sotmetre els resums al mes d'abril i recentment s'ha rebut l'acceptació per part del comitè científic del congrés. "International Statistical Institute" és una de les organitzacions més antigues i prestigioses que vertebren la comunitat científica en l'àmbit estadístic. Els títols dels dos treballs acceptats són: "Miembro del IASC Committee on Computational Statistics and Data Mining for Knowledge Discovery (International Association of Statistical Computing)" i "Finding profiles on the energetic sector of G20 countries from 1990".


Aquest és el segon any que s'imparteix l'assignatura i el curs passat es va desenvolupar una iniciativa similar en el congrés bianual de la "International Environmental Modelling and Software Society" celebrada a Toulouse (França). Aquests dos congressos són bianuals i se celebren per anys alterns, la qual cosa obre una via de continuïtat per donar repercussió en àmbit internacional als projectes desenvolupats dins l'assignatura de "Socio Environmental Data Science".