@conference{Umaquinga2016b,

title = {Versión extendida: Propuesta de análisis visual de datos en Big Data usando reducción de dimensión interactiva . Proposal for visual analysis of Big Data using interactive dimensionality reduction},

author = {A C Umaquinga-Criollo and D H Peluffo-Ordóñez and P D Rosero-Montalvo and M V Cabrera-Álvarez and J C Alvarado-Pérez and A J Anaya-Isaza},

url = {https://www.researchgate.net/publication/316056310_Propuesta_de_analisis_visual_de_datos_en_Big_Data_usando_reduccion_de_dimension_interactiva_Proposal_for_visual_analysis_of_Big_Data_using_interactive_dimensionality_reduction 

https://issuu.com/utnuniversity/docs/ebook-tecnologias-aplicadas-a-la-in/160 

https://issuu.com/utnuniversity/docs/ebook-tecnologias-aplicadas-a-la-in},

isbn = {978-9942-987-17-3},

year  = {2016},

date = {2016-12-01},

booktitle = {Libro Tecnología Aplicada a la Ingeniería UTN 2016},

pages = {145-154},

publisher = {UTN},

abstract = {En la actualidad se puede evidenciar un crecimiento exponencial del volumen de datos, dando lugar al área emergente denominada Big Data. Paralelamente a este crecimiento, ha aumentado la demanda de herramientas, técnicas y dispositivos para almacenar, transmitir y procesar datos de alta dimensión. La mayoría de metodologías existentes para procesar datos de alta dimensión producen resultados abstractos y no envuelven al usuario en la elección o sintonización las técnicas de análisis. En este trabajo proponemos una metodología de análisis visual de Big Data con principios de interactividad y controlabilidad de forma que usuarios (incluso aquellos no expertos) puedan seleccionar intuitivamente un método de reducción de dimensión para generar representaciones inteligibles para el ser humano.},

keywords = {análisis visual, Big data, reducción de dimensión},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{Umaquinga2016a,

title = {Propuesta de análisis visual de datos en Big Data usando reducción de dimensión interactiva},

author = {A C Umaquinga-Criollo and D H Peluffo-Ordóñez and M V Cabrera-Álvarez and J C Alvarado-Pérez and A J Anaya-Isaza},

url = {https://www.researchgate.net/publication/311457198_Propuesta_de_analisis_visual_de_datos_en_Big_Data_usando_reduccion_de_dimension_interactiva},

year  = {2016},

date = {2016-11-14},

booktitle = {Avances Tecnológicos 3ras Jonadas Internacionales FICA 2016},

publisher = {UTN},

abstract = {En la actualidad se puede evidenciar un crecimiento exponencial del volumen de datos, dando lugar al área emergente denominada Big Data. Paralelamente a este crecimiento, ha aumentado la demanda de herramientas, técnicas y dispositivos para almacenar, transmitir y procesar datos de alta dimensión. La mayoría de metodologías existentes para procesar datos de alta dimensión producen resultados abstractos y no envuelven al usuario en la elección o sintonización las técnicas de análisis. En este trabajo proponemos una metodología de análisis visual de Big Data con principios de interactividad y controlabilidad de forma que usuarios (incluso aquellos no expertos) puedan seleccionar intuitivamente un método de reducción de dimensión para generar representaciones inteligibles para el ser humano.},

keywords = {análisis visual, Big data, reducción de dimensión},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}