Taller de fundamentos en análisis de información y minería de datos para agricultura (Big Data)
En este documento se presentan los resultados y aprendizajes del taller "Fundamentos en Análisis de Información y Minería de Datos para Agricultura (Big Data)", con énfasis en el sector de la caña de azúcar en Guatemala. Este evento se llevó a cabo en el marco de la iniciativa AgriLAC Resiliente, en...
| Autores principales: | , , , , , , , |
|---|---|
| Formato: | Informe técnico |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10568/162721 |
| _version_ | 1855513209448955904 |
|---|---|
| author | Tzorin Herrera, Sofía Jaimes, Diana Gonzalez, Arturo Arias, Diana Pacheco, Monstserrat Chavez Can, Mario Llanos Herrera, Lizeth Navarro Racines, Carlos |
| author_browse | Arias, Diana Chavez Can, Mario Gonzalez, Arturo Jaimes, Diana Llanos Herrera, Lizeth Navarro Racines, Carlos Pacheco, Monstserrat Tzorin Herrera, Sofía |
| author_facet | Tzorin Herrera, Sofía Jaimes, Diana Gonzalez, Arturo Arias, Diana Pacheco, Monstserrat Chavez Can, Mario Llanos Herrera, Lizeth Navarro Racines, Carlos |
| author_sort | Tzorin Herrera, Sofía |
| collection | Repository of Agricultural Research Outputs (CGSpace) |
| description | En este documento se presentan los resultados y aprendizajes del taller "Fundamentos en Análisis de Información y Minería de Datos para Agricultura (Big Data)", con énfasis en el sector de la caña de azúcar en Guatemala. Este evento se llevó a cabo en el marco de la iniciativa AgriLAC Resiliente, en colaboración con el Instituto Privado de Investigación sobre Cambio Climático (ICC), el Centro Guatemalteco de Investigación y Capacitación de la Caña de Azúcar (CENGICAÑA), la Asociación de Técnicos Azucareros de Guatemala (ATAGUA) y diversos ingenios de caña de azúcar, socios clave de la iniciativa. El taller fue organizado por el Centro Internacional de Agricultura Tropical (Alianza Bioversity CIAT) y el Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT). El taller se realizó en Santa Lucía Cotzumalguapa, departamento de Escuintla, Guatemala, los días 15 y 16 de octubre de 2024. Su objetivo fue compartir conocimientos y herramientas útiles para el análisis de información y la minería de datos en aplicaciones agrícolas, especialmente en el contexto del Big Data.
El evento contó con la participación de representantes de diversas instituciones, tanto públicas como privadas, que colaboran actualmente o han trabajado previamente en el sector cañero de Guatemala. Las sesiones abarcaron desde conceptos básicos de estadística hasta temas avanzados en modelos de Machine Learning, proporcionando una introducción a técnicas analíticas clave para el sector agrícola. |
| format | Informe técnico |
| id | CGSpace162721 |
| institution | CGIAR Consortium |
| language | Español |
| publishDate | 2024 |
| publishDateRange | 2024 |
| publishDateSort | 2024 |
| record_format | dspace |
| spelling | CGSpace1627212025-12-08T10:06:44Z Taller de fundamentos en análisis de información y minería de datos para agricultura (Big Data) Tzorin Herrera, Sofía Jaimes, Diana Gonzalez, Arturo Arias, Diana Pacheco, Monstserrat Chavez Can, Mario Llanos Herrera, Lizeth Navarro Racines, Carlos machine learning big data sugar cane information processing data mining En este documento se presentan los resultados y aprendizajes del taller "Fundamentos en Análisis de Información y Minería de Datos para Agricultura (Big Data)", con énfasis en el sector de la caña de azúcar en Guatemala. Este evento se llevó a cabo en el marco de la iniciativa AgriLAC Resiliente, en colaboración con el Instituto Privado de Investigación sobre Cambio Climático (ICC), el Centro Guatemalteco de Investigación y Capacitación de la Caña de Azúcar (CENGICAÑA), la Asociación de Técnicos Azucareros de Guatemala (ATAGUA) y diversos ingenios de caña de azúcar, socios clave de la iniciativa. El taller fue organizado por el Centro Internacional de Agricultura Tropical (Alianza Bioversity CIAT) y el Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT). El taller se realizó en Santa Lucía Cotzumalguapa, departamento de Escuintla, Guatemala, los días 15 y 16 de octubre de 2024. Su objetivo fue compartir conocimientos y herramientas útiles para el análisis de información y la minería de datos en aplicaciones agrícolas, especialmente en el contexto del Big Data. El evento contó con la participación de representantes de diversas instituciones, tanto públicas como privadas, que colaboran actualmente o han trabajado previamente en el sector cañero de Guatemala. Las sesiones abarcaron desde conceptos básicos de estadística hasta temas avanzados en modelos de Machine Learning, proporcionando una introducción a técnicas analíticas clave para el sector agrícola. 2024-11 2024-11-25T13:10:12Z 2024-11-25T13:10:12Z Report https://hdl.handle.net/10568/162721 es Open Access application/pdf Tzorin Herrera, S.; Jaimes, D.; Gonzalez, A.; Arias, D.; Pacheco, M.; Chavez Can, M.; Llanos Herrera, L.; Navarro Racines, C. (2024) Taller de fundamentos en análisis de información y minería de datos para agricultura (Big Data). AgriLAC Resiliente Reporte de Taller. 14 p. |
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| topic | machine learning big data sugar cane information processing data mining |
| url | https://hdl.handle.net/10568/162721 |
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