Taller de fundamentos en análisis de información y minería de datos para agricultura (Big Data)

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dc.creatorTzorin Herrera, Sofía
dc.creatorJaimes, Diana
dc.creatorGonzalez, Arturo
dc.creatorArias, Diana
dc.creatorPacheco, Monstserrat
dc.creatorChavez Can, Mario
dc.creatorLlanos Herrera, Lizeth
dc.creatorNavarro Racines, Carlos
dc.date2024-11
dc.date2024-11-25T13:10:12Z
dc.date2024-11-25T13:10:12Z
dc.date.accessioned2026-06-27T13:20:58Z
dc.descriptionEn 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.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/10568/162721
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/56549
dc.languagees
dc.rightsOpen Access
dc.sourceTzorin 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.
dc.subjectmachine learning
dc.subjectbig data
dc.subjectsugar cane
dc.subjectinformation processing
dc.subjectdata mining
dc.titleTaller de fundamentos en análisis de información y minería de datos para agricultura (Big Data)
dc.typeReport

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