Frente a la explanada de los edificios A-3 y A-4, la comunidad de la licenciatura en Matemáticas Aplicadas y Computación se reunió para celebrar una nueva edición del MAC-Day, evento de fin de semestre, donde los estudiantes expusieron sus proyectos en los que aplicaron los conocimientos aprendidos a lo largo del curso. En su quinta edición se inscribieron 110 equipos de los semestres 1º, 3º, 5º y 7º, asimismo, se incluyeron trabajos de tres categorías: exposición in situ, infografías y cartel.
El licenciado Christian Carlos Delgado Elizondo, jefe del programa de Matemáticas Aplicadas y Computación, explicó que el MAC-Day tiene como objetivo que los estudiantes desarrollen habilidades como el liderazgo, trabajo en equipo y la capacidad de hablar en público, las cuales se han vuelto exigencias constantes de las empresas, además, agregó que en esta ocasión se invitó a participar a estudiantes de la licenciatura en Ciencia de Datos. El jefe de programa también agradeció a las maestras Georgina Eslava García y Celina Katya del Toro Oblea, fundamentales para la organización del evento.
Gustavo Adolfo Alvarez Hernández, estudiante de séptimo semestre de la licenciatura en Ciencia de Datos, presentó el trabajo Visibilización de la problemática de generación de energía eléctrica. En dicha propuesta, el universitario utilizó un “algoritmo de aglomeramiento para segmentar a los países por su tipo de producción de energía y tener una visualización que aclare la problemática en temas energéticos”. El universitario filtró datos y clasificó a los países en cuatro categorías: renovables, fósiles, alternativos (que utilizan fuentes como la energía nuclear) y equilibrados (sus fuentes son prácticamente el mismo porcentaje fósiles y renovables).
Para la asignatura de Procesamiento de Lenguaje Natural, Rut Abigail Jiménez Martínez y Mariano Robles Gómez, ambos de séptimo semestre de la licenciatura en Ciencia de Datos, realizaron un proyecto sobre análisis de sentimiento, en el que utilizaron aprendizaje de máquina y redes neuronales para catalogar si un texto es positivo, negativo o neutro. “Entrenamos a la máquina con chats de WhastApp para ver qué tan negativa es una conversación con tus amigos”, dijo la universitaria, quien destacó que la máquina logró clasificar con precisión un mensaje un 70 por ciento de las veces. Durante su exposición, invitaban al público a escribir un mensaje para que la máquina lo clasificara.
Los alumnos José David Vargas Tlacotempa, Juan Alejandro Hernández Martínez y Daniela Itzel Mendoza Hernández, del tercer semestre de la licenciatura en Matemáticas Aplicadas y Computación, participaron por primera vez en un MAC-Day, consideraron una experiencia necesaria para aprender cómo presentar sus proyectos con las futuras empresas. Los universitarios crearon una plataforma que podría ser utilizada por pequeños negocios para organizar su inventario, pues pueden registrar datos como el precio en que se adquirió, el costo final al consumidor y la cantidad de productos disponibles.
Hecho en México, todos los derechos reservados 2024. Esta página puede ser reproducida con fines no lucrativos, siempre y cuando no se mutile, se cite la fuente completa y su dirección electrónica. De otra forma, requiere permiso previo por escrito de la institución.
El contenido aquí expuesto no necesariamente refleja la opinión de la institución, y es responsabilidad exclusiva del administrador del blog.