SIMBig 2021

8° Conferencia Internacional de Gestión de la Información y Big Data

ONLINE

100%

GRATUITO

28-30

OCT

2021

DESARROLLO DE INFORMACIÓN PARA LA PANDEMIA


Alentamos los estudios como respuesta al COVID-19: métodos para aprovechar los datos y la evidencia en la lucha contra la pandemia global, con énfasis en temas de última hora como la vacunación, el COVID prolongado, la salud mental, la respuesta global y la preparación para la próxima pandemia.

SIMBig 2021 da la bienvenida a propuestas que ayuden a influir en las políticas y la toma de decisiones en el sector público y privado (especialmente en América del Sur).

SIMBig

Es una de las primeras conferencias en América Latina que agrupa áreas relacionadas como Data Science, Machine Learning, Natural Language Processing, Semantic Web, Health Informatics, etc.

About SIMBig

Keynote Speakers

Marinka Zitnik

Professor, PhD

ZITNIK, Marinka

Harvard University, USA

Professor, PhD

Dr. Marinka Zitnik es un científico de la computación que estudia el aprendizaje automático aplicado con un enfoque en los desafíos que presentan los datos en la ciencia, la medicina y la salud. La Dra. Zitnik se unió a Harvard como profesora asistente en diciembre de 2019. Antes de unirse a Harvard, fue becaria postdoctoral en Ciencias de la Computación en la Universidad de Stanford. También fue miembro de Chan Zuckerberg Biohub en Stanford. Recibió su licenciatura, doble especialización en ciencias de la computación y matemáticas, y luego se graduó con un doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Ljubljana solo tres años después, mientras también investigaba en el Imperial College London, la Universidad de Toronto, el Baylor College of Medicine y la Universidad de Stanford. Sus algoritmos y métodos han tenido un impacto tangible, que ha despertado el interés de investigadores gubernamentales, académicos y de la industria y ha puesto nuevas herramientas en manos de los profesionales. Algunos de sus métodos son utilizados por las principales instituciones biomédicas, como el Baylor College of Medicine, el Karolinska Institute, la Stanford Medical School y el Massachusetts General Hospital. Su trabajo recibió varios premios al mejor artículo e investigación de la Sociedad Internacional de Biología Computacional. Su investigación ganó recientemente el Bayer Early Excellence in Science Award, el Amazon Faculty Research Award, un Rising Star Award en Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) y un Reconocimiento de Próxima Generación en Biomedicina, siendo la única científica joven que recibió tal reconocimiento en ambos EECS y Biomedicina. Más información aquí.

Andrei Broder

Scientist, PhD.

BRODER, Andrei

Google, USA

Scientist, PhD.

Dr. Andrei Broder es un Científico Distinguido en Google, donde dirige un equipo de investigación multidisciplinar ubicado en tres continentes. De 2005 a 2012 fue miembro y vicepresidente de publicidad computacional en Yahoo. Las posiciones anteriores incluyen Distinguished Engineer en IBM y VP para Research y Chief Scientist en AltaVista. Se graduó Summa cum Laude de Technion y obtuvo su M.Sc. y Ph.D. en Ciencias de la Computación en Stanford bajo Don Knuth. Broder s autor de más de cien artículos y recibió cincuenta patentes estadounidenses. Sus intereses de investigación actuales se centran en la comprensión del usuario, la publicidad computacional, los usos del aprendizaje automático en los sistemas de información y los algoritmos aleatorios. Es miembro de la Academia Nacional de Ingeniería de EE. UU. Y miembro de ACM y de IEEE. Otros honores incluyen el Premio ACM Paris Kanellakis de Teoría y Práctica y un doctorado Honoris Causa de Technion. Más información aquí.

Professor, PhD

 Jiawei Han

HAN, Jiawei

University of Illinois, USA

Professor, PhD

Dr. Jiawei Han es profesor Abel Bliss en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Illinois. Ha estado investigando sobre minería de datos, análisis de redes de información y sistemas de bases de datos, con más de 700 publicaciones. Se desempeñó como editor en jefe fundador de ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD). El Dr. Han ha recibido el Premio a la Innovación ACM SIGKDD (2004), el Premio al Logro Técnico de la IEEE Computer Society (2005), el Premio W. Wallace McDowell de la IEEE Computer Society (2009) y el Premio Daniel C. Drucker Eminent Faculty en la UIUC (2011). Es miembro de ACM y miembro de IEEE. Su libro de texto en coautoría "Minería de datos: conceptos y técnicas" (Morgan Kaufmann) ha sido adoptado en todo el mundo. El Dr. Han es actualmente el codirector de KnowEnG, un Centro de Excelencia en Computación Big Data, financiado por la Iniciativa NIH Big Data to Knowledge (BD2K). También se desempeñó en 2009-2016 como Director del Centro de Investigación Académica de la Red de Información (INARC) con el apoyo del programa Network Science-Collaborative Technology Alliance (NS-CTA) del Laboratorio de Investigación del Ejército de EE. UU. Más información aquí.

Professor, PhD

KUMAR, Vipin

University of Minnesota, USA

Professor, PhD

Dr. Vipin Kumar es profesor regente en la Universidad de Minnesota, donde ocupa la cátedra William Norris Endowed en el Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería. La investigación de Kuman abarca la minería de datos, la computación de alto rendimiento y sus aplicaciones en el clima / ecosistemas y la atención médica. Es autor de más de 300 artículos de investigación y coeditor o coautor de 10 libros, incluidos dos libros de texto "Introducción a la computación paralela" e "Introducción a la minería de datos", que se utilizan en todo el mundo y se han traducido a muchos idiomas. Una de las principales investigaciones actuales de Kumar se centra en el desarrollo de técnicas de aprendizaje automático "conscientes de la física" para comprender el impacto de los cambios inducidos por humanos en la Tierra y su entorno. Más Información aquí.

Jian Pei

Professor, PhD

PEI, Jian

Simon Fraser University, Canada

Professor, PhD

Dr. Jian Pei está trabajando arduamente para facilitar el uso eficiente, justo y sostenible de los datos y el análisis de datos para el bien social, económico y ecológico. Al inventar, implementar y desplegar una serie de principios y métodos de minería de datos, produjo valores notables para la academia y la industria. Sus algoritmos han sido adoptados por la industria, los kits de herramientas de código abierto y los libros de texto. Sus publicaciones se han citado extensamente. También es un voluntario activo y productivo para los servicios comunitarios profesionales. Es reconocido como miembro de la Royal Society of Canada (es decir, la academia nacional de Canadá), la Academia Canadiense de Ingeniería, ACM e IEEE. Tiene el honor de recibir una serie de premios prestigiosos, incluido el Premio a la Innovación y el Premio al Servicio ACM SIGKDD. Actualmente es profesor titular en la Universidad Simon Fraser, Canadá. Más información aquí.

Jean Vanderdonckt

Professor, PhD

VANDERDONCKT, Jean

Université catholique de Louvain, Belgium

Professor, PhD

Dr. Jean Vanderdonckt es profesor titular en la Université catholique de Louvain (UCLouvain), donde dirige el Louvain Interaction Lab, que realiza investigación y desarrollo en el área de Interacción Hombre-Computadora (HCI), Sistemas de Información, Interfaces Inteligentes de Usuario (IUI), e Ingeniería de Sistemas de Computación Interactiva (EICS). Actualmente ocupa la Cátedra Francqui en Informática dedicada a la Interacción Gestual. Es científico distinguido de ACM, orador y coeditor en jefe de Springer Human-Computer Interaction Series. Recibió el premio Brian Shakel por su trabajo destacado en HCI. Más información aquí.

Fechas Importantes

07 de Agosto, 2021

Fecha límite de envío de Papers

24 de Septiembre, 2021

Notificación de aceptación

23 de Octubre 23, 2021

Versiones listas y registro anticipado

28 al 30 de Octubre, 2021

Conferencia Totalmente Virtual

Sponsors

Contacto

Juan Antonio Lossio-Ventura

Ph.D. in Computer Science

National Institutes of Health

Bethesda, USA

Hugo Alatrista-Salas

Ph.D. in Computer Science

Universidad del Pacífico

Lima, PERU