13 Datasets utilizados en el curso
El siguiente es un listado de los datasets que utilizaremos en el curso y eventualmente otros que los doctorandos propongan.
En la medida de sus posibilidades les pedimos que nos hagan llevar un link de acceso al dataset junto a un resumen de los datos y características.
13.1 WASH
Urban Water and Sanitation Survey Dataset Ernest Guevarra 2020-09-29
Este dataset puede ser accedido directamente desde R-Cran invocando la instalación del paquete wash
install.packages("washdata")## Installing package into '/home/rpalma/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4'
## (as 'lib' is unspecified)El dataset aborda el probelma de la producción de agua y el tratamiento de los efluentes en el hemisferio sur.
https://cran.r-project.org/web/packages/washdata/vignettes/washdata.html
13.2 Impactos de la aglomeración industrial en la eficiencia ecológica y polución
Un análisis econométrico basado en un dataset de 259 ciudades chinas.
13.3 Implementación de algoritmo K-Means para dispositivos eterogeneos (cpu/gpu)
Caso de estudio basado en un dataset industrial.
13.4 (Infrastructure) Global Wine Statistics Trained Neural Net
Autores Ricardo R. Palma Fecha de publicación 2020/2/11 Origen https://data.mendeley.com/datasets/k5sn5ydbmc/1 DOI: 10.17632/k5sn5ydbmc.1 Número de informe 22855
13.5 Aerocargo Trafic Argentina - from 2014 to 2019 (no covid-19 data included)
Critical Infrastructure Risk Research Program PALMA, Ricardo Raúl; MASERA, Gustavo A.
Proyectos Bianuales de Investigación Universidad Nacional de Cuyo
DOI: 10.5281/zenodo.4025491
Propuestas metodológicas y modelos de concepción, operación y gestión para la reducción de vulnerabilidad e incremento de la resiliencia en la nueva generación de infaestructuras crítica de américa latina. Código Sigeva: B083 Resolución Nro.: Otorgamiento: RES 4142/2019-R- Expediente : NOTA- CUY:38892/2019
https://zenodo.org/record/4025491#.X30VuHb0nJ4
Total de Vuelos Registrado con aeropuerto de partida y llegada. Existen menos del 2% de aeronaves que no emitieron su baliza ADSB que no fue captada por SDR. Despegaron y Aterrizaron en Locaciones no registradas como pistas habilitadas.
13.6 Energy Statistical Yearbook 2018 - Statistics
Compilado por R. Palma Estadística mundial de eficiencia e intensidad energética
13.7 Herederos
Datos de caso de estudio de empresas familiares que cambian la gerencia por jubilación de los fundadores.
Es un caso de estudio redactado por R. Palma & G. Masera sobre el impacto de la innovación en el futuro de las PyMEs Argentinas
13.8 Índice de Innovación Potencial
Caso de estudio y paper publicado por R. Palma (Universidad Nacional de Cuyo), Mauricio Camargo (Universidad de Lorenia) sobre investigación del índice de innovación potencial y su impacto en el riesgo y rentabilidad de empresas.
https://themys.sid.uncu.edu.ar/rpalma/R-cran/MDZ_Competitividad.csv
13.9 Residuos Agrícolas
Caso real de relevamiejto de mecanismo de financiamiento de iniciativas para mitigar (reducir) el impacto de agroquímicos y eutrofizantes.
https://themys.sid.uncu.edu.ar/rpalma/R-cran/Residuos_Agricolas.csv
13.10 Comparación de la competitividad de Bodegas Vitícolas de Mendoza
https://themys.sid.uncu.edu.ar/rpalma/R-cran/bodegas_productividad.Rda
13.11 World Compliance Association
Relevamiento del comportamieto financiero de casos de empresas Argentinas que se involucraron concluyeron en Corrupción
Dimensiones: TIR = Rentabilidad anual VAN = Facturación Neta en Millones de U$D Asset = Inversión en Fijo Activos Ivent = Activos de trabajo más Inventario Type = Categórica Co(Corrupción) , Pi (Política de Integridad) , Da (Daño Colateral a 3ros.)
13.12 Empresas innovadoras
Mapa de empresas con IIP superior a Q3
13.13 Uso de Energías Alternativas
Dataset utilizado en el libro "Modelos y Escenarios Energéticos Para la Economía de Transición"
El dataset releva el uso de fuentes de energía en una localidad cordillerana en la que se pretende implementar smart grid.