Diseño de un plan doctoral para el análisis de datos astrofísicos con Python

J. B. CABRAL

Congreso; SciPyCon Argentina 2014; 2014

El desarrollo de modernos telescopios y satélites ha impulsado la realización de grandes relevamientos astronómicos, los cuales a su vez han generando un crecimiento gigantesco en la cantidad y calidad de datos a ser procesados, almacenados y analizados; ante esta situación de Big Data las técnicas de minería de datos (MD) y aprendizaje automático (AU) sobre catálogos fotométricos astronómicos adquieren un valor de piedra angular para el resumen y presentación de la información para astrónomos.El objetivo de esta presentación radica en narrar la experiecia de realización de un plan de trabajo en el contexto de SciPyAr, que persigue la investigación y diseño de procesos de extracción y validación de datos, utilizando técnicas de minería de datos y aprendizaje automático, para obtener información existente en catálogos astrofísicos; así como el diseño de herramientas de software en Python que den soporte a dichos procesos.