MIDAS es el grupo de investigación en Minería de Datos de la Universidad Nacional de Colombia conformado desde el año 2008. Realiza investigación en el área de minería de datos, incluyendo datos transaccionales, educativos, médicos, textuales y de la web. Realiza investigación en áreas afines y relacionadas con la minería de datos como son: Aprendizaje Maquinal, Inteligencia Artificial, PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural), Recuperación de información, Big Data, Bases de datos e Inteligencia de negocios.

• BIG DATA ANALYTICS
• MINERÍA DE TEXTO
• BASES DE DATOS
• APRENDIZAJE DE MAQUINA
• MINERÍA WEB
• RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN
• MINERÍA DE DATOS

MIDAS se enfoca en resolver problemas de identificación y extracción de conocimiento en grandes volúmenes de datos. Para ello: - promueve el estudio, investigación y aplicación de tecnologías de la ciencia de la computación para el análisis como son técnicas de aprendizaje de máquina, pln, inteligencia artificial y estadística. - promueve el estudio, investigación y aplicación de técnicas para el preprocesamiento de grandes volúmenes de datos como son: discretización, reducción de dimensionalidad, etc.

MIDAS tiene como prioridad la generación de nuevos modelos para el tratamiento y análisis de datos textuales en español y datos educativos.

El área de minería de datos se relaciona con otras áreas de investigación como son estadística, inteligencia artificial, pln, big data, etc. y su aplicación se puede dar en cualquier área. Por lo tanto es necesario trabajar interdisciplinariamente, y generar proyectos en las diferentes área de aplicación.

MeCuido Unal: Sistema de Monitoreo Continuo del COVID-19

DIVISIÓN UNIVERSIDAD LABORATORIO: PILOTO DE FUNCIONAMIENTO

I Congreso Internacional en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

AMW 2014 : The 8th Alberto Mendelzon International Workshop on Foundations of Data Management

CARACTERIZACION DE GRANDES FLUJOS DE DATOS DINAMICOS MEDIANTE TECNICAS DE AGRUPACION

PLATAFORMA INTELIGENTE DE APRENDIZAJE VIRTUAL PARA EL DESARROLLO DE PROGRAMAS ACADEMICOS VIRTUALES: CASO CONCRETO CURSO DE PROGRAMACION DE COMPUTADORES

PROGRAMA DE FORTALECIMIENTO DEL ÁREA DE INVESTIGACIÓN EN AGRUPACIÓN DE DATOS COMO UNA PROPIEDAD EMERGENTE DE SISTEMAS ARTIFICIALES INSPIRADOS EN LA NATURALEZA

PROGRAMA DE FORTALECIMIENTO EN APLICACIÓN DE MINERÍA DE DATOS Y SISTEMAS COMPLEJOS AL PROBLEMA DE APRENDIZAJE EN LÍNEA “E-LEARNING”

SISTEMA DE GENERACIÓN, ADMINISTRACIÓN Y CONSULTA DE UNA LIBRERÍA DIGITAL DE DOCUMENTOS APLICANDO TÉCNICAS DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN WEB Y MINERÍA DE DATOS

Sistema personalizado de reformulación dinámica de consultas en exploración Web

• Self-adaptive Evolutionary Algorithm for DNA Codeword Design (Capitulo en libro que presente resultados de la invetigación)
• Estudio de permanencia estudiantil desde la perspectiva de Bienestar Universitario en la Universidad Nacional de Colombia (Capitulo en libro que presente resultados de la invetigación)
• Fast Heuristic Algorithm for Multiscale Hierarchical Community Detection (Capitulo en libro que presente resultados de la invetigación)
• A Sentiment Analysis System of Spanish Tweets and Its Application in Colombia 2014 Presidential Election (Capitulo en libro que presente resultados de la invetigación)
• Lexical Normalization of Spanish Tweets (Capitulo en libro que presente resultados de la invetigación)
• CONGRESO INTERNACIONAL EN APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (Presentación de ponencia en evento científico o tecnológico)
• 2018 WCCI World Congress on Computational Intelligence (Presentación de ponencia en evento científico o tecnológico)
• 25th International Worl Web Wide Conference (Presentación de ponencia en evento científico o tecnológico)
• Nearly optimal DNA Codeword Design using a Self-adaptive Evolutionary Algorithm (TDG (Trabajo dirigido de grado) )
• Sistema de identificación y caracterización dinámica de malla vial mediante IoT y Minería de datos (Tesis de maestría)
• Modelo para la gestión de indicadores y análisis de permanencia estudiantil de usuarios de Bienestar Universitario de la Universidad Nacional de Colombia (Tesis de maestría)
• Agglomerative Hierarchical Clustering Algorithm for Community Detection in Large-Scale Complex Networks (Tesis de maestría)
• A Sentiment Analysis Model of Spanish Tweets Case Study: Colombia 2014 Presidential Election (Tesis de maestría)
• Influencia del procesamiento de datos dentro del desempeño de modelos de perfilamiento de clientes elaborados con herramientas de minería de datos (Tesis de maestría)