| 10 de octubre

Destacada participación de estudiantes de la Licenciatura en Biología de la UNTDF en el Coloquio Argentino de Estadística

Oriana Sangiovanni y Abril Reboredo, estudiantes avanzadas de la Licenciatura en Biología del Instituto de Ciencias Polares, Ambiente y Recursos Naturales (ICPA) de la Universidad Nacional de Tierra del Fuego (UNTDF), presentaron dos trabajos académicos en el marco del L Coloquio Argentino de Estadística (CAE) y VIII Jornada de Educación Estadística celebrados la semana pasada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Cuyo, en la provincia de endoza.

Ambos proyectos desarrollados en la asignatura “Estadística II/Avanzada para Ciencias Naturales” fueron presentados en esta instancia nacional y aprobados sin observaciones, debido a su calidad y pertinencia.

“Con mucho orgullo informamos la excelente participación de nuestras estudiantes que compitieron en la Universidad de Cuyo con estudiantes universitarios de todo el país”, destacó la docente investigadora del ICPA y titular de la materia, licenciada Erica Schlaps.

“Reboredo presentó su poster “Explorando los modelos lineales generalizados en la biología: análisis de la germinación de Vigna radiata L. bajo diferentes condiciones ambientales” y Sangiovanni la investigación: “Comparación de Modelos Lineales Generalizados para analizar factores que afectan el número de Guanacos en la Isla de Tierra del Fuego, Argentina”, obteniendo el tercer puesto del Encuentro nacional”, precisó la docente universitaria.

Además de las ponencias, las estudiantes fueguinas, junto a Schlaps, asistieron a diversas conferencias, comunicaciones científicas y tomaron los cursos: Elementos de estadística computacional y aprendizaje automático usando R y Phyton, a cargo de Mery Picco, Juliana Maldonado, junto a otros docentes de la Universidad Nacional de Río Cuarto. También participaron del curso Implementación del modelo de aprendizaje automático: El análisis de errores y atributos protegidos con Interpret; TensorFlow Model Analysis; TensorFlorw What-If y Fairlearn en Python, Dr. Darío Díaz (UNC)

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