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dc.contributor.author
Barbero, Dante Andrés
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dc.contributor.author
Chevez, Pedro Joaquín
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dc.contributor.author
Discoli, Carlos Alberto
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dc.contributor.author
Martini, Irene
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dc.date.available
2021-10-22T19:01:23Z
dc.date.issued
2020-12
dc.identifier.citation
Barbero, Dante Andrés; Chevez, Pedro Joaquín; Discoli, Carlos Alberto; Martini, Irene; Utilización de software de Big Data en la arquitectura y la planificación urbano-territorial; Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Arquitectura y Urbanismo; Cuaderno Urbano; 29; 29; 12-2020; 99-118
dc.identifier.issn
1666-6186
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/144817
dc.description.abstract
Un problema recurrente en arquitectura y planificación urbano-territorial es poder encontrar grupos de elementos con características homogéneas. En arquitectura, las clasificaciones edilicias/constructivas se deducen a partir de un número de parámetros o variables, y si se analiza la estructura urbana es posible identificar áreas homogéneas según el tipo de uso de suelo, cobertura de servicios, entre otros aspectos. Cuando el volumen de datos para procesar es tal que no se pueden analizar mediante métodos convencionales, es necesario recurrir a técnicas de Big Data. En este trabajo se utilizará un framework para Big Data (Apache Spark) para descubrir áreas homogéneas en cuanto a cobertura de servicios urbanos básicos de infraestructura y saneamiento. Identificar tales áreas permitirá localizar lugares con similares prestaciones, inferir nuevas demandas en función de posibles crecimientos urbanos e identificar lugares de la periferia hacia donde puede crecer la ciudad, entre otros posibles usos.
dc.description.abstract
A frequent problem in architecture and urban-territorial planning is to be able to find groups of elements with homogeneous characteristics. In architecture, building/construction classifications are deduced from a number of parameters or variables; and if the urban structure is analyzed, it is possible to identify homogeneous areas according to the type of land use, services coverage, among other possible aspects. When the volume of data to be processed is such that it cannot be analyzed by conventional methods, it is necessary to use Big data techniques. In this work, a framework for Big data (Apache Spark) will be used to discover homogeneous areas in terms of coverage of urban basic services of infrastructure and sanitation. Identifying such areas will allow to locate places with similar benefits, infer new demands based on possible urban growths and identify places on the periphery where the city can grow, among other possible uses.
dc.description.abstract
Um problema recorrente na arquitetura e no planejamento urbano- -territorial é conseguir encontrar grupos de elementos com características homogêneas. Na arquitetura, as classificações edilícias / construtivas são deduzidas de uma série de parâ- metros ou variáveis, e se a estrutura urbana for analisada é possível identificar áreas homogêneas de acordo com o tipo de uso do solo, cobertura de serviços, entre outros aspectos. Quando o volume de dados a processar é tal que não pode ser analisado pelos métodos convencionais, é necessário recorrer às técnicas de Big Data. Neste trabalho, será usado um framework para Big Data (Apache Spark) para descobrir áreas homogêneas em termos de cobertura de infraestrutura urbana básica e serviços de saneamento. Identificar tais áreas permitirá localizar lugares com benefícios semelhantes, inferir novas demandas a partir do possível crescimento urbano e identificar lugares na periferia onde a cidade pode crescer, entre outros usos possíveis.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Arquitectura y Urbanismo
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
BIGA DATA
dc.subject
MINERIA DE DATOS
dc.subject
ARQUITECTURA
dc.subject
PLANIFICACION URBANA
dc.subject.classification
Otras Ingenierías y Tecnologías
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dc.subject.classification
Otras Ingenierías y Tecnologías
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Utilización de software de Big Data en la arquitectura y la planificación urbano-territorial
dc.title
Use of Big Data software in architecture and urban-territorial planning
dc.title
Uso de software de Big Data em arquitetura e planejamento urbano-territorial
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2021-09-29T14:42:38Z
dc.identifier.eissn
1853-3655
dc.journal.volume
29
dc.journal.number
29
dc.journal.pagination
99-118
dc.journal.pais
Argentina
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dc.journal.ciudad
Resistencia
dc.description.fil
Fil: Barbero, Dante Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido. - Universidad Nacional de la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido.; Argentina
dc.description.fil
Fil: Chevez, Pedro Joaquín. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido. - Universidad Nacional de la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido.; Argentina
dc.description.fil
Fil: Discoli, Carlos Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido. - Universidad Nacional de la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido.; Argentina
dc.description.fil
Fil: Martini, Irene. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido. - Universidad Nacional de la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido.; Argentina
dc.journal.title
Cuaderno Urbano
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unne.edu.ar/index.php/crn/article/view/4624
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.30972/crn.29294624
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