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Chandrika Kamath

Chandrika Kamath es una científica informática y científica de datos cuya investigación implica la extracción de información de datos científicos , incluidos métodos de procesamiento de imágenes digitales , procesamiento de video , reducción de dimensión y extracción de características . Educada en la India y los EE. UU., trabaja como investigadora en el Centro de Computación Científica Aplicada del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore . [1]

Educación y carrera

Kamath se graduó en 1981 en el IIT Bombay , donde obtuvo una licenciatura en ingeniería eléctrica. Estudió informática en la Universidad de Illinois Urbana-Champaign , donde obtuvo una maestría en 1984 y completó su doctorado en 1986. [1]

Después de trabajar en la industria informática, incluida la ingeniería de software para Digital Equipment Corporation , se unió al Laboratorio Nacional Lawrence Livermore en 1997. [1] Allí, sus intereses de investigación cambiaron de algoritmos paralelos para computación numérica a su enfoque actual en la minería de datos científicos . [2] En LLNL, es la líder del equipo de Sapphire, una herramienta de software para la exploración de datos científicos. [3]

Kamath fue uno de los tres coeditores en jefe fundadores de la revista Statistical Analysis and Data Mining , publicada por primera vez en 2008. [4]

Libro

Kamath es el autor de Scientific Data Mining: A Practical Perspective (Sociedad de Matemáticas Industriales y Aplicadas, 2009). [5]

Reconocimiento

Kamath fue nombrado miembro de la Sociedad de Matemáticas Industriales y Aplicadas (SIAM) en 2023, "por su liderazgo comunitario y sus contribuciones a la minería de datos y su aplicación a problemas del mundo real en ciencia e ingeniería". [2] [6]

Referencias

  1. ^ abc "Chandrika Kamath", People , Laboratorio Nacional Lawrence Livermore , consultado el 8 de abril de 2023
  2. ^ ab Kamath de LLNL fue distinguido como miembro SIAM 2023, Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, 30 de marzo de 2023 , consultado el 8 de abril de 2023
  3. ^ Parker, Ann (octubre de 2006), "Una joya de herramienta de software" (PDF) , 2006 R&D 100 Awards, Science & Technology Review , Lawrence Livermore National Laboratory, págs. 10-11 , consultado el 8 de abril de 2023
  4. ^ "Consejo editorial", Análisis estadístico y minería de datos , Wiley , consultado el 8 de abril de 2023
  5. ^ Reseñas de Minería de datos científicos : Ray Kresman, JASA , JSTOR  27920156; Sang Ho Lee, Zbl  1168.68011; Antony Unwin, Biometrical J. , doi : 10.1002/bimj.201000091
  6. ^ "SIAM anuncia la clase de becarios de 2023", SIAM News , SIAM, 30 de marzo de 2023 , consultado el 8 de abril de 2023

Enlaces externos