Dr. Miguel Ángel Hidalgo Reyes

Catedrático CONACyT

Edificio B nivel 4

Tel: +52 (228) 8421800 ext. 4324

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Líneas de investigación

  • Minería de datos, proceso, preparación y modelado descriptivo
  • Usabilidad en el desarrollo de software
  • Big Data, arquitecturas y aplicaciones

 

Formación académica

  • Licenciatura en Informática, Instituto Tecnológico de Orizaba (TecNM – ITO), Veracruz, México.
  • Maestría en Ciencias Computacionales, Instituto Tecnológico de Orizaba (TecNM – ITO), Veracruz, México.
  • Diploma de Estudios Avanzados (DEA) Facultad de Informática – Universidad Politécnica de Madrid (FI – UPM), España.
  • Doctorado en Ciencias de la Computación, Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico (TecNM – CENIDET), Morelos, México.

 

Cursos impartidos

  • Análisis de sistemas (Universidad Politécnica del Estado de Morelos – UPEMOR)
  • Sistemas integrales de información (UPEMOR)
  • Ingeniería de software aplicada (UPEMOR)
  • Minería Web (Instituto Universitario Internacional – UNINTER)
  • Programación orientada a la web (UNINTER)

 

Publicaciones selectas

  • Joaquín Pérez, Miguel Hidalgo, Noé Castro, Rodolfo Pazos, Ocotlán Díaz, Víctor Olivares, Nelva Almanza. Una heurística eficiente aplicada al algoritmo K-means para el agrupamiento de grandes instancias altamente agrupadas. Artículo aceptado. Computación y Sistemas, ISSN: 2007-9737 (electrónico), 2017.
  • Joaquín Pérez, Rodolfo Pazos, Víctor Olivares, Miguel Hidalgo, Jorge Ruiz, Alicia Martínez, Nelva Almanza, Moisés González. Optimization of the K-means Algorithm for the Solution of High Dimensional Instances. In 13th International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics (ICNAAM), 2015.
  • Joaquín Pérez, Emmanuel Iturbide, Víctor Olivares, Miguel Hidalgo, Alicia Martínez, Nelva Almanza, A Data Preparation Methodology in Data Mining Applied to Mortality Population Databases. Journal of Medical Systems (JOMS), 2015.
  • J. Pérez, E. Iturbide-Domínguez, Miguel Hidalgo, Nelva Almanza, A Data Preparation Methodology in Data Mining Applied to Mortality Population Databases. In 3rd World Conference on Information Systems and Technologies (World CIST), 2015.
  • J. Pérez, Miguel Hidalgo, Hugo Estrada, Adriana Mexicano, Nelva Almanza, Noé Castro, Vitervo López, Mejora del algoritmo K-means mediante una metaheurística orientada a la reducción de su complejidad computacional. In Proceedings of Encuentro Nacional de Computación (ENC), del Taller sobre Aspectos Algorítmicos de Aplicaciones y Sistemas Computacionales (AAASC), 2014.
  • J. Pérez-Ortega, Alicia Martínez, E. Iturbide-Domínguez, Crispín Zavala-Díaz, M. Hidalgo-Reyes, A. Mexicano-Santoyo, An Epidemiological Data Mining Application Based on Census Databases, Fifth International Conference on Advances in Databases, Knowledge, and Data Applications (DBKDA 2013). IARIA ISBN: 978-1-61208-247-9.
  • Joaquín Pérez, Carlos Eduardo Pires, Leandro Balby, Adriana Mexicano, Miguel Hidalgo, Early Classification: A New Heuristic to Improve the Classification Step of K-Means, SBBD Brazilian Symposium on Databases. Received the best short paper award, 2012.
  • Miguel Hidalgo-Reyes, Santiago Eibe-García, Joaquín Pérez-Ortega, Data Selection for Data Mining in an Ubiquitous Environment: A Case Study in Epidemiology, The 6th International Conference on Ubiquitous Information Technologies & Applications (CUTE 2011), ISSN: 1976-0035.
  • Miguel Hidalgo, Ernestina Menasalvas, Santiago Eibe, Definition of a Metadata Schema for Describing Data Preparation Tasks, ECML/PKDD 2009. Second Int. Workshop on Third Generation Data Mining: Towards Service-Oriented Knowledge Discovery (SoKD’09).
  • Santiago Eibe, Miguel Hidalgo, Ernestina Menasalvas, Ubiquitous Evaluation of KDD Results: A Visual Framework, ECML/PKDD 2006. Proceedings of the workshop on Ubiquitous Knowledge Discovery for Users (UKDU’06).

 

Formación de recursos humanos

Graduados

  • Gregorio Emmanuel Iturbide Domínguez. CENIDET. Metodología de preparación de datos orientada a aplicaciones de epidemiología basada en el modelo CRISP-DM. Maestría en Ciencias de la Computación.
  • Federico Flores Andrade. UNINTER. Proyecto de minería de datos orientado a la mejora del esquema de seguridad de un centro de investigación. Maestría en Redes de Computadoras y Tecnologías Web.

 En proceso

  • Adriana Brito Paulino. UNINTER. Modelado de la base de datos para el sistema de gestión administrativa y control escolar (SIGACE) del Centro Educativo Anglo Mexicano. Maestría en Redes de Computadoras y Tecnologías Web.
  • Raúl Alfredo Sánchez Ortega. UNINTER. Análisis y diseño de la aplicación web para aplicar encuestas en el Centro Universitario Anglo Mexicano (CUAM) de Morelos. Maestría en Redes de Computadoras y Tecnologías Web.
  • Juan Sebastián Morales Pérez. Universidad de Medellín. Aplicación de técnicas de minería de datos para extraer información de fuentes organizacionales, en la educción de requisitos. Maestría en Ingeniería de Software. Colombia. (Jurado evaluador)

Palabras clave: Minería de datos, Ingeniería de software, Big Data