Nombre: Dra. Valeria Soto Mendoza
Nivel SNI: 1
PRODEP: Perfil deseable
Correo electrónico: vsoto@uadec.edu.mx
Unidad Académica: Saltillo
Centro de Trabajo: Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas
Área de Conocimiento:  Ingenierías y Desarrollo Tecnológico
Cuerpo Académico: Computación Científica y sus Aplicaciones
Línea de Investigación (LGAC):  Ciencia de datos
ORCID:  https://orcid.org/0000-0001-8171-8994
ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Valeria_Soto-Mendoza
Google Académico: https://scholar.google.com.mx/citations?hl=en&user=mkrnGzUAAAAJ
Scopus:  https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=56487992400
Página personal: https://sites.google.com/view/valeria-sotomendoza/

Autobiografía: He trabajado en el análisis de datos para la detección de actividades anormales de adultos mayores que viven en residencias geriátricas utilizando técnicas de minería de datos y machine learning. También en el diseño, implementación y evaluación de software en el área médica.

Actualmente, estoy diseñando una app para universitarios que cuente con la capacidad de inferir el estado de salud mental de los estudiantes con la finalidad de identificar a tiempo posible depresión o tendencias suicidas utilizando técnicas de inteligencia artificial. Al mismo tiempo, trabajo con el diseño de herramientas de visualización de datos para la toma de decisiones.

Mis nichos de desarrollo son el análisis de datos con técnicas de machine learning, diseño y evaluación de aplicaciones centradas en el usuario, el pre-procesamiento de datos, diseño de mecanismos para la adquisición de datos y diseño de herramientas para la visualización de datos.

Mis habilidades destacables son la programación en R y Python para el pre-procesamiento y análisis de datos, el diseño de aplicaciones de apoyo en las áreas de la salud, la disposición para trabajar en equipos multi-disciplinarios.