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Cultivando Conexiones: Estudio Integrado de las Dinámicas del Panorama Agrícola en Colombia
Fecha de publicación: 29/11/2024

Utilizar técnicas de Machine Learning para analizar datos abiertos del sector agrícola colombiano y generar diversos modelos capaces de identificar patrones complejos y tendencias emergentes. Esta información busca poder ser de utilidad para el diseño de recomendaciones estratégicas que permitan a los tomadores de decisiones diseñar políticas públicas y programas de apoyo más efectivos, dirigidos a mejorar la productividad, la sostenibilidad y la competitividad del sector agrícola colombiano, con un enfoque especial en la identificación de los productores más vulnerables y las regiones con mayor potencial de crecimiento. Este proyecto fue realizado en el marco del concurso Datos a la U 2024."

Departamento
ANTIOQUIA
Municipio
MEDELLÍN
Autor
Academia
Nombre del autor
Elizabeth Granda Rodríguez
Tipo de producto
Detalles Big Data
Otros Datos Usados
Título
Bases de datos Exportaciones, Bases de datos Importaciones
Describa el impacto que genera el producto y/o servicio asociado a este uso de datos.
Este proyecto aporta un impacto social positivo en varios niveles. Primero, al optimizar las políticas de importación y exportación, apoyamos la estabilidad económica y la sostenibilidad del sector agrícola. En segundo lugar, la implementación de políticas de financiamiento inclusivo en áreas de postconflicto puede transformar vidas, brindando más oportunidades para agricultores en regiones históricamente desfavorecidas. Además, el impulso a la diversificación de especies nativas en plantaciones forestales contribuye a la conservación de la biodiversidad y a la sostenibilidad ambiental. Por último, al utilizar técnicas de machine learning avanzadas, hemos logrado hacer predicciones sobre la disponibilidad de créditos y el costo de insumos, proporcionando a los actores del sector agrícola las herramientas para tomar decisiones informadas y reducir riesgos. En conjunto, este proyecto no solo busca resolver problemas inmediatos, sino construir un sector agrícola y forestal más resiliente y sostenible para el futuro.
Licencia
Datos Abiertos
https://www.datos.gov.co/Agricultura-y-Desarrollo-Rural/Exportaciones-agr-colas-no-tradicionales-y-tradici/h7mi-sbxb/about_data https://www.datos.gov.co/Agricultura-y-Desarrollo-Rural/-ndice-de-precios-de-insumos-agr-colas/gwbi-fnzs/about_data https://www.datos.gov.co/Agricultura-y-Desarrollo-Rural/Base-de-datos-relacionada-con-rea-plantada-con-Pla/h3uz-jvkj/about_data https://www.datos.gov.co/Agricultura-y-Desarrollo-Rural/Colocaciones-de-Cr-dito-Sector-Agropecuario-2021-2/w3uf-w9ey/about_data https://www.datos.gov.co/Agricultura-y-Desarrollo-Rural/Evaluaciones-Agropecuarias-Municipales-EVA-2019-20/uejq-wxrr/about_data
Seleccione las categorías de impacto asociadas a su producto y/o servicio
Sociales
Económicas
Descripción de las categorias seleccionadas
Nuestro impacto social es amplio: optimizando el comercio agrícola, promovemos estabilidad económica; proponiendo créditos inclusivos, beneficiamos a agricultores en zonas vulnerables; y con la diversificación forestal, protegemos la biodiversidad y sostenibilidad ambiental. Al usar machine learning, brindamos herramientas de predicción para tomar decisiones informadas y reducir riesgos, contribuyendo a un sector agrícola más resiliente y sostenible.