Ciencia de Datos es una revista científica con revisión por pares de periodicidad semestral y de acceso abierto. Su objetivo general es la publicación de investigación original sobre Ciencia de Datos, incluyendo el manejo de datos masivos, recuperación e integración de datos de diversas fuentes, algoritmos de aprendizaje automático para extracción de patrones, predicción y aprendizaje, nuevas herramientas y técnicas para la visualización de la información y soluciones a problemas reales mediante la aplicación de la Ciencia de Datos.

Los trabajos que el Consejo Editorial considera pertinentes se someten al proceso de revisión por pares. El proceso implica:

• Revisión para validar los criterios de publicación y la pertinencia del artículo con respecto al objetivo de la revista.
• Revisión por pares, a doble ciego, de tres especialistas, quienes emiten su recomendación de aceptación, aceptación condicionada o rechazo, a partir de las cuales el Consejo Editorial toma la decisión.

Las decisiones se comunican por escrito exclusivamente al autor de correspondencia mediante correo electrónico, en un plazo de dos a tres meses a partir de la fecha en que se recibe el original. Se otorga un plazo máximo de 30 días para hacer la correciones en caso de que el artículo haya sido condicionado.

Ciencia de Datos es una publicación con revisión por pares que se edita semestralmente en el Laboratorio de Ciencia de Datos (LABCID) de la Universidad de la Cañada.

Ciencia de Datos no cobra por el procesamiento ni la publicación de artículos.

Ciencia de Datos es una revista de acceso abierto. Los articulos se publican bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento-NoCmercial-CompartiIgual 4.0 Internacional.

• Los autores conservan los derechos de sus artículos y ceden a la revista el derecho a la publicación del artículo por cualquier medio existente o que pueda crearse en el futuro.
• El contenido de los artículos debe ser resultado de investigaciones originales que no se hayan publicado con anterioridad ni estén en revisión en otras revistas o congresos.
• Todos los artículos serán publicados con pleno concimiento de los autores.
• Los artículos firmados son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la opinión de la revista, del Laboratorio de Ciencia de Datos o de la institución a la que están afiliados los autores.

Miguel Angel Sánchez Acevedo | Universidad de la Cañada.

Carmen Carlota Martínez Gil | Universidad de la Cañada.
Zaydi Anai Acosta Chi | Universidad de la Cañada.
Israel Jesús Orlando Guerrero | Universidad de la Cañada.
Lourdes Mota Morales | Universidad Veracruzana.

Marco Aurelio Nuño Maganda | Universidad Politécnica de Victoria
Venustiano Soancatl Aguilar | University of Gröningen (Países Bajos)