Doctor en Física Teórica por la UNAM. Postdoc en Socio-Ecología por el Centro de Ciencias de la Complejidad. Director de la MSc en Ciencia de Datos en el ITAM. Ha dirigido las áreas de tecnología y ciencia de datos en OPI y Klustera, donde desarrolló infraestructuras para procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos abiertos, no estructurados y del IoT. Ha creado y capacitado las áreas de Ciencia de Datos en grandes organizaciones como Telefónica y BBVA. Consultó para BBVA España como parte de Sm4rt Predictive Systems en la mejora de su prevención de fraude de tarjeta de crédito utilizando aprendizaje estadístico. Actualmente es CTO en datank.ai, donde dirige equipos de tecnología e investigación para dar a luz a la 1a AI Bayesiana conversacional en México.
Cuales son los problemas a los que se enfrentan en un proyecto de Ciencia de Datos/ML aplicado en políticas públicas.
El uso de la herramienta desarrollada en el Centro de Ciencia de Datos y Políticas Públicas (DSaPP, originalmente en UChicago y ahora en CMU) para el desarrollo de dichos proyectos.
Una parte no discutida en ciencia de datos es qué sucede con los modelos una vez que han sido creados, discutiremos algunos casos que resalten la importancia de definir una acción y como evoluciona con el desarrollo del proyecto. Veremos también algunos temas de interpretabilidad y postmodelado.
México se encuentra en una posición privilegiada para evolucionar su práctica de ciencia de datos. Gracias a nuestro enfoque en automatización, existen las bases para pasar del paradigma ETL-> Limpieza -> Modelado -> Predicción, a uno de dinámica de sistemas que contínuamente observe la realidad, aprenda de ella, la altere, recoja la nueva realidad, reaprenda, y la vuelva a alterar.
La arquitectura empresarial, como disciplina que diagnostica las fuerzas y debilidades de una organización, puede servir como guía para dirigir esfuerzos de Ciencia de Datos y encontrar las posibles eficiencias operativas que se pueden ganar. Modelos como el TOGAF o el Open Group proveen una manera de realizar este diagnóstico.
