Eduardo H. Ramírez, Ph.D. es Doctor en Sistemas Inteligentes por el ITESM. Colaboró en Yahoo Research y Microsoft Research en detección de Web Spam y Calidad de Búsqueda. Es Socio fundador y Director de Analítica de Ensitech de México, llevando a cabo proyectos de ciencia de datos para empresas líderes en México. Es consejero del Centro de Vinculación Tecnológica de CAINTRA, fundador de la comunidad de Ciencia de Datos en Monterrey y colaborador en medios como Forbes, Economía Hoy y SG Software Guru.
La manufactura, con todo y su historia de casi 300 años, no está exenta de ser mejorada por técnicas de machine learning. En el siglo XX nació la investigación de operaciones y el modelado matemático pasó a formar parte de los procesos industriales, sin embargo, los problemas se enfocaban desde un punto de vista analítico exacto. Actualmente la abundancia de datos y métodos es la norma.
Acciones de Comunidades Tech en tiempo del COVID-19 es una platica para informar acerca de las acciones que están realizando algunas comunidades de tecnología en México para luchar contra la propagación del COVID-19. Desde análisis de datos, visualizaciones, simulaciones de contagio, etc.
La calidad del aire es un problema de Monterrey y de otras ciudades de México, pero podemos hacer un cambio usando la ciencia de datos. En esta charla hablaré sobre cómo es posible obtener, analizar y generar datos de una red de sensores ciudadanos para así poder contribuir a mejorar la calidad del aire en tu ciudad.
