Analítica Deportiva, Fintech y Política Pública: lo nuevo que traerá Data Day México 2023
En esta sesión introductoria, exploraremos los conceptos fundamentales para la construcción de un Data Lake. Desde la definición y estructura básica hasta las mejores prácticas en diseño y gestión de datos. Esta charla está diseñada para proporcionar una base sólida a aquellas personas que desean adentrarse en el mundo de los Data Lakes.
El Dr. Gustavo Jiménez Cerda compartirá detalles sobre un modelo que ha desarrollado para realizar y mantener la valuación financiera de atletas, especialmente futbolistas profesionales.
Brief data architecture overview. Different types of data that team sports use - physiological, psychological, technical and tactical. Low budget and high budget options.
Women’s soccer is on the rise, with both increased interest and professionalization in the past decade. This is evident in the interest and publicity surrounding the recent World Cups, European Championships and the LIGA MX Femenil. There has also been increased availability about data collected from professional women’s matches. This talk will explore the question: How can this data help support teams?
The target audience for your work determines your processes, and how you present information, whether that audience is the public, a coach, players, scouts, the front office, or sports agents. An analyst from a North American professional soccer club and the lead analyst for a private sports tech company combine to present a vignette of the process for answering requests for a variety of stakeholders.
From a customer success perspective in one of the biggest data provider companies explain what has been the problem with clubs in Latin America and how data can help them solve those, recruiting, match analysis and team analysis.
Data and Sports Analytics have transformed Global Football in recent years. The focus generally trends towards recruitment and talent identification, but the ability to use data to make more sophisticated decisions stretches to everything from player performance to commercial growth.
El análisis topológico de datos (TDA) es un enfoque matemático emergente para el análisis de datos que se basa en la topología. La topología es una rama de las matemáticas que se centra en el estudio de la forma y la estructura de objetos matemáticos, sin prestar atención a las medidas de longitud, área o volumen.
Los algoritmos de árboles de decisión como LightGBM y XGBoost han mostrado ser altamente efectivos para series de tiempo. Sin embargo, implementar pipelines de machine learning listos escalables y listos para producción no es una tarea trivial.
Salud Digna A.C. presenta la implementación de un Data Warehouse moderno usando Microsoft Azure Synapse Analytics como su arquitectura principal para servicios de Analítica e Inteligencia de Negocios, con la que atiende la necesidad de 10 9 Millones de pruebas COVID, 17.9 millones de Px atendidos con 136.9 Millones de estudios realizados. Dando seguimiento a la traza de entrega de los resultados como ventaja competitiva.
Los proyectos de gobiernos de datos, como DAMA, suelen ser complicados y con poca visibilidad de el retorno de inversión. En esta charla muestro cómo se puede reducir el riesgo de este tipo de iniativas realizando una implementación basada en herramientas open source. Esto permite resolver necesidades que van desde integración de datos y BI hasta gobierno de datos alineados de una manera ágil que nos permita experimentar y realizar pruebas, sin que representen un golpe al presupuesto.
La tecnología ha impulsado de manera acelerada la transformación y digitalización de todas las industrias; pero si hablamos específicamente del sector financiero, la digitalización ha pasado de ser una opción a una necesidad. Pero, este cambio al modelo de negocio también ha traído consigo otro gran desafío: el fraude digital.
El aprendizaje automático tiene un gran potencial para generar valor para las empresas e incluso transformar industrias, pero este potencial solo se puede alcanzar una vez que dichos modelos se implementen en un ambiente de producción y sus inferencias estén disponibles de manera habitual para los usuarios.
La revolución de la IA plantea desafíos en la gestión de la creciente avalancha de datos. ¿Estamos listos para enfrentarlos? Abordar temas como privacidad, seguridad, ética y regulación será crucial para aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial, garantizando al mismo tiempo un futuro sostenible y equitativo.
Un problema común al que se enfrentan todos los científicos de datos es cómo generar valor cuantificable en sus proyectos. En esta presentación exploraremos tres puntos fundamentales:
Las finanzas descentralizadas (DeFi) han ganado terreno como una alternativa a los sistemas financieros tradicionales. Sin embargo, existe una preocupación creciente por la evaluación adecuada de los riesgos principalmente en originacion de creditos. En esta conferencia, abordaremos la evaluación de riesgos en DeFi desde un punto de vista de análisis de datos.
There is a growing class of apps that require 100% uptime and real-time speed regardless of where they are operating in the world - examples include healthcare, field service, emergency response, energy exploration and more. These kinds of apps must work reliably wherever the user is, even if that is in the remotest of locations such as deep wilderness, underground, at sea, or in the air.
Homelessness following eviction is a concerning problem in the United States. To mitigate this, local governments provide rental assistance programs to prevent at-risk individuals from entering into homelessness. Currently, however, such systems are reactive and do not prioritize those most at risk of homelessness, with individuals being prioritized manually.
¿Cómo podemos utilizar datos para reducir el impacto de los suicidios, sobredósis y otras crisis de salud de comportamiento? En el programa de Ciencia de Datos para el Bien en la Universidad de Carnegie Mellon colaboramos con dos condados para construir un modelo predictivo de machine learning que identifica a personas de alto riesgo.
La ciencia de ciudades es una aproximación cuantitativa a la planeación de mejores entornos urbanos. Esta nueva práctica hace uso de datos, técnicas de modelación y de simulación para representar y analizar las complejas dinámicas que moldean una ciudad: dónde viven las personas, dónde se localizan los empleos, cómo se desplazan las personas; así como qué impacto tiene la infraestructura y las políticas públicas sobre esas decisiones individuales de localización.
Federalismo Responsable en México es un proyecto desarrollado por la Fundación Konrad Adenauer (KAS) México que reúne a los mayores expertos nacionales en materia de federalismo y políticas públicas a nivel subnacional en México. A través de este se ha generado un diagnóstico del marco jurídico y los gobiernos subnacionales durante los últimos 20 años, y evaluado el funcionamiento de distintas áreas públicas.
Rayid Ghani, una de las figuras más importantes a nivel internacional en el ámbito de la aplicación de Ciencia de Datos para Pública, compartirá con la audiencia historias y perspectivas sobre cómo utilizar machine learning, inteligencia artificial y ciencia de datos para resolver problemas de alto impacto social a través de sectores como educación, justicia, salud, energía, transporte, desarrollo económico y seguridad pública.
En esta charla compartiremos detalles sobre el análisis de datos realizado como parte de la iniciativa REAP (Regional Entreprensurship Acceleration Program) en Ciudad de México. Esta es una iniciativa del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) para interactuar con comunidades de innovación alrededor del mundo.
En particular nos enfocaremos en 3 elementos:
La inteligencia artificial está transformando el campo de la salud con la captura generalizada de datos de salud en varias formas, como registros electrónicos de pacientes, registros administrativos de reclamos, datos biométricos, datos de sensores e imágenes médicas.
Una cosa con la que siempre puede contar es que a medida que avanza la tecnología, el volumen y el uso de datos seguirán creciendo. Más datos pueden conducir a decisiones y optimizaciones más informadas y más rápidas.
In 2022, global digital sales channels eclipsed $5.7 trillion (USD). However, having a robust website or mobile app was not enough to keep customers from shopping with competitors. One of the deciding factors is ensuring that web pages and mobile apps load quickly. Co-locating an application with its data provides a significant advantage over the competition.
Los avances científicos y tecnológicos que sustentan nuestra vida actual han sido conseguidos a partir del conocimiento que el ser humano ha logrado en diferentes áreas del conocimiento. Debido a la relevancia del conocimiento, la investigación en el sector educativo ha enfatizado la necesidad de estudiar con mayor detalle la Gestión de Conocimiento (GC) del ser humano sobre las diferentes áreas disciplinares.
En esta charla exploraremos el diverso rango de aplicaciones donde la ciencia de datos puede agregar valor en el sector Fintech más allá del score crediticio.
Algunas de las aplicaciones que exploraremos son:
On our final presentation, we’ll explore the exciting realm of Mexican Futbol, including the current state of Mexican clubs, La Liga, and El Tri. We’ll also discuss how embracing data-driven environments, namely Moneyball and Commercialization, can help move Mexican Futbol forward. Furthermore, we’ll discuss guidelines of creating data-driven environments and offer tips to attendees on how to acquire the necessary skills.
Mostraremos cómo los equipos deportivos modernos utilizan ciencia de datos para detectar y analizar nuevas fuentes de ingreso, así como el potencial de comercialización de los jugadores.
En esta charla platicaremos acerca del proyecto en el que exploramos diferentes fuentes de datos de jugadoras de fútbol femenil en México y utilizaremos modelos de aprendizaje supervisado para predecir el tiempo de recuperación, así como el impacto económico que tienen sus lesiones para su equipo. Además, deteniéndonos con más detalle en la búsqueda de un tiempo de desgaste y recuperación equilibrado para conservar la eficiencia y evitar lesiones.
