Data Day Monterrey 2023

El pasado 14 de noviembre se llevó a cabo la edición 2023 de Data Day en el Estado de Nuevo León donde se dieron cita expertos, académicos y profesionales del campo de datos para discutir tendencias, desafíos y oportunidades en el ámbito de la ciencia de datos, análisis de datos, inteligencia artificial y otros temas de actualidad y en auge.

Reseña completa

La Inteligencia Artificial y el futuro del trabajo

Más allá de una opinión, en esta platica, basada en datos, se presenta una prespectiva del mercado laboral en México y las tendencias que marcan una transformación del 23% de los puestos laborales hacia el 2030. Esta presentación te servirá para tener en cuenta qué cambios son necesarios y cononcer las implicaciones de la automatización de AI desde el punto de vista social.

Panel: Oportunidades y Perspectivas de la Ciencia de Datos en Nuevo León

Durante este panel, expertos en materia de ciencia de datos de distintas industrias nos comparten las oportunidades y perspectivas de ciencia de datos en el estado de Nuevo León, en México. Algunas temas que se abordan: - Tendencias emergentes más significativas. - LLMs como nueva herramienta. - Oportunidades en cuanto a desarrollo de productos basado en modelos. - Uso y adopción de soluciones. - Evolución de colaboraciones interdisciplinarias.

Analítica, Ciencia de Datos y ML para Seguridad Industrial, Ergonomía y Bienestar

Conferencista(s)

Basado en la literatura, se sabe que las condiciones ambientales como temperatura, humedad, presión atmosférica, iluminación, ruido, carga de trabajo, nivel de energía, estrés, fatiga y aspectos ergonómicos pueden tener un impacto notorio sobre la probabilidad de cometer un acto inseguro en la actividad laboral que se traduzca en un accidente de trabajo. O bien tener un impacto en la productividad o eficiencia.

El Personal y los Colaboradores, Piezas Clave en la Generación de Datos en Salud

Conferencista(s)

El personal de salud se encuentra saturado por sus actividades rutinarias y, además, enfrenta el reto de adaptarse a nuevas formas de captura de datos, como notas médicas electrónicas. Esta transición digital frecuentemente obliga al personal a batallar con herramientas tecnológicas complejas, generando una carga adicional. Entre las presiones regulatorias y de cumplimiento, la generación de datos de calidad se vuelve difícil.

Electroplating Production Line Maintenance Model

Con el uso de IA, específicamente con algoritmos de Machine Learnig se pueden predecir eventos de falla con mayor precisión y evitar interrupciones de procesos debidas a eventuales fallos en los equipos. Crear un modelo de mantenimiento predictivo para una línea de producción de capacitores cerámicos multicapa (MLCC) mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático para reducir los paros de producción no planificados.

Visión Computacional y Machine Learning en la Industria Post-cosecha

Conferencista(s)

En esta interesante presentación, nos embarcamos en un viaje cautivador a través de la aplicación innovadora de herramientas de visión por computadora (Computer Vision) y aprendizaje automático (Machine Learning) para revolucionar la automatización de la clasificación de alimentos frescos dentro de las bulliciosas líneas de producción de las empacadoras. Esta discusión brinda una visión profunda del proceso de desarrollo, ofreciendo un adelanto detrás de escena.

¿Cómo se ve un equipo de datos en 2023?

En 2023, el mundo de la ciencia de datos ha experimentado una evolución significativa. Los equipos de datos se han vuelto más interdisciplinarios, integrando habilidades y conocimientos de diversas áreas. Además, con la aparición de nuevas tecnologías y herramientas, el papel del equipo de datos ha evolucionado, requiriendo una adaptación constante y una apertura a que otros roles usen herramientas tradicionalmente del campo.

Transformando y evolucionando una plataforma de datos

Conferencista(s)

En esta sesión damos un vistazo a la plataforma de datos utilizada en Digital@FEMSA y se comparten lecciones aprendidas sobre: * Crear un repositorio centralizado para todos los datos de la empresa sin importar su formato o estructura. * Automatizar la gestión de una plataforma de datos bajo el paradigma de Infraestructura como Código (IaC). * Utilizar Google Cloud Composer para orquestar los pipelines de datos.

Unit Testing en Big Data: Potenciando la confianza de nuestros ETLs

Conferencista(s)

 

Descubre cómo emplear pruebas unitarias en procesos de datos, usando herramientas como unittest, Docker y AWS. Aprende a garantizar la precisión y confiabilidad de tus procesos ETL de Big Data de manera eficiente. Ideal para ingenieros de datos y desarrolladores ETL, esta presentación te equipa con conocimientos prácticos para empezar a implementar tus primeras pruebas sólidas y confiables en tus flujos de trabajo de Big Data.

Asistente Digital: El Copiloto de los Vendedores en la Era Digital

Conferencista(s)

En el contexto de la industria de bebidas y botanas en México, Arca Continental se destaca como un referente en la innovación y la transformación digital. Durante esta presentación, se explora el proyecto Asistente Digital Fuerza de Venta, que implementa modelos y procesos integrados para identificar oportunidades comerciales y desencadenar acciones automáticas dirigidas a la fuerza de ventas.

Ciencia de Datos y Crimen Organizado | Ejemplo práctico

Conferencista(s)

La medición precisa del crimen organizado ha representado históricamente un desafío, atribuido en gran parte a la naturaleza sigilosa y en constante evolución de estas organizaciones. Sin embargo, en la actualidad podemos aprovechar los medios de comunicación como herramienta para intentar abordar esta problemática. En particular, se empleó una combinación de análisis cualitativo y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para detectar la presencia del crimen organizado en México.