Data Day(s) Virtual 2020

Data Day se realizará de manera virtual durante cinco días Data Day(s) Virtual 2020

 

Examinando y prediciendo las respuestas del INAI: Un Safari por la transparencia

Conferencista(s)

Como parte del fellowship Summer of Data de SocialTIC y la Sociedad Mexicana de Ciencia de Datos, se está desarrollando un análisis exhaustivo de las solicitudes de información que llegan al INAI de 2012 a 2019. Veremos lo que la ciudadanía pregunta, lo que el INAI responde, y cómo podemos ayudar a formar una cultura de transparencia con un producto de datos de clasificador de nuevas preguntas.

DATA OPS: La evolución en la gestión de datos, por Rackspace Technology

Conferencista(s)

Para que los datos generen valor al negocio, no basta con capturarlos y crear modelos. Es necesario gestionarlos de forma coordinada, de principio a fin. En esta sesión abordaremos temas de DATAOPS y discutiremos sobre la importancia de reducir el costo total de propiedad (TCO) para ir al mercado más rápido con servicios modernos de administración de bases de datos.

Taller: Definiciones y técnicas para la detección de anomalías, por Bourbaki

Conferencista(s)

En este taller presentaremos un proyecto de investigación y consultoría sobre la detección de outliers en distintos problemas de predicción. Junto a Karin Alcaraz, Ana Isabel Ascencio y Ernesto Lupercio hemos estudiado la naturaleza y la riqueza de los outliers; utilizando técnicas de Wavelets y Extreme Value Theory hemos mejorado en algunas circunstancias algunos de los algoritmos clásicos de detección de anomalías.

La revolución de la ciencia de datos en la manufactura

Conferencista(s)

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.

Taller Grafos 101: Los grafos están en todas partes, por VinkOS

Conferencista(s)

El mundo está compuesto por infinidad de redes interconectadas, piensa un momento la red que forman tus amigos y los amigos de tus amigos, cómo funciona una red celular, la forma en la que operan las tiendas e-commerce, etc. En este taller te enseñaremos a ver el mundo a través de un grafo y cómo usar estas estructuras para generar conocimiento de una forma natural. Aprenderás a utilizar la plataforma de neo4j, subir archivos, ejecutar queries en CYPHER, y modelar los datos como un grafo.

H2O Driverless Ai workshop: Aprenda machine learning automático a gran escala

Conferencista(s)

¿Cómo puede llevar el aprendizaje automático a las masas? ¿Cómo puede tener varios equipos en su organización para crear modelos de ML precisos sin ser expertos en ciencia de datos o aprendizaje automático?

Venga a esta sesión y descubra cómo comenzar con el Machine Learning automático con H2O Driverless AI, y desarrolle modelos potentes con solo unos pocos clics.

DataStax Developer Workshop: Machine Learning with Apache Spark & Cassandra

Conferencista(s)

Machine learning is the secret behind the neural networks that Netflix and Spotify use to surface recommendations, and the underlying technology behind Siri’s voice recognition. It’s changing the world at a rate none of us could have expected. It’s not just a buzzword, but it’s a powerful technology that developers and IT leaders need to begin to understand now to be better prepared for the future.

Ciencia de datos en el conteo rápido para elecciones

Conferencista(s)

En México, el procedimiento para estimar el porcentaje de votos a favor de los candidatos en el día de la elección se conoce como conteo rápido y es organizado por la autoridad electoral. El conteo rápido consiste en seleccionar una muestra aleatoria de las casillas de votación y analizar sus resultados. El análisis puede hacerse con distintas metodologías.

Hands-on lab con Snowflake

Conferencista(s)

En este laboratorio práctico mostraremos cómo habilitar un datawarehouse en la nube para datos estructurados y semi-estructurados utilizando la plataforma de Snowflake. Los participantes aprenderán los conceptos básicos de una plataforma de datos para la nube y de la arquitectura de Snowflake.

Getting to know Elastic Data Science

Adding an Elasticsearch cluster to your organization not only offers an opportunity to search, analyze, and view your data in real time, but also provides a strong foundation on which to build robust data science capabilities. In this session we will show you how analytics teams use the Elastic Stack to build and deploy unsupervised and supervised models.

 

Taller de Ciencia de datos para CEOs: planeación, presupuesto, reclutamiento y operación

Conferencista(s)

Este taller está principalmente dirigido a líderes y directivos emprendiendo la jornada para que su organización sea dirigida por datos. Exploraremos la construcción de un área analítica en diferentes escenarios y con diferentes insumos. Desde el nacimiento de la necesidad (o necedad) hasta la selección y contratación, y la materialización de delivery.

 

La nube es buena pero el multicloud es mejor, por Cloudera

Conferencista(s)

En la era en que las nubes son el nuevo hardware, su utilización debe ser: abierta, multi-nube, gobernada, segura y con la posibilidad de cambiar de proveedor, con tan solo un click.

En esta charla patrocinada por Cloudera revisaremos las posibilidades y ventajas que ofrece su plataforma para gestionar datos en las principales nubes públicas, en nube privada y en tu datacenter, eligiendo donde es más conveniente hacerlo.

Una nueva ciencia de datos para México

Conferencista(s)

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.