El evento se conforma por conferencias, talleres y demos, dirigido a personas involucradas en el procesamiento y análisis de datos en contextos empresariales.
his research describes an integrated computational framework that has been developed for supporting the State of Nuevo Leon’s water infrastructure decisions. This framework uses conjunctively three different computational models: a water demand Monte-Carlo simulator, a water supply hydrological model and a dynamic optimization model.
Experiencias acerca del desarrollo de aplicaciones medicas y hospitalarias, en este entorno de pandemia, asi como las problematicas presupuestales en México, como lidiar con las nuevas estructuras monoliticas de la secretaria de salud (SINBA) y lo que podemos hacer con nuevos desarrollos en el sector salud en México.
El objetivo es la búsqueda de factores de riesgo que conducen a desenlaces de gravedad, y para ello se consideran algunos algoritmos de Machine Learning en un contexto de clasificación multiclase, con el fin de caracterizar la evolución de la enfermedad.
El presente tiene como principal objetivo resaltar la importancia de la inteligencia artificial en la actualidad, identificar sus deficiencias en materia de ética y equidad en el manejo de los datos durante la pandemia por COVID- 19, y así proponer algunas recomendaciones para que la IA sea una herramienta confiable, no sólo en este contexto de emergencia, sino como como un mecanismo de innovación de largo plazo.
Interactive development tools such as Jupyter are prevalent among data scientists because they provide an environment to perform data transformations and get immediate visual feedback.
En abril del 2020, el gobierno del municipio de San Pedro Garza, organizó una serie de brigadas para llevar recursos a gente que estaba identificada con COVID-19. Las rutas inicialmente estaban hechas con el orden que daba el excel que les daba la plataforma, sobra decir que esto fue poco eficiente. Nos juntamos con ellos para poder plantear el problema y encontrar una mejor solución a la que tenían en ese momento.
Training such models sometimes becomes challenging, as these models require multiple hyper parameter setting or multiple dynamic learning rates depending on models ability to learn, multiple losses, and handle multiple datasets. A common term used to describe such models are Ensembling and Muti Task Modelling.
Las aplicaciones de Machine Learning han adquirido un gran auge y cada vez son más comunes. Sin embargo, el proceso de desarrollo, liberación y mantenimiento continuo es más complejo comparado al desarrollo de software tradicional, como una aplicación web o de móviles.
We examine whether the COVID-19 stay-at-home order affected mental health throughout Latin America. Using Google Trends data and an event-study design, we explore the effect of country-specific stay-at-home orders on mental health searches, including the following words: depression, anxiety, sadness, insomnia, stress, and suicide.
En esta plática exploro sobre el como empezar a meter gobierno (governance) en la ciencia de datos
En esta charla Francisco y Carlos compartirán con nosotros un poco de su proyecto de georeferencias.
El uso de las redes neuronales ha dado lugar a realizar diversas predicciones, uno de los tantos casos de usos, es ayudar a los usuarios de servicios financieros y a clientes a hacer más rápido y fácil sus operaciones mediante la predicción de las operaciones que frecuentemente realizan, como los pagos fijos y de servicios.
En esta sesión platicaremos sobre cómo ayudamos a cardiólogos de Salamanca a hacer lo que más les gusta utilizando ciencia de datos, y cómo el conocer el contexto en donde reside el problema es fundamental para resolverlo correctamente.
Este esfuerzo utiliza datos censales y métodos de ciencia de datos para caracterizar la problemática de la ciudad de Monterrey, una ciudad que ha perdido densidad y con un crecimiento de la mancha territorial acelerado. El propósito del Sistema de Información es la construcción de escenarios de futuro de la ciudad en transporte y uso de suelo.
The talk will explore these two use cases, and the benefits and limitations of these algorithms to improve clinical data management at a national scale, to promote standardization, increasing data interoperability, and supporting health research that improves peoples lives.
JavaScript es el lenguaje de programación más popular de acuerdo a la encuesta de StackOverflow. Obviamente JavaScript mantiene las mejores herramientas y librerías para desarrollo web y varios componentes populares para backend con NodeJS; sin embargo, hace sentido usar JavaScript para Ciencia de Datos, Machine Learning y Deep Learning
Antes de pensar en modelos predictivos, hay que pensar en formar las variables que se usarán como entrada en tales modelos, y no cuidar esto tiene sus implicaciones, ¿Conoces la frase “Garbage in, garbage out”?. Por otro lado, el boom del machine learning te expone al uso de modelos complejos de explicar/calibrar/mantener, y todo esto, para el caso de series de tiempo financieras que es todo un reto.
En esta charla hablaré en retrospectiva sobre el proyecto que llevamos a cabo en Data-Pop Alliance sobre violencia de género en 3 países de Latinoamérica: México, Colombia y Brasil.
Sólo por armar la plataforma analítica se mejora el desempeño de operaciones, pero en un segundo momento, el análisis de los resultados abre una fuente de mejoras y soporte a estrategias. La apertura al cambio, la conciliación de directrices y la interpretación de los modelos hace de los jóvenes analistas un tejido conjuntivo para los directores de la empresa basada en evidencias.
La presente investigación parte de un análisis general sobre estrategias basadas en la ubicación, donde el usuario se posicione como el centro de interés principal. Las expectativas de los clientes continúan cambiando constantemente, por lo que se requiere una respuesta sofisticada si realmente se busca impactar su experiencia a través de su comportamiento en web, tienda física o dispositivo móvil.
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.
Los métodos tradicionales de analítica dan resultados solo para ciertas preguntas, pero no son suficientes para las necesidades de las compañías hoy en día, en donde hay una competencia diaria, y el que encuentre mejor valor en los datos es el que tiene la ventaja competitiva.
Una de las decisiones más importantes cuando trabajamos con Big Data es saber donde y como almacenamos nuestros datos. Esta decisión tiene un gran impacto en el desempeño de nuestra solución. En está charla platicaremos de algunas de las mejores prácticas para el almacenamiento y como lograrlo en Azure.
Puede estar pensando: si puedo tener consultas de múltiples fuentes y definir un modelo lógico en mi herramienta de reporteo, ¿por qué necesitaría un software de virtualización de datos?
El entendimiento de la estructura de Neo4j, basada en grafos, nos permitirá analizar un conjunto de datos de distintos clientes para poder mapear sus comportamientos e interacciones y, de este modo, ir más allá de la información almacenada en una base, hasta un conocimiento más profundo del cliente.
La localización, hoy más que nunca, tiene un rol crítico en las operaciones y proceso de una amplia gama de negocios y es un factor fundamental para potenciar el desempeño de un negocio. ¿Has considerado que el uso de los datos de ubicación, influye estratégicamente en la capacidad de competir, innovar y actuar en tu mercado?
Conoce como Elastic esta utilizando aprendizaje automático supervisado y no supervisado para operacionalizar y simplificar la ciencia de datos.
Apache Beam es un SDK para pipelines de datos, en streaming y batch, que soporta varios lenguajes de programación, y diferentes plataformas para ejecutar los pipelines (Dataflow, Flink, Spark, etc). La gran ventaja de Beam es que una vez escrito el pipeline, se puede ejecutar en cualquier plataforma.
