Dateros de Latinoamérica se reunieron de manera online durante cinco días para aprender y convivir en Data Days Virtual. Leer reseña completa
En esta plática se presenta una Red de Cointegración que fue construida a partir de series de tiempo a nivel estatal de homicidios dolosos. Con la red podemos analizar los vínculos entre los homicidios dolosos de los estados. Particularmente, utilizamos el algoritmo Infomap para detectar comunidades así como también se calcularon métricas de centralidad.
Latinoamérica aspira a alcanzar la carbono neutralidad. Las Contribuciones Nacionalmente Determinadas (NDC) de cada nación comprometen a la región a alcanzar cero emisiones netas de gases de efecto invernadero para 2050 y establecen objetivos para que las emisiones se reduzcan progresivamente con el tiempo.
Las amenazas de seguridad cibernética de hoy continúan encontrando formas de volar y permanecer bajo el radar. Los ciberdelincuentes utilizan malware polimórfico porque un ligero cambio en el código binario o script podría permitir que dichas amenazas eviten la detección por parte del software antivirus tradicional.
Conoce la arquitectura de Rapids, sus principales bibliotecas y ejemplos de código, así como más recursos para aquellos que quieran comenzar a usar una pipeline acelerada por GPU usando Python, lo que aportará más agilidad al desarrollo y la ejecución de IA.
Aproveche la flexibilidad de la nube mediante el uso de Azure Machine Learning para entrenar en entornos con varias GPU.
En esta sesión podrás conocer como rapidamente puedes crear aplicaciones empresariales seguras, escalables y con las cuales que vas a poder entender, analizar y mantener los datos de tu organización.
Introducción a los perfiles tradicionales en esta industria, así como errores y aciertos que hemos identificado a lo largo de años de implementaciones de proyectos de datos, recomendaciones para conseguir equipos exitosos para estos proyectos, una introducción al perfil del traductor de datos y consejos/recomendaciones para lograr tener éxito como traductor de datos en la industria actual de datos.
Cuales son los problemas a los que se enfrentan en un proyecto de Ciencia de Datos/ML aplicado en políticas públicas.
El uso de la herramienta desarrollada en el Centro de Ciencia de Datos y Políticas Públicas (DSaPP, originalmente en UChicago y ahora en CMU) para el desarrollo de dichos proyectos.
En esta charla, analizaremos ejemplos de Elastic Security Protections, incluida la forma en que mantenemos actualizados nuestros modelos de aprendizaje automático, identificamos brechas en la adopción del producto y desarrollamos nuestra hoja de ruta del producto para aprovechar nuestra telemetría.
