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Agenda

La agenda de Data Day(s) Virtual está diseñada en base a 2 “bloques” diarios de sesiones por día, uno a medio día (diurno) y otro por la tarde (vespertino). Esto con el objetivo de permitir que los participantes puedan balancear su participación en Data Day(s) con sus actividades laborales.

  • En el bloque diurno, habrá dos conferencias (1-1:45pm, 1:45-2:30pm) y un taller (12:00-1:45pm).
  • En el bloque vespertino, habrá tres conferencias (5-5:45pm, 5:45-6:30pm, 6:30-7:15pm) y un taller (5:30-7:15pm).

Estos horarios utilizan como referencia el horario de Ciudad de México (GMT-5).

A continuación listamos las sesiones por cada día. Esta misma información también está disponible en la página del Programa.

Lunes 3 de agosto
Diurno
12:30-13:00 Bienvenida y panorama de sesiones presentado por Pedro Galván y Jesús Ramos
13:00-13:45 Una nueva ciencia de datos para México, por Adolfo de Unánue
13:45-14:30 La nube es buena pero el multicloud es mejor, por Hernan Galante y Julio Pérez de Cloudera
Vespertino
17:00-17:45 Storytelling en Ciencia de Datos: desde la hipótesis del problema, estructura, visualización y validación, por Silvia Ariza
17:45-18:30 Importancia de la selección de métricas de similitud de texto para modelos de machine learning, por Blanca Alicia Vargas
18:30-19:15 Creación de una calificación de crédito inclusiva, por Christian Ramírez
Taller
(17:30-19:15)
Taller de Ciencia de datos para CEOs: planeación, presupuesto, reclutamiento y operación, por Jesús Ramos
Martes 4 de agosto
Diurno
13:00-13:45 A family-level analysis on dynamics of risk factors and child maltreatment re-reports, por Eunhye Ahn
13:45-14:30 Getting to know Elastic Data Science, por Thomas Grabowski
Taller
(12:00-13:45)
Hands-on lab con Snowflake, por Javier Ruiz
Vespertino
17:00-17:45 El futuro de la inteligencia artificial y la próxima frontera de apps de IA presentado por H2O.Ai 
17:45-18:30 Ciencia de datos en el conteo rápido para elecciones, por Teresa Ortiz y Michelle Anzarut
18:30-19:15 Ingeniería de datos: El eslabón perdido en la ciencia de datos, por Guillermo Martinez 
Taller
(17:30-19:15)
DataStax Developer Workshop: Machine Learning with Apache Spark & Cassandra, por James Colvin
Miércoles 5 de agosto
Diurno
13:00-13:45 Lessons learned in working with real-life data in resource constrained settings with limited domain knowledge, por Raphaëlle Roffo
13:45-14:30 Event Streaming for Real Time enterprises, por Joao Salcedo de Confluent
Taller
(12:00-13:45)
Taller Grafos 101: Los grafos están en todas partes, por Luis Almazán de VinkOS
Vespertino
17:00-17:45 Un modelo efectivo para el seguimiento de COVID19 en México, por Tereza Ortiz y Michell Anzarut
17:45-18:30 Análisis de audio para clasificar y predecir el comportamiento de clientes, por Omar Peña
18:30-19:15 Análisis de patrones de crimen en Ciudad de México, por Carlos Piña García
Taller
(17:30-19:15)
H2O Driverless Ai workshop: Aprenda machine learning automático a gran escala
19:15-20:15 Evento virtual de networking
Jueves 6 de agosto
Diurno
13:00-13:45 Trucos y recomendaciones para clasificación de textos financieros, por Pablo Campos
13:45-14:30 DATA OPS: La evolución en la gestión de datos, por Santiago Díaz de Rackspace Technology
Taller
(12:00-13:45)
Taller: Definiciones y técnicas para la detección de anomalías, por Alfonso Ruíz de Bourbaki
Vespertino
17:00-17:45 Aequitas: a framework for measuring bias and addressing fairness in Machine Learning, por Liliana Millán
17:45-18:30 La revolución de la ciencia de datos en la manufactura, por Eduardo Ramírez
18:30-19:15 Introducción al machine learning cuántico, por Salvador Venegas
Taller
(17:30-19:15)
Taller: Procesamiento de datos acelerado con GPUs usando Bumblebee, por Argenis León 
Viernes 7 de agosto
Diurno
13:00-13:45 Examinando y prediciendo las respuestas del INAI: Un Safari por la transparencia, por Diego Villa
13:45-14:30 Lecciones aprendidas en Data Day(s) Virtual, por Jesús Ramos