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Agenda

Las conferencias de Data Day están organizadas en 4 tracks para atender a distintos tipos de audiencia e intereses:

  • Estrategia basada en datos para negocios, para ejecutivos interesados en innovar sus negocios por medio de analítica de datos.
  • Hard core machine learning, para los científicos de datos interesados en construir modelos predictivos de alto desempeño.
  • Laboratorios prácticos de ingeniería de datos, para los ingenieros que construyen y administran infaestructura para procesar datos a gran escala.
  • Historias con datos e impacto social, donde conoceremos historias de cómo se aplica ciencia de datos en distintos sectores para brindar beneficios a la sociedad.

Si estás en un teléfono móvil, tal vez sea más fácil que veas la agenda en formato de lista.

Agenda

7:30-8:45 Registro
8:45-9:00 Bienvenida
9:00-9:40 Una nueva ciencia de datos para México, por Adolfo de Unánue
9:40-10:20 Sesión presentada por Microsoft
10:20-11:00 Caso de estudio: Retos para la implementación de un data lake en CEMEX
11:00-11:40 Coffee break y visita a expo
  Estrategia Machine learning Ingeniería de datos Historias e impacto social
11:40-12:20 Sesión presentada por Tableau Active learning o cómo hacer que otros etiqueten datos por ti sin darse cuenta, por Víctor Palacios Taller: Detección de anomalías en series de tiempo A family-level analysis on dynamics of risk factors and child maltreatment re-reports, por Eunye Ahn
12:20-13:00 Why Data Science and UX Research should be Best Friends, por Grishma Jena Curating quality datasets for ML, por Jigyasa Grover y Rishabh Misra Tackling healthcare in low income countries: Data science to the rescue?, por Tobias Richter
13:00-13:40 Creación de una calificación crediticia inclusiva, por Christian Ramírez Ciencia de datos en el conteo rápido para las elecciones, por Michelle Anzarut y Teresa Ortiz Taller: Machine learning automático con DataRobot Un viaje a la segmentación del corazón, por Antonio Sánchez
13:40-14:20 Sesión presentada por Elastic Procesamiento de lenguaje natural para reducir el tiempo de respuesta en atención a clientes, por Carlos Caro Applied AI Ethics: tools and frameworks in practice, por Nathan Cruz
14:20-15:30 Comida
15:30-16:10 Sesión presentada por Cloudera Introducción al machine learning cuántico, por Salvador Venegas Taller: Implementación de pipelines de datos con Apache Beam Lessons learned in working with real-life data in resource constrained settings with limited domain knowledge, por Raphaëlle Roffo
16:10-16:50 Machine learning automatizado para acelerar estrategias de IA Compressed sensing with untrained neural networks, por Dave Van Veen Análisis de patrones de crímen en CDMX, por Carlos Piña
16:50-17:20 Coffee break y visita a expo
17:20-18:00 Taller de ciencia de datos para CEOs: planeación, alcance, contratación y construcción, por Jesús Ramos Análisis de audio para extracción de características, segmentación, clasificación y predicción, por Omar Peña Taller: Grafos 101 (Los grafos están en todas partes), por Roberto Sánchez  
18:00-18:40 Importancia de la selección de métricas de similitud de texto para modelos de Machine Learning, por Blanca Alicia Vargas
18:40-19:20 Desarrollo e implementación de un sistema de recomendación, por Betsabé Acuña Trucos y recomendaciones para clasificación de textos financieros, por Pablo Campos Ingeniería de datos: El eslabón perdido en la ciencia de datos, por Guillermo Martínez Becerra Procesamiento de datos acelerado por GPUs usando Bumblebee, por Argenis León
19:30-21:00 Cocktail de cierre