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Programa 2018

Day 1
15 Mar 2018

Behind the AI Curtain: Designing for trust in machine learning products

Case study about how design and data science teams can work together to build greater trust among users.
Crystal Yan

IoT + BI: Cómo resolver la disparidad de velocidad

Platicaremos sobre los retos en la velocidad de datos generados por iniciativas de IoT, y como la plataforma Qlik puede ayudar a enfrentarlos.
Miguel Flores

Innovación @Amazon

Conoce los pilares del modelo de innovación de Amazon, y cómo lo ha aplicado en distintos negocios enfocados en diferentes mercados.
Alejandro Flores

MongoDB en la transformación digital

Repasaremos algunos de los principales retos de las iniciativas transformación digital y cómo MongoDB está apoyando a sus clientes para superarlos.
Omar Camacho

Optimización del sistema de transporte por medio de aprendizaje por refuerzo

Compartiremos el caso de un sistema para recomendar automáticamente los tiempos de salida de camiones de transporte público por medio de un modelo de machine learning y un agente de aprendizaje reforzado (reinforcement learning)
Adolfo Martínez

You might not need Pandas

Learn pure Python alternatives for common data analysis tasks without the pandas library.
Reuben Cummings

El camino hacia la empresa inteligente

Cómo organizar y arropar iniciativas de datos desde la alta dirección para que generen valor sustentable.
Arturo Cárdenas

Cuando la tierra se sacude

Se propone un proceso de análisis de imágenes obtenidas por drones para identificar de forma automatizada zonas de rescate en comunidades rurales que requieren atención después de un sismo.
Amaury Gutiérrez

Cómo construir pipelines para streaming de datos en visualizaciones: Un ejemplo divertido usando Minecraft

Cómo construir un pipeline de streaming de datos utilizando un ejemplo del videojuego Minecraft.
Ángel Alvarado

El proyecto fue un éxito, ¿y ahora?

Cómo preparar iniciativas de misión crítica para transición al área operativa.
Ángel Monjarás

Strategies to edit production data

Running ad hoc SQL write queries against the production database is sometimes necessary. In this talk, you will learn strategies for making edits to the production database safely with examples from a Python stack.
Julie Qiu

Taller: Datos en tiempo real con GraphQL

En este taller práctico construiremos un backend para datos en tiempo real utilizando GraphQL Yoga.
Rodrigo Quezada

Usos correctos (e incorrectos) de los datos de INEGI

Recientemente, las oficinas de estadística han realizado múltiples esfuerzos para que sus datos sean más accesibles y fáciles de utilizar: están en datos abiertos, con microdatos disponibles en internet, se acompañan de metadatos estandarizados y documentos metodológicos. A pesar de...
Consultar
Andrea Fernández Conde

Sistemas de recomendación: lecciones aprendidas y mejores prácticas

Estudiaremos lecciones aprendidas y mejores prácticas para diseñar sistemas de recomendación eficaces.

Sanitización de datos y privacidad

Exploramos métodos de sanitización que brindan privacidad de datos sin afectar la calidad de estos.

Cromatocracia: El Pantone de la movilidad social en México

¿Existe una formula matemática para lograr la movilidad social en México?
Adrián Santuario

La importancia estratégica de considerar mezclas de distribuciones

Cómo utilizar una mezcla de distribuciones para explicar el comportamiento de sistemas complejos.
Moyocoyani Molina Espíritu

Taller: Limpieza y preparación de datos con Optimus y Spark

En este taller, impartido por uno de los desarrolladores de Optimus, aprenderás a realizar limpieza y preparación de datos utilizando Optimus en conjunto con Apache Spark y Python.
Favio André Vázquez

RKHS, teoría y aplicaciones con machine learning

Aprende a aplicar RKHS para resolver problemas tanto de clasificación como de regresión.
Alonso Baranda

Lo que las Telcos saben de nosotros y a quíen se lo dan

Las empresas telefónicas guardan toneladas de información de nosotros para ajustar campañas y, a veces, dar mejor servicio, pero también están obligadas por el IFT a entregar dicha información a entidades gubernamentales y cooperar con ellas en investigaciones, sobre todo...
Consultar