Programa 2018

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

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

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

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

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)

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

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

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.

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

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

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.

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

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

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

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

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

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

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.

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

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