Programa de sesiones 2021
Te presentamos algunas de las sesiones confirmadas hasta el momento, la próxima semana tendremos la agenda final del evento.
El programa 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.
Los horarios utilizan como referencia el horario de Ciudad de México (GMT-6).
Day 1
22 Mar 2021
Anxiety, Stress, and Sadness: The Consequences of COVID-19 on Mental Health in Latin America
We examine whether the COVID-19 stay-at-home order affected mental health throughout Latin America. Using Google Trends data and an event-study design, we explore the effect of country-specific stay-at-home orders on mental health searches, including the following words: depression, anxiety, sadness,... Consultar
Abel Rodríguez Tirado
API Congreso: La unión de la tecnología con la política mexicana
En México, las cámaras de Diputados y Senadores tienen la obligación de subir sus actividades; sin embargo, esos datos no están del todo ordenados como nos gustarían, por lo que tanto a los expertos como a los ciudadanos que se... Consultar
Selma Ortega
Desarrollo de aplicaciones hospitalarias
Experiencias acerca del desarrollo de aplicaciones medicas y hospitalarias, en este entorno de pandemia, asi como las problematicas presupuestales en México, como lidiar con las nuevas estructuras monoliticas de la secretaria de salud (SINBA) y lo que podemos hacer con... Consultar
José Magaña
Workshop: Entrenamiento, Tunning e Implementación de modelos de aprendizaje automático externos en SageMaker de AWS
En este taller aprenderas lo necesario para que tu modelo no fracase al pasarlo de un ambiente de entrenamiento y prueba a producción, a la lucha real del día a día. Hoy en día las plataformas nos dan grandes facilidades... Consultar
Juana Martínez
From development to production in a snap with Ploomber
Interactive development tools such as Jupyter are prevalent among data scientists because they provide an environment to perform data transformations and get immediate visual feedback. However, when deploying a project, it must be refactored using a production-friendly environment like Airflow... Consultar
Eduardo Blancas
Gobierno en la ciencia de datos
En esta plática exploro sobre el como empezar a meter gobierno (governance) en la ciencia de datos revisando los siguientes puntos ¿Centralizar o descentralizar? ¿Equipos multidisciplinarios o verticales? Qué conviene democratizar y que conviene centralizar Que tipo de gobierno aplicar... Consultar
Aldo Valadez
Machine Learning con JavaScript: El futuro o pesadilla?
JavaScript es el lenguaje de programación más popular de acuerdo a la encuesta de StackOverflow. Obviamente JavaScript mantiene las mejores herramientas y librerías para desarrollo web y varios componentes populares para backend con NodeJS; sin embargo, hace sentido usar JavaScript... Consultar
Javier Luraschi
Ya tengo un modelo. ¿Y ahora qué hago con él?
Una parte no discutida en ciencia de datos es qué sucede con los modelos una vez que han sido creados, discutiremos algunos casos que resalten la importancia de definir una acción y como evoluciona con el desarrollo del proyecto. Veremos... Consultar
Adolfo De Unánue
La necesidad de una recopilación de datos de calidad en violencia de género
La necesidad de una mejor recopilación de datos relacionados con la violencia de género ha sido reconocida a nivel internacional por las Naciones Unidas en su compromiso de erradicar la violencia contra las mujeres, en donde LATAM muestra las peores... Consultar
Zinnya del Villar
Using NLP to improve the management of clinical data
Courtney Irwin (MetadataWorks) will present two recent case studies utilising natural language processing methods to improve the utility and interoperability of clinical data for the National Health Service in the UK. MetadataWorks, a UK based startup, aims to support organisations... Consultar
Courtney Irwin
Using Call Detail Records and Sentiment Analysis to Analyze the Development Challenges Faced by Syrian Refugees and Host Communities in Lebanon
Since the beginning of the Syrian civil war in 2011, over 5 million Syrians have fled Syria, seeking refuge in different countries, including Lebanon. With more than one million Syrian refugees, Lebanon has the highest per capita proportion of Syrian... Consultar
Roaa Al Feel
Almacenamiento y Procesamiento de datos con Azure presentado por Microsoft
Una de las decisiones más importantes cuando trabajamos con Big Data es saber donde y como almacenamos nuestros datos. Esta decisión tiene un gran impacto en el desempeño de nuestra solución. En está charla platicaremos de algunas de las mejores... Consultar
Axayacatl Valenzuela
Detección de riesgos en pacientes de COVID-19
En este trabajo se realiza un análisis de datos abiertos del Sistema de Vigilancia Epidemiológica de Enfermedad Respiratoria Viral (SISVER) provenientes de pacientes de COVID-19 en México. El objetivo es la búsqueda de factores de riesgo que conducen a desenlaces... Consultar
Roberto Bárcenas Curtis
Machine Learning para la detección de anomalías y más, por Elastic
Como Elastic esta utilizando aprendizaje automático supervisado y no supervisado para operacionalizar y simplificar la ciencia de datos
Melissa Alvarez
Workshop: Pronósticos con Series de Tiempo en R.
Lo que se busca en el siguiente Workshop es que el interesado conozca las bases y características que se encuentran detrás de los modelos autorregresivos (usando la Metodología Box-Jenkins), y como pueden ser utilizados para realizar pronósticos eficientes sobre series... Consultar
Jorge Nájera
Workshop: Scaling LightGBM with Python and Dask
In this workshop, attendees will get an introduction to Dask, a framework for distributed computing in Python. After this overview, attendees will get hands-on experience configuring a Dask cluster, creating distributed datasets with Dask collections, and performing distributed training evaluation... Consultar
James Lamb
Programación Genética para Ingeniería de Variables: Aplicación en Sistemas de Trading con Criptomonedas
Antes de pensar en modelos predictivos, hay que pensar en formar las variables que se usarán como entrada en tales modelos, y no cuidar esto tiene sus implicaciones, ¿Conoces la frase “Garbage in, garbage out”?. Por otro lado, el boom... Consultar
Francisco Muñoz
Planeación urbana basada en datos
Históricamente, la planeación urbana en México ha sido orientada a estudios de caso y enfocada el diseño urbano desde la arquitectura. En los últimos 20 años, el campo de los estudios urbanos ha atestiguado el surgimiento de iniciativas llamadas Ciencia... Consultar
Roberto Ponce López
Machine Learning Models Eavesdropping on other Models for Better Learning
Biologically speaking, we know different people interpret or understand certain concepts/topic differently or just that one person understands a concepts better than other. In such cases, we refer to other persons for better understanding. Different machine learning models also show... Consultar
Santosh Umesh Shet
De 0 a 360 grados. Tus clientes en un grafo, por VinkOS
Entender al cliente, conocer sus demandas, necesidades, perfiles y comportamientos resulta clave para poder generar mejores estrategias que ayuden a alcanzar una alta calidad de servicio. Esta típica problemática en cualquier negocio se puede abordar desde un moderno enfoque: mediante... Consultar
Erika Rodriguez Bortolotti
Plataforma analítica: Una inversión, Dos rendimientos
Sólo por armar la plataforma analítica se mejora el desempeño de operaciones, pero en un segundo momento, el análisis de los resultados abre una fuente de mejoras y soporte a estrategias. La apertura al cambio, la conciliación de directrices y... Consultar
José Antonio Padrós
Continuous Delivery for Machine Learning
Las aplicaciones de Machine Learning han adquirido un gran auge y cada vez son más comunes. Sin embargo, el proceso de desarrollo, liberación y mantenimiento continuo es más complejo comparado al desarrollo de software tradicional, como una aplicación web o... Consultar
Leticia Cruz
Workshop: Transforma tus Datos en Acciones con Google Maps Platform, por BSI
La mayor parte de los datos en el mundo tienen un componente de ubicación: Desde transacciones bancarias, entregas de paquetes, compras o comida, dispositivos y sensores conectados a sistemas IoT, vehículos y otros activos, hasta personas y servicios. Todos los... Consultar
Gabriel Balderas
Martha Villanueva
IA: Cómo pudimos pronosticar el precio del jamón de puerco y ayudamos a una compañía líder en la industria a ahorrar millones de dólares, por Derevo
(No todo es jamón de puerco, esta historia aplica también en tu industria…) Los métodos tradicionales de analítica dan resultados solo para ciertas preguntas, pero no son suficientes para las necesidades de las compañías hoy en día, en donde hay... Consultar
Jorge Figueroa
Mythbusters: las herramientas de BI sustituyen la virtualización de datos
Puede estar pensando: si puedo tener consultas de múltiples fuentes y definir un modelo lógico en mi herramienta de reporteo, ¿por qué necesitaría un software de virtualización de datos? Las herramientas de reporte, sin duda importantes y necesarias, se centran... Consultar
Iván López
Workshop: Análisis de Imágenes satelitales con Google Earth Engine
Las herramientas y algoritmos para analizar imágenes satelitales avanzan cada día más. En la actualidad, el uso de cómputo paralelo, MapReduce, y APIs como Keras, nos permite estudiar y aplicar algoritmos a imágenes satelitales como nunca antes habíamos soñado. Además,... Consultar
Enrique Bonilla
Workshop: Onboarding en un departamento de datos
Al finalizar el proceso de contratación dentro del departamento de datos de Anzen Digital se inicia la incorporación del nuevo recluta a nuestra cultura, negocio, datos, procesos y tecnología. Sin embargo, el proceso de onboarding no inicia en este punto,... Consultar
Omar Santa Cruz
Gentle introduction to Data Science by understanding the impact of financial investment and other factors on student’s academic outcomes for the state of California in 2016- 2017
Abstract Betza and Angel will walk you through a step-by-step process of how to apply data analysis, data science and data engineering using public datasets to understand the impact of financial investment and other factors on students’ academic outcomes for... Consultar
Betzabé A Villarreal
Decision Making Under Uncertainty and Complexity
The City of Monterrey in Nuevo Leon is rapidly increasing its demand for potable water due to its growing industrial activity and population. It is widely believed that the expansion of the city´s water infrastructure is a key measure needed... Consultar
Edmundo Molina Perez
Utilizar conocimientos de dispositivos móviles para el análisis del comportamiento espacio temporal de visitantes en una región
La presente investigación parte de un análisis general sobre estrategias basadas en la ubicación, donde el usuario se posicione como el centro de interés principal. Las expectativas de los clientes continúan cambiando constantemente, por lo que se requiere una respuesta... Consultar
Virgilio Santiago Benitez
Justicia Abierta
El objetivo de esta charla es contar un caso de éxito en la apertura de datos dentro del Poder Judicial. El juzgado penal contravencional y de faltas 10 de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (Argentina), del cual formó parte... Consultar
Yasmín Belen Quiroga
Cuantificación de Incertidumbre en Modelos Climáticos, por ITAM
La calibración de y cuantificación de incertidumbre en modelos complejos es un reto que presenta diversas áreas de oportunidad. Se puede formular como un problema en el cual los datos satelitales observados se contrastan con simulaciones del modelo en cuestión.... Consultar
Alfredo Garbuno Íñigo