Data Day Monterrey 2022

Revive las sesiones de Data Day Monterrey 2022

Data Day Monterrey 2022 se realizó el 1 de diciembre de 2022 en persona, y el 8-9 de diciembre en línea.

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Título	Speaker(s)	Grabación	Slides
Acelera el desarrollo y entrega de modelos predictivos con Azure Machine Learning	Brenda Peña
Performance to the core: ¿hemos logrado que la analítica impacte al negocio?	Paloma González Martínez
¿Cómo Hacer un Centro de Inteligencia en Salud?	Joaquín Fonseca Vazquez
Customer Data Platforms: Historias de éxito con Twilio Segment	Julian Cortes
DASHA: Dashboard de Inteligencia Turística	Pedro Vallejo
Data 4 Good: Cómo crear un impacto positivo en la sociedad con datos	Silvia Ariza
Data Science and Public Policy: Case studies and what can Monterrey do?	Kit Rodolfa
Usemos datos para mitigar la crisis de agua en Nuevo León	Carlos Enrique Gonzalez Moran
Universal Data Distribution	Dobeslao Hernandez
El poder de los datos en CEMEX y el arte de lo posible en INEGI	Carlos Suarez
En búsqueda del unicornio de los datos	Gabriel Vicario Castrejón
Making Agile Work for Data Science	Erika Salomon
Mejores prácticas para analítica a gran escala en Arca Continental	César Fernando Villarreal González & Iván Ramírez
ML en la Suprema Corte de Justicia de la Nación	Aurelio Pedro Vazquez & Ireri Elizabeth Garcia
Putting Explainable Machine Learning into Practice	Kasun Amarasinghe
Modelo de Localización de Puntos de Venta	Jose Ignacio Dominguez
Modelos automatizados de supervisión: Laboratorio óptico 100% automatizado	Hector Arturo Velasco Ayala & Charvett Sánchez
Panel: Formulando políticas públicas con evidencia	Jesús Ramos, Edmundo Molina, Fernanda Sobrino, Fernanda Durand & Fernando Gómez-Zaldívar
Abandono / Attrition / Churn. Revoluciona tu estrategia de crecimiento de clientes	Gonzalo Martín Vargas
¿Qué hemos aprendido en 5 años de ML y AI en Banregio/Hey?	Aldo Valadez
Real Time Decisioning with Datastax	Ricardo Valdes
Demystifing NLP with a use case: from unigrams, vectors and embeddings to BERT models, HuggingFace and OpenAI	Ángel Alvarado
Pipelines ágiles: flujos de datos y modelos preentrenados en Azure	Juana Martínez
ML sin Ops: Experimentos escalables con Ploomber y AWS Batch	Rodolfo Ferro & Eduardo Blancas
Resolviendo desafíos de datos con grafos y motores de recomendación por Neo4j	Paolo Delano
Del notebook al pipeline sin dolor con AWS	Sebastián Sandoval García
Concurrencia, resiliencia y funcionalidad: Elixir para Data Science	Héctor Iván Patricio