| Una nueva ciencia de datos para México | Adolfo de Unánue | | |
| La nube es buena pero el multicloud es mejor, por Cloudera | Hernan Galante & Julio Cesar Perez | | |
| Storytelling en Ciencia de Datos: desde la hipótesis del problema, estructura, visualización y validación | Silvia Ariza | | |
| Importancia de la selección de métricas de similitud de texto para modelos de Machine Learning | Blanca Alicia Vargas | | |
| Creación de una calificación crediticia inclusiva | Christian Ramírez | | |
| Taller de ciencia de datos para CEOs: planeación, presupuesto, reclutamiento y operación | Jesús Ramos | | |
| Taller: Hands-on lab con Snowflake | Javier Ruiz | | |
| A family-level analysis on dynamics of risk factors and child maltreatment re-reports | Eunhye Ahn | | |
| Getting to Know Elastic Data Science | Melissa Alvarez & Thomas Grabowski | | |
| El futuro de la inteligencia artificial y la próxima frontera de apps de IA presentado por H2O.Ai | Rafael Coss | | |
| Ciencia de datos en el conteo rápido para elecciones | Teresa Ortíz & Michelle Anzarut | | |
| Taller: DataStax Developer Workshop: Machine Learning with Apache Spark & Cassandra | James Colvin | | |
| Ingeniería de datos: El eslabón perdido en la ciencia de datos | Guillermo Martínez Becerra | | |
| Taller Grafos 101: Los grafos están en todas partes | Luis Almazan | | |
| Lessons learned in working with real-life data in resource constrained settings with limited domain knowledge | Raphaëlle Roffo | | |
| Event Streaming for Real Time enterprises, por Confluent | Joao Salcedo | | |
| Un modelo efectivo para el seguimiento de COVID19 en México | Teresa Ortíz & Michelle Anzarut | | |
| Análisis de audio para clasificar y predecir el comportamiento de clientes | omar-olivares | | |
| Análisis de patrones de crimen en Ciudad de México | carlos-pina-garcia | | |
| Taller: H2O Driverless Ai workshop: Aprenda machine learning automático a gran escala | Luis Martínez & Rafael Coss | | |
| Trucos y recomendaciones para clasificación de textos financieros | Pablo Campos | | |
| Taller: Definiciones y técnicas para la detección de anomalías | Alfonso Ruiz Guido | | |
| DataOps: La evolución en la gestión de datos | Santiago Diaz | | |
| Aequitas: el framework para detectar prejuicios en modelos de Machine Learning | Liliana Millán | | |
| La revolución de la ciencia de datos en la manufactura | Eduardo Ramírez | | |
| Taller: Procesamiento de datos acelerado con GPUs usando Bumblebee | Argenis León | | |
| Introducción al machine learning cuántico | Salvador Venegas | | |
| Examinando y prediciendo las respuestas del INAI: Un safari por la transparencia | Angel Rafael Ortega Ramírez & Diego Villa | | |