Evento
El surgimiento de tendencias como el Big Data y Data Science nos proveen de la capacidad de dar sentido a cantidades masivas de datos, sin embargo en muchos casos es mal entendido el uso y aplicación de estos paradigmas. En esta charla exploraremos las características, limitaciones y posibilidades de las aplicaciones basadas en datos, así como una introducción a los métodos analíticos necesarios para transformar datos en conocimiento.
Se exploraran datos de diferentes naturalezas como Series de Tiempo, Grafos Sociales, Multimedia y Auto-cuantificados (Quantified Self) presentando técnicas para su modelado, procesamiento y visualización.
Se presentarán las herramientas computacionales que nos permiten adquirir, limpiar, transformar, modelar y procesar los datos de las organizaciones. Hablaremos de herramientas como Python, R, MongoDB y Hadoop.
La charla está enfocada en ver a la Ciencia de Datos desde un punto de vista objetivo, puntualizando su potencial y sus limitaciones para el desarrollo de aplicaciones basadas en datos.
Hector Cuesta-Arvizu (@hmcuesta) es autor del libro “Practical Data Analysis” de la Editorial Packt Publishing. Provee servicios de consultoría en Ingeniería de Software y Análisis de Datos, adicionalmente se desempeña como instructor para NYCE en certificaciones de Desarrollo e Ingeniería de Software. Cuenta con maestría en ciencias de la computación y ha sido Revisor Técnico en los libros “Raspberry Pi Networking Cookbook”, “Raspberry Pi Robotic Projects” y “Hadoop Operations and Cluster Management” para Packt Publishing.