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Data Day 2018 panorama de contenidos y un vistazo a Data Quality

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Conoce la visión del evento Data Day 2018, y entérate de qué temas se tratarán durante las sesiones y talleres de Data Day. Además se prensentará una introducción a la plática que impartirá Jesús Ramos titulada “Data Quality: El abismo cultural de tu proyecto de Machine Learning”.

Impartido por: Jesús Ramos

Published in: Technology
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Data Day 2018 panorama de contenidos y un vistazo a Data Quality

  1. 1. Sobrevuelo de Contenidos
  2. 2. 15 de Marzo Courtyard Marriott CDMX
  3. 3. �Por qu� organizamos el DD?
  4. 4. 1. El �nico evento donde si hay aprendizaje 2. El �nico evento que fomenta la formaci�n de equipos reales de Ciencia de Datos 3. El �nico evento donde no tenemos pelos en la lengua :D
  5. 5. �Qui�n debe asistir al DD18?
  6. 6. 1. Tomadores de decisiones que busquen iniciar un proyecto o �rea de Analytics, Ciencia de Datos, o Machine Learning. 2. Matem�ticos y f�sicos que deseen saber las aplicaciones que est�n sucediendo en M�xico. 3. Ingenieros de Software que deseen convertirse en Data Engineers. 4. Estudiantes que quieran una embarrada de varios temas alrededor de Data Science y ML para despu�s seguirle ellos. 5. ONGs que busquen ayuda de ingenieros, analistas o matem�ticos para sus proyectos.
  7. 7. �Qu� NO va a hacer el DD18 por m�?
  8. 8. 1. No te vamos a mentir y decir que iniciar estos proyectos en tu empresa ser� f�cil. Requiere de mucho capital econ�mico y pol�tico. 2. No te va a convertir en Data Scientist (sobre todo si vienes de Ingenier�a en Computaci�n), pero si te va a mostrar algunas avenidas para comenzar ese camino. 3. No te va a certificar como Data Engineer, pero si te va a introducir a algunas herramientas. 4. Si vienes con un problema en particular, no te lo vamos a resolver, pero si conocer�s a personas que definitivamente te podr�n ayudar.
  9. 9. �En cu�ntos 'tracks' se divide el evento?
  10. 10. 1. Machine Learning MBA 2. Hardcore Data Science + Machine Learning 3. Big Data Engineering
  11. 11. �Por qu� as�?
  12. 12. �Y como lo separaron?
  13. 13. �Qu� cubre el track de MBA?
  14. 14. 1. Si eres un directivo o gerente en tu org y quieres traer DS o ML a tu empresa, conocer�s de casos que pueden ayudarte a armar el tuyo. 2. Conocer�s algunas dificultades que te encontrar�s en el camino y c�mo otros las han resuelto. 3. Conocer�s c�mo se ve un proyecto exitoso de esta �ndole. 4. Dimensionar�s el capital econ�mico y pol�tico que este tipo de proyectos requieren. 5. Sabr�s distinguir entre un proyecto de software, y un proyecto de Ciencia de Datos, y por qu� no debes tratarlos igual. 6. Conocer�s algunas soluciones comerciales de Data Management y BI, que son pasos previos al ML.
  15. 15. �Qu� conferencias habr� en el track de ML MBA?
  16. 16. 1. Smart Cities / IoT en ciudades francesas. 2. Detecci�n de fraude para e-commerce. 3. Como organizar un grupo de Ciencia de Datos. 4. Usos correctos y no tan correctos de datos de INEGI. 5. C�mo fondear iniciativas de Ciencia de Datos al interior de la empresa. 6. C�mo combatir a Cambridge Analytica durante las elecciones federales. 7. Etc.
  17. 17. �Y los conferencistas?
  18. 18. 1. eBay (M�xico) 2. Data2b (Francia) 3. INEGI 4. Klustera (M�xico) 5. Vinkos 6. Etc.
  19. 19. �Qu� cubre el track de Hardcore DS + ML?
  20. 20. 1. Si eres del CIMAT, IIMAS, o alguna similar, ver�s qu� investigaciones o aplicaciones se est�n llevando a cabo en algunas empresas Mexicanas. 2. Si eres matem�tico, f�sico o actuario de profesi�n, ver�s casos donde tu disciplina se aplica en un problema real que mejora la vida humana. 3. Si eres estudiante y quieres convertirte en Cient�fico de Datos, ver�s el tipo de ciencia y el nivel necesario para que t� mismo sepas qu� tanto te falta, o si debes cambiar de carrera 4. Si eres un C-level executive conocer�s el tipo de perfiles que deber�s contratar para tener un equipo de DS riguroso. 5. Si eres un Cient�fico de Datos (seg�n nuestra definici�n), podr�s conectar con otros profesionales de la industria. 6. Si eres un "Cient�fico de Datos" (de puro blog, o de puro social media), conocer�s a gente que si le mueve y que debes emular.
  21. 21. �Qu� conferencias habr� en el track de ML MBA?
  22. 22. 1. An�lisis de Texto con Word2Vec. 2. Deep Learning para Optimizaci�n de Transporte. 3. Pandas y sus alternativas. 4. Sanitizaci�n de datos y privacidad. 5. Deep Learning para lectura de comprensi�n. 6. Machine Learning con datos del sismo del 19S. 7. Etc.
  23. 23. �Y los conferencistas?
  24. 24. 1. CONABIO 2. Datank.ai 3. DatioDB/BBVA 4. OCCMundial 5. Etc.
  25. 25. �Qu� cubre el track de Big Data Engineering?
  26. 26. 1. �Workshops, workshops, workshops! 2. Si eres Ingeniero de Software, ver�s herramientas que te pueden introducir a la noble disciplina de Data Engineering. 3. Si tienes duda de qu� herramientas se usan para Data Engineering a gran escala, aqu� tendr�s workshops que te las presentar�n. 4. Si quieres tirar c�digo, los workshops ser�n enteramente pr�cticos. 5. Si eres tomador de decisiones, te dar�s una idea del tipo de personas que debes contratar, y las tecnolog�as que debes adquirir/construir. 6. Si eres estudiante, conocer�s las herramientas que debes comenzar a aprender (probablemente no en la escuela) para poner un pie en el mundo de los datos.
  27. 27. �Qu� conferencias habr� en el track de Data Engineering?
  28. 28. 1. Taller de MongoDB para gran escala. 2. Navegaci�n de Datos con Spark, R y Sparklyr. 3. Visualizaci�n de Datos con Minecraft :D 4. GraphQL para Data en tiempo real 5. Limpieza de datos con Spark. 6. Etc.
  29. 29. �Y los conferencistas?
  30. 30. 1. RStudio 2. Datank.ai 3. BBVA 4. MongoDB 5. Etc.
  31. 31. �Y el pabell�n de invitados?
  32. 32. 1. Vinkos 2. ITAM 3. RStudio 4. SoftwareGuru 5. Etc.
  33. 33. �Preguntas sobre el evento?
  34. 34. �Grax! Jes�s Ramos TW: @xuxoramos FB: /xuxoramos Email: jesus@datank.ai https://datank.ai 36

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