Machine Learning para CTOs, Programadores, y otros Matachistes

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“Data is the new oil”, dijo The Economist en Mayo. CEOs hacen de su misión el transformar su empresa a una cultura basada en datos. La organización se moviliza para cumplir este objetivo, y los CTOs, lamentablemente, solo pueden responder levantando un cluster de Hadoop. En esta charla mostraremos casos virtuosos, incompletos y deficientes de implementaciones de iniciativas de datos y ML, y diagnosticaremos sus debilidades para después construir capacidades y convertirlas en fortalezas. Finalmente, daremos un panorama de lo que ofrece y lo que nos debe México para iniciativas de Ciencia de Datos y ML sólidas que entreguen valor.

Ingeniero en Sistemas Computacionales por el ITESM, y MSc en Computational Finance por la UNottingham. Ha ayudado a +6 organizaciones a levantar sus capacidades analíticas. Participó en el desarrollo de sistemas financieros de cobertura nacional como el Dalí de INDEVAL y el MoNeT de Bolsa Mexicana de Valores. Desarrolló metodologías para cálculos de índices de mercado y de volatilidad. En GBM desarrolló sistemas de recomendación de inversiones para la plataforma piggo. Graduado de la Data Science Specialization de la JHU en Coursera, y cofounder de The Data Pub, la comunidad de Ciencia de Datos más grande de México. Speaker en foros nacionales sobre aspectos organizacionales de la Ciencia de Datos. Actualmente es COO de Datank.ai, donde ayuda a las empresas a madurar para entrar al mundo del Machine Learning y AI. Más en su slideshare