Data Science Córdoba T05 E02

En Agosto volvemos con los eventos de Data Science

Las charlas que escucharemos:

Pablo Armas
Learning to Rank: Machine Learning al servicio de tus búsquedas

Los buscadores tienen a grandes rasgos dos etapas. La primera consiste en encontrar un conjunto de documentos relevantes para una búsqueda. En la segunda etapa se busca determinar un orden para presentar los resultados al usuario (ranking). En la etapa de ranking entran en juego no solo factores intrínsecos al documento, sino también cómo interactuó el usuario con contenido similar.
Además, es sabido que las primeras posiciones reciben radicalmente más atención por los usuarios, por lo que ordenarlos bien se convierte en un problema de gran relevancia a resolver por un buscador.
En esta charla voy a contarles cómo se puede abordar la problemática de establecer un orden con un enfoque de Machine Learning y qué técnicas se suelen utilizar tanto para modelar como para evaluar los resultados.

Gabriel Miretti
Construyendo tu producto de datos online
Ya tengamos nuestro modelo que hace su magia, o no, si queremos tener un producto de datos vamos a tener hacer ingeniería para poner un modelo online y poder ofrecer nuestros resultados a nuestros clientes.
En este charla voy a contar mi experiencia armando un producto de análisis de sentimiento de redes sociales que funciona 27x4 en la nube, tratando de unir un poco es distancia entre la teoría y la práctica para crear rápidamente productos de datos.

Franco Scapin
Clustering aplicado a la Industria Financiera

En estos tiempos, más que nunca es muy importante conocer a nuestros clientes, para ofrecerles productos, servicios y experiencias personalizadas que permitan aumentar su satisfacción.

Por esta razón junto a Naranja, quiero comentarles como desarrollamos un modelo analítico de Clustering que nos permite identificar con gran precisión distintos segmentos de clientes con comportamientos muy particulares, exponiendo los beneficios que generó y el impacto en la experiencia de nuestros clientes.

Además quiero compartir mi experiencia, en cuanto a las consideraciones que se tuvieron en cuenta para el armado de la solución, trabajo en equipo, despliegue en Amazon, algoritmos, parametrizaciones y tecnologías utilizadas.