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009 - PyLadiesMadrid: "McKinsey & Data Science: Casos de uso"

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Detalles

¡¡Hola PyLadies!!

Os presentamos este nuevo evento, en el que veremos una de las aplicaciones más habituales de Python en los últimos años, como es la ciencia de datos.

Comentaremos varios casos de uso reales desarrollados para diferentes sectores, a través de los cuales introduciremos técnicas de procesamiento de datos y Machine Learning, y presentaremos las librerías de Python que se usan comúnmente.

Para ello, contaremos con un equipo de data scientists de la compañia McKinsey, que nos contarán todo lo que hacen con Python en su día a día. Además, tendremos un espacio para networking y picoteo tras las charlas.

¡¡Os esperamos!!

--------- Agenda ---------

• Presentación del hub de Advanced Analytics de McKinsey y equipo presente en esta sesión.

• Conceptos y técnicas importantes de data science.

• Caso de uso - Impacto social con predicción del tiempo en desempleo: hemos trabajado con el servicio público de empleo de un gobierno Europeo para identificar los individuos con alto riesgo de quedarse en desempleo de larga duración y las causas subyacentes, de cara a optimizar el uso de los recursos disponibles como la asignación de formaciones de desarrollo profesional o las sesiones con consejeros

• Caso de uso - Expansión de red: para un retailer en America del Norte, hemos desarrollado un perfilado de su red de tiendas actuales usando un análisis geo-espacial que incluye procesamiento de datos GIS y hemos modelado el potencial de venta de nuevas zonas de cara a descubrir la mejor estrategia de expansión de red

• Cerramos con discusión abierta y networking

--------- Sobre las ponentes ---------

• Marta Carmena es Data Scientist en el hub de Advanced Analytics de Madrid desde Septiembre. Tiene experiencia previa como data scientist en Idealista y en la startup Weplan. Es licenciada en estadística y tiene un master en Big Data Analytics ambos de la Universidad Carlos III donde completo el TFM aplicando técnicas de Deep Learning para modelar la evolución del precio unitario de viviendas en España.

• Mafalda Ruas Goncalves es Data Scientist en el hub de Advanced Analytics de Madrid desde Enero 2018. Tiene un background en ingeniería biomédica con especialización en bioinformática, y su experiencia es principalmente en la industria farmacéutica y en telecomunicaciones. En esta sesión presentara un proyecto pro bono que se desarrolló con un gobierno Europeo para optimizar la asignación de recursos de los servicios públicos del empleo.

• Inès Garceau Aranda es Senior Data Scientist en el hub de Advanced Analytics de Madrid desde Marzo 2017. Estudio Matemáticas en la Universidad Concordia (Montreal, Canadá) y tiene un master en Big Data Analytics de la Universidad Carlos III. Tiene una amplia experiencia desarrollando proyectos de machine learning con Python en varias industrias incluyendo retail; en esta sesión presentara un proyecto de expansión de red en retail/consumo que cubre varios aspectos de data science incluyendo el procesamiento de datos GIS con librerías de Python, el desarrollo de herramientas de visualización con Plotly/Dash y el entorno big data Hadoop con PySpark.