QuarantineMeetup Online - Data Science II

Estimada Comunidad,

En esta nueva edición de #quarantinemeetup profundizaremos aun más en el mundo de la ciencia de los datos, pero en esta ocasión nos meteremos en el día a día de los proyectos. Cuales son los retos y desafíos? Como los abordamos? Nuestros datos son los adecuados o tienen valor? Respuestas a estas y otras preguntas saldran a la luz mediante la exposición de un proyecto real y sus lecciones aprendidas.

Recuerden registrarse en el siguiente link: https://cloudera.zoom.us/meeting/register/tJcvdeiurj4oH9DFR-sHk24QbvEPlUKfet4A

Hora de Inicio 11:00 Chile/12:00 Argentina.

Agenda:

Primera presentación:

Título: Proceso creativo en un proyecto de Data Science

Descripción: Mucho se puede hablar de Data Science, de algoritmos y de resultados, pero pocas veces se oye sobre el proceso que hay detrás de la elección de un algoritmo y de todo lo que pasa tras bambalinas para llegar a ese caso de éxito.
En esta presentación buscamos mostrar en un proyecto real cómo fue el proceso de creación de ideas y de ejecución. De cómo idear la solución a un problema nos genera tres problemas más, de cómo la creatividad está incrustada en cada peldaño que hay que subir, y otras experiencias en el día a día de un Data Scientist.
Esto lo exploraremos mientras contamos cómo se logramos identificar los factores más importantes de la ubicación de una tienda que se reflejan en sus ventas, predecir demanda e identificar el mejor lugar para abrir un nuevo local basado sólo en sus alrededores.

Expositor:

Luis Valdeavellano - Data Scientist @Martinexsa
https://www.linkedin.com/in/lvaldeavellano/

Segunda presentación:

Título: Regresiones Lineales en la vida real

Descripción: Las regresiones lineales son posiblemente el algoritmo/concepto más conocido de Machine Learning y muchas veces subestimado por la simplicidad en su diseño y la facilidad de ajustarlo (y de ajustarlo mal). Desde los departamentos de Marketing hasta plantas generadoras de energía, nadie se salva de haber dibujado un "trendline" en una gráfica de Excel.
En esta presentación recorremos en un caso real los diferentes retos al momento de entrenar una regresión lineal y los errores más comunes que podemos cometer. Desde cómo manejar cientos de dimensiones con correlación entre ellas hasta cómo detectar si nuestro R^2 nos miente; los diferentes métodos de propagación y cómo interpretar un resultado, entre otros temas súper interesantes..

Expositor:

Stephano Bohl - Data Scientist @Martinexsa
https://www.linkedin.com/in/stephano-bohl-4556b8b3/

Falta muy poco para que todo esto termine. Juntos podemos cuidarnos.

Saludos,

Equipo Big Data Week Santiago