De Noob a Experto en Big Data con Cursos Online + Minería de Texto en Redes

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En nuestra próxima reunión, Sebastián Ramírez, CTO de Senseta, nos muestra cómo volverse un experto en Machine Learning desde cero, usando los numerosos cursos online masivos (MOOCs) que hay disponibles. A su vez, Carenne Ludeña, docente en la U. Jorge Tadeo Lozano, nos comparte su experiencia aplicando análisis de datos en redes sociales y minería de texto en grandes volúmenes de datos.

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MOOCs: de noob a experto en programación (Big Data, Machine Learning, etc), desde la casa y gratis.

Guía rápida sobre "Massive Online Open Courses" y otros recursos abiertos (por Internet), con tips para estudiar por cuenta propia. O también: cómo volverse experto en algún área sofisticada de programación (Big Data, Machine Learning, etc), gratis, desde la casa y en pijama...

Presentador: Sebastián Ramírez

Chief Technology Officer en Senseta: dirijo un equipo de programadores muy pilos. En Senseta hacemos Machine Learning (inteligencia artificial) sobre sistemas de computación distribuida para entidades grandes como empresas de telecomunicaciones, bancos, agencias de inteligencia militar, etc. Normalmente en America Latina, USA, Europa y Medio Oriente.

"Homeschooler" (no fui ni al colegio). Pero he hecho unos 40 cursos online y otras cosas similares.

Para stalkear en LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/tiangolo/
Para stalkear en GitHub y ver cosas open source: https://github.com/tiangolo

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Encontrando información latente en redes sociales y texto

El desarrollo de la tecnología de recolección y almacenamiento y la masificación de datos en volumen, velocidad y en variedad es lo que se conoce como el fenómeno del Big Data. A la par, la aparición de nuevas necesidades como datos en redes, datos de redes sociales y la minería de texto han planteado la necesidad de poner al día las estrategias de análisis tradicionales a fin de lidiar tanto con la complejidad como con el volumen de estos requerimientos. Así, han surgido una serie de herramientas, algoritmos y prácticas que ofrecen un universo lleno de posibilidades tanto en el ámbito empresarial como de investigación, constituyéndose en un verdadero reto para la academia que debe adaptarse a estas nuevas realidades. Como ejemplo, en esta charla conversaremos sobre algunas aplicaciones en análisis de datos en redes (sociales) y minería de texto.

Presentadora: Carenne Ludeña, PhD.

Luego de su doctorado en matemática estadística en la Universidad de Orsay (Francia), trabajó por 15 años en el Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas en estadística de procesos y aplicaciones. A partir del 2011 coordinó la maestría de Modelos Aleatorios en la Facultad de Ciencias en la UCV donde también puso en marcha el Laboratorio de Grandes Volúmenes de Datos con un proyecto del CDCH para el análisis y visualización de datos complejos. A partir del 2016 vive en Bogotá donde actualmente es profesora de la Universidad Jorge Tadeo Lozano. Durante su carrera ha combinado sus intereses académicos con el desarrollo de aplicaciones en diversas áreas. Más recientemente se ha interesado en el desarrollo teórico y la aplicación de técnicas de analítica predictiva para el análisis de grandes volúmenes de datos en formatos variables incluyendo análisis de texto y grafos.

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Patrocinado por: Maestría en Ingeniería y Analítica de Datos - Universidad Jorge Tadeo Lozano (http://www.utadeo.edu.co/es/facultad/ciencias-naturales-e-ingenieria/programa/layout-1/maestria-en-ingenieria-y-analitica-de-datos-miad)

Invita el lanzamiento de la maestría en ingeniería y analítica de datos, de la Facultad de Ciencias naturales e ingeniería de la Universidad Jorge Tadeo Lozano.