Charla: Ciencia de Datos

 Charla abierta al público que se llevará acabo en el Hemiciclo Politécnico el día Viernes 2 de Marzo de 2018 a las 18H00.

Tema: Videoconferencia - “El rol del Software en la Ciencia de Datos”

FAVIO VÁZQUEZ

Físico e ingeniero en computación. Posee una Maestría en Ciencias Físicas de la UNAM. Trabaja en Big Data, Data Science, Machine Learning y Cosmología Computacional. Tiene una pasión por la ciencia, la filosofía, la programación y la ciencia de datos. Desde 2015, ha sido parte de la colaboración de Apache Spark en el Core y la librería MLlib. Es Chief Data Scientist en Iron realizando procesamiento distribuido, análisis de datos, machine learning y dirigiendo los proyectos de datos para la empresa. Además, en BBVA Data & Analytics trabaja como científico de datos realizando machine learning, haciendo análisis de datos, manteniendo los ciclos de vida de los proyectos y modelos de producción con Apache Spark.


Tema: “Medidas de divergencia y asociación en modelos de predicción binaria mediante R”

ALEX PÉREZ

Registra un diploma como Ingeniero Matemático con mención Cum Laude otorgado por la Escuela Politécnica Nacional, institución en la que se desempeñó como Docente ocasional en las cátedras de Estadística, Modelos Lineales y Diseño de Experimentos. Su práctica profesional comprende: desarrollo y monitoreo de modelos de riesgo de crédito, modelos de cobranzas, modelos CRM (fidelización, aceptación de producto, cross selling and up selling, etc.), pronósticos, programación avanzada e implementación de metodologías analíticas referentes a modelos GLM, Segmentación, Machine Learning y técnicas de Boostraping mediante la utilización de R como herramienta fundamental. Actualmente se desempeña como consultor estadístico especialista de importantes entidades bancarias de Ecuador y Perú.


Tema: “Big Data”

JORGE ALBUJA

Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones de la Escuela Politécnica Nacional, Maestrante en Matemática y Computación de la Universidad de la Rioja - España. Cuenta con más de 10 años de experiencia en Estadística y Análisis de Datos, mediante herramientas como SPSS y R. Se ha desempeñado como docente de Estadística en la Escuela Politécnica del Ejército ESPE. Posee amplia experiencia en análisis de grandes volúmenes de datos, muestra de ello son sus numerosas publicaciones, realizadas como parte del Consejo Nacional Electoral (CNE). Experto en R, específicamente en herramientas como Rmarkdown, Rstudio Server, Shiny, leaflet y otras. Además, es autor del paquete (librería) "electoral" publicado en https://CRAN.R-project.org/package=electoral Además, ha desarrollado numerosas aplicaciones web a través de R y Shiny, como: Minería de texto en Twitter en tiempo real, y Análisis descriptivo de la votación de presidente del Ecuador 2017, primera vuelta a nivel de Recinto Electoral. Actualmente se desempeña como líder de proyecto Conteo Rápido para el Referéndum y Consulta Popular 2018. ;