Estamos inundados de datos, cada segundo se generan datos desde nuestros dispositivos, en nuestro lugar de trabajo, en nuestro hogar, y no hay manera de detener este flujo incontenible de datos. Las tecnologías han evolucionado aceleradamente propiciando este flujo incontenible. A diferencia de tan sólo 5 o 10 años atrás, hoy es posible almacenar y procesar volúmenes inimaginables de información que permiten ver detalles ocultos entre ese mar de datos.
En esta serie de sesiones del MeetUP Entre Datos, presentaremos a especialistas que nos contarán sobre sus trabajos en ciencia de datos, y nos darán algunas guías del universo que nos presenta esta apasionante rama de la ciencia.
Sesión 1: (14 de diciembre) Visualizaciones: Cómo los datos pueden contar historias
Los datos pueden contar historias, para esto podemos disponer de herramientas abiertas para la visualización dinámica de datos desde gráficas estadísticas hasta mapas interactivos en un aplicativo web (app).
Sesión 2: (15 de diciembre) Minería de datos: Extracción, análisis y consideraciones
En esta sesión conoceremos técnicas y herramientas para la extracción alternativa de datos, cuando las condiciones no son idóneas para poder obtenerlos y veremos el caso de dispositivos electrónicos de uso personal o weareables que generan ingente cantidad de datos y cómo estos se están usando.
Sesión 3: (16 de diciembre) Generando valor agregado con los datos
En nuestra tercera sesión, dos especialistas nos contarán cómo los datos pueden generar valor agregado. El primer caso está relacionado al análisis, procesamiento y generación de conocimiento con datos de RRHH. El segundo caso está relacionado al procesamiento de lenguaje natural aplicado a la Música para analizar la influencia entre bandas musicales.
Sesión 4: (17 de diciembre) Tendencias: ¿Qué hay de nuevo?
Computación en la nube, Computación en paralelo, seguridad informática, medio ambiente, medicina, qué hay de nuevo, hacia dónde vamos, cuáles son las tendencias. Este conversatorio pondrá en relevancia las tendencias en relación a la ciencia de datos.