EL I CONGRESO DE BIG DATA & ANALYTICS DE SEVILLA EN 6 TWEETS

Te presentamos todas las claves del I Congreso de Big Data & Analytics de Sevilla en forma de tweet; aqu铆 tienes los mejores momentos, contenidos y ponencias para que sepas qui茅n es qui茅n y conozcas los contenidos de los que pudieron disfrutar los asistentes. 隆Aprovechamos para invitarte a que nos sigas en twitter y completes la informaci贸n!

Lleno total en el I Congreso de Big Data & Analytics:

El edificio de Fundaci贸n Cajasol, en el centro de Sevilla, se llen贸 de entusiastas de los datos el pasado d铆a 7 de febrero.

Juan Manuel Cotelo, enfoque聽Big Data聽para el an谩lisis de historias cl铆nicas oncol贸gicas:

Juan Manuel Cotelo, data scientist en Metadology, nos habl贸 de los desaf铆os del uso del Big Data para el an谩lisis de historias cl铆nicas (los datos dispersos, la informaci贸n no estructurada y la calidad del dato), del procedimiento para el an谩lisis de historias cl铆nicas con Big Data y de las tecnolog铆as que utilizan para llevar a cabo dichos procedimientos.


Javier Moralo, TensorFlow y reconocimiento de voz: Speech to Text.

Javier Moralo, Data and IA Creative en datahack, habl贸 del desarrollo del proyecto DIA4RA, donde se est谩n implementado modelos de deep leaning, hechos con tensorflow, en un robot pepper para ayudar a personas con alzheimer. Para llevarlo a cabo, se decidi贸 crear un modelo de speech to text propio, tanto para seguir desarrollando nuestra experiencia en deep learning, como para tener un servicio cognitivo que sirva de base para nuestros proyectos. Para desarrollar el modelo, tuvimos que crearnos una dataset propio, haciendo uso audiolibros y ebooks, y herramientas como audacity, nltk y aeneas


Javier Tejedor: Machine Learning y Deep Learning aplicado a la detecci贸n de p茅rdidas no t茅cnicas de energ铆a el茅ctrica en Endesa Distribuci贸n.

Javier Tejedor nos habl贸 en su charla聽de las P茅rdidas No T茅cnicas de Electricidad, que en endesa聽detectan gracias al Machine Learning y el Deep learning聽con varios enfoques:聽Aprendizaje autom谩tico supervisado,聽Deep Learning con聽Red neuronal h铆brida,聽Machine Learning GBDT…


Rub茅n Mart铆nez, TensorFlow: reconocimiento de im谩genes: An谩lisis de genero y emociones.

Rub茅n Mart铆nez, nuestro Data engineer, nos habl贸 de c贸mo para desarrollar un sistema de detecci贸n de emociones primero hay que investigar c贸mo se generan desde el punto de vista de la Neurociencia. Para ello, la Dra en Psicolog铆a Lisa Feldman propone la teor铆a “The constructed emotion”, que nos explic贸 durante la charla, clave para identificar las emociones reales y no solo la superficie que captan las c谩maras del robot.


Mesa redonda

Nuestra CEO, Lourdes Hern谩ndez, introdujo entonces la mesa redonda聽con Carmen Rodriguez Quir贸s, Carlos Luis Parra Calder贸n y Natalia Palomino Gonz谩lez. En ella se trataron algunos temas como聽las oportunidades del Big Data para mejorar las vidas de los ciudadanos, el panorama del Big Data en Andaluc铆a, la gran carencia de Cient铆ficos de Datos y de lo revolucionario de los cambios tecnol贸gicos para los que se necesitan profesionales de Big Data…

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