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

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Por: admin
febrero 12, 2019
admin
febrero 12, 2019

Te presentamos todas las claves del I Congreso de Big Data & Analytics de Sevilla en forma de tweet; aquí tienes los mejores momentos, contenidos y ponencias para que sepas quién es quién y conozcas los contenidos de los que pudieron disfrutar los asistentes. ¡Aprovechamos para invitarte a que nos sigas en twitter y completes la información!

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

El edificio de Fundación Cajasol, en el centro de Sevilla, se llenó de entusiastas de los datos el pasado día 7 de febrero.

Juan Manuel Cotelo, enfoque Big Data para el análisis de historias clínicas oncológicas:

Juan Manuel Cotelo, data scientist en Metadology, nos habló de los desafíos del uso del Big Data para el análisis de historias clínicas (los datos dispersos, la información no estructurada y la calidad del dato), del procedimiento para el análisis de historias clínicas con Big Data y de las tecnologías 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, habló del desarrollo del proyecto DIA4RA, donde se están implementado modelos de deep leaning, hechos con tensorflow, en un robot pepper para ayudar a personas con alzheimer. Para llevarlo a cabo, se decidió 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 detección de pérdidas no técnicas de energía eléctrica en Endesa Distribución.

Javier Tejedor nos habló en su charla de las Pérdidas No Técnicas de Electricidad, que en endesa detectan gracias al Machine Learning y el Deep learning con varios enfoques: Aprendizaje automático supervisado, Deep Learning con Red neuronal híbrida, Machine Learning GBDT...


Rubén Martínez, TensorFlow: reconocimiento de imágenes: Análisis de genero y emociones.

Rubén Martínez, nuestro Data engineer, nos habló de cómo para desarrollar un sistema de detección de emociones primero hay que investigar cómo se generan desde el punto de vista de la Neurociencia. Para ello, la Dra en Psicología Lisa Feldman propone la teoría "The constructed emotion", que nos explicó durante la charla, clave para identificar las emociones reales y no solo la superficie que captan las cámaras del robot.


Mesa redonda

Nuestra CEO, Lourdes Hernández, introdujo entonces la mesa redonda con Carmen Rodriguez Quirós, Carlos Luis Parra Calderón y Natalia Palomino González. En ella se trataron algunos temas como las oportunidades del Big Data para mejorar las vidas de los ciudadanos, el panorama del Big Data en Andalucía, la gran carencia de Científicos de Datos y de lo revolucionario de los cambios tecnológicos para los que se necesitan profesionales de Big Data...

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