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!
El edificio de Fundación Cajasol, en el centro de Sevilla, se llenó de entusiastas de los datos el pasado día 7 de febrero.
Lleno absoluto en @datahack_ #bigdata #CBigdata #analytics #robotica #Sevilla #innovación #tecnología #IA
— Guiomar RGdP (@guiomargdp)
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.
Juan Manuel Cotelo de @Metadology . Tecnologías Big Data para el análisis de historias clínicas. ¡Hay que tener una gran formación para hacerlo! ¿Qué tal el máster de @datahack_?#CBigData pic.twitter.com/ZmqNjFShXc
— datahack (@datahack_) 7 de febrero de 2019
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
Para entrenar nuestro modelo, usamos #tensor2tensor, una herramienta desarrollada por google, implementa la arquitetura “the Transformer” en #tensorflow. @JJavierMoralo, de @datahack_, en el #CBigData. https://t.co/A5yb4zSVou pic.twitter.com/Wh3K5HgF6Y
— datahack (@datahack_) 7 de febrero de 2019
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...
#BigData Detectando fraude electrico en @Endesa
Javier Tejedor nos lo cuenta en el
1er Congreso Big Data en #Sevilla
Organizado x @datahack_ pic.twitter.com/hn3dzq5fiV— Nacho Monasterio (@nachofmonas) 7 de febrero de 2019
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.
Entrenamiento neuronal, arquitectura, #Dataset y otras keywords...#CBigData @datahack_ #datahack @EldarSilver En el capítulo II..#TensorFlow ?? crack!! pic.twitter.com/0QTb0VglMa
— Enrique Ruiz (@eruizmillan) 7 de febrero de 2019
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...
#CBigData "El Big Data ha llegado para quedarse y muchas empresas que no lo aborden acabarán por desaparecer" pic.twitter.com/lkd4t4e31y
— datahack (@datahack_) 7 de febrero de 2019
Gracias al Master en Big Data Analytics 100% Online tendrás amplios conocimientos sobre las herramientas y técnicas analíticas necesarias para la modelización de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a través de los datos y el conocimiento.