Encuentros
>
>

Encuentros Data Science Córdoba - 4to Encuentro Data Science CóRdoba 2017

miércoles 13 diciembre 2017, 22:45 - 23:45

Ing. R. Nores Martínez 2649 (Edisur Office) Subsuelo - B° Jardín, Cordoba, Argentina

Vamos con el último encuentro del año, en esta ocasión dedicado al lenguaje R y su ecosistema de herramientas para Ciencia de Datos. Veremos casos de aplicación reales, ejemplos de text analytics y hasta cómo aprovechar sus excelentes capacidades de visualización desde otros lenguajes como Python. Los esperamos en el Cluster Córdoba Technology para intercambiar experiencias, conectar, aprender y compartir un brindis de fin de año con toda la comunidad DS Córdoba. ¿De qué van las charlas? R, series de tiempo y predicciones en el análisis de  flujos de llamadas ( Marcelo Costamagna )El tema sobre el que voy a exponer es una prueba de concepto que se hizo sobre una inmobiliaria que atendía llamadas sobre quejas en las propiedades que administraba. La variación que había en distintas fechas les generaba incertidumbre sobre la cantidad de gente a contratar en el call-center para administrar ese flujo. Usando técnicas de análisis de series de tiempo y también regresiones, logramos generar predicciones que facilitan esta decisión.



¿De qué habla la música Argentina? Scraping y Text Analysis con R ( Patricio Del Boca )Se recorrerá un flujo de trabajo de scraping de datos Web y análisis del texto obtenido con los paquetes rvest, purrr y tidytext. Charla basada en la experiencia de trabajar junto a colegas de medios para resolver la pregunta: ¿A qué le canta el Cuarteto y el Folclore Argentino?

Combinando Python notebooks con (R) ggplot ( Cristian Cardellino )Python es un lenguaje excelente a la hora de trabajar con datos. Herramientas como scipy, scikit-learn y pandas, junto a distribuciones como Anaconda, hacen esto posible. No obstante, las herramientas para visualización de Python, bajo la órbita de matplotlib y su altamente configurable pero sumamente compleja interfaz, han quedado, a mi parecer, siempre por detrás del ggplot de R y su excelente implementación de la "gramática de los gráficos" (grammar of graphics). En este tutorial pretendo hacer una introducción general a ggplot y cómo puede ser utilizado dentro de jupyter notebooks con kernel de Python. --------------------------------------------------  ¿Y quiénes las dan?  Marcelo es Analista en Sistemas y estudiante de la UTN. Actualmente trabaja en 3XM GROUP en el área de Business Intelligence y Data Mining aplicado a distintos rubros de la industria. Patricio es Ingeniero en Sistemas de Información, Project Manager de profesión, Data Scientist en formación y "Agilista" por vocación. Autodidacta por naturaleza. Es co-fundador y Data Scientist en Pi - Data Strategy & Consulting. Trabaja como Consultor Senior, identificando y desarrollando soluciones de Data Science y Big Data para diversos clientes. Su lema: Individuals and Interactions over almost everything... Cristian es Licenciado en Ciencias de la Computación en FaMAF y docente en la misma carrera. Terminando el Doctorado en Computación y freelancer wannabe. Su área de investigación es el aprendizaje automático aplicado a problemas de procesamiento de lenguaje natural. Ha trabajado en proyectos en diversas áreas de PLN: reconocimiento de entidades nombradas, desambiguación de sentidos verbales, minado de argumentaciones. También ha hecho trabajos e investigaciones en otras áreas: sistemas de recomendación, redes neuronales, representaciones no supervisadas de palabras. Si tiene que nombrar una especialidad: obtención y preprocesamiento de datos (data wrangling).

Más información

Publicado por: Betabeers