PyLadies Madrid - 012 - PyLadiesMadrid - Python en Clarity.ai: casos de uso
Wednesday 27 March 2019, 18:45 - 19:45
Calle Eloy Gonzalo, 27, Madrid, España
¡¡Hola, PyLadies!! Volvemos con el meetup de marzo, en el que visitaremos la casa de Clarity.ai para que nos muestren algunos de los casos de uso en los que usan Python en el día a día. Después de las charlas tendremos algo de picoteo para hacer networking, cortesía de nuestros anfitriones (¡gracias!) No os lo perdáis, ¡¡os esperamos!! (y si finalmente no podéis asistir, recordad liberar la plaza para que otra persona pueda aprovecharla). --------- Agenda --------- • Dash como herramienta de visualización de datos - Raquel Gordo En Clarity.ai utilizamos una gran cantidad de datos con el fin analizar el impacto social de las inversiones. El manejo de grandes volúmenes de datos y la implicación de numerosas variables hacen que el análisis cuantitativo de la información resulte complejo. Para ello, desarrollamos aplicaciones para visualizar los datos de una manera fácil y dinámica. En este encuentro os mostraré algunas de las visualizaciones desarrolladas con Dash, una librería de Python que nos permite generar aplicaciones web con una gran capacidad de customización. Analizaremos el impacto social de las empresas utilizando los datos de consumo como proxy de las necesidades de la población y datos de compañías que nos mostrarán cómo de eficientes son éstas a la hora de cubrir dichas necesidades. • Machine learning en Python para guiar la inversión responsable - Marta Rivera Alba Nos preocupamos cada vez más por el medio ambiente y las desigualdades sociales y económicas, pero ¿cómo podemos hacer para que nuestras inversiones también estén comprometidas con nuestros principios éticos? Esta es la pregunta que nos hacemos todos los días en Clarity.ai y que estamos intentando resolver para que entre todos construyamos un mundo que nos guste cada vez más. En esta charla explicaré cómo desarrollamos con Python métricas y algoritmos basados en inteligencia artificial para poder evaluar mejor la interacción de las empresas con el medio ambiente y social que nos rodea. Completamos los datos existentes construyendo modelos predictivos de emisiones de CO2, diversidad o satisfacción de los empleados entre otras para aumentar el número total de instituciones que podemos analizar. Calculamos el impacto real de las empresas en las necesidades de las personas en todos y cada uno de los lugares del mundo. Para que inviertas tu dinero dónde más importa. --------- Sobre las ponentes --------- • Raquel Gordo Estudié ingeniería de Telecomunicaciones por la Universidad de Zaragoza, aunque realicé un semestre de Erasmus en Lille (Francia). Tuve la oportunidad de realizar mi TFG en una start-up de neuromarketing, donde desarrollé un modelo de decodificación de emociones a partir de la respuesta galvánica de la piel. Una vez finalizados mis estudios de Grado, vine a Madrid a estudiar el Máster en Ingeniería de Telecomunicaciones. Durante el primer año de Máster realicé una beca en una start-up que justo se ponía en marcha en ese momento: Clarity.ai. Desde entonces he participado activamente en el desarrollo de la metodología, especialmente en el análisis de cómo las compañías cubren las necesidades de la población. • Marta Rivera Alba He tenido la suerte de poder dedicar toda mi carrera profesional a descubrir, entender y reproducir las reglas matemáticas de nuestro mundo. Estudié Físicas en la Autónoma de Madrid, realizando un semestre de Erasmus en Florencia. Después, hice un Máster y un doctorado en biofísica entre Madrid y EEUU donde desarrollé modelos matemáticos para explicar la anatomía cerebral de la mosca del vinagre. Tras doctorarme hice un Máster en Profesorado de Educación de Física y Química por la UNED. Como investigadora postdoctoral trabajé en España, Portugal y EEUU en modelos matemáticos, inteligencia artificial y análisis automático de vídeo. Desde 2016 desarrollo algoritmos y modelos matemáticos basados en inteligencia artificial para conseguir una inversión eficiente y sostenible.
Publicado por: Betabeers