En este episodio pudimos conversar con Scott Chamberlain. Hablamos sobre su camino desde Biología y Ecología para llegar a Ciencia de Datos y como actualmente desde rOpenSci apoya una comunidad que busca facilitar el acceso y uso de datos. Fué muy interesante ver que la Universidad de Berkeley hospeda este tipo de proyectos que están vinculando software y datos para potenciar el desarrollo científico y aprender sobre algunas de las iniciativas que rOpenSci está llevando adelante. Scott hizo una invitación a todos aquellos que quieran ser parte de esta comunidad para preguntar, aportar y potencialmente ser parte de la conferencia anual.

En este episodio pudimos hablar con Sudeep Pandey de Fiserv. Sudeep nos habló sobre su background en Matemática, computación y negocios y luego nos metimos en la enormidad de datos y oportunidades de análisis que se trabajan en Fiserv, empresa líder en servicios y tecnología al sector financiero. Cubrimos tecnologías hasta Big Data en soluciones de pago. Sudeep será conferencista en Big Data Latam hablando sobre aplicaciones de reglas de asociación en la industria financiera.

El Profesor Edwin Diday, invitado especial a la conferencia Big Data Latam, es un reconocido científico de datos y el padre de la matemática simbólica. En este podcast Diday nos habla de datos complejos y nos explica la aplicación de los vectores simbólicos en Big Data y da varios ejemplos que muestran claramente la aproximación de un matemático para lograr simplificación de datos de manera de poder procesar en tiempo real grandes datos.

En este episodio con Dan Whitenack de Pachyderm pudimos hablar con un científico que está haciendo Data Science en industria y que es parte de un equipo que busca traer innovación y generar eficiencias en la industria de Data Science. Hablamos sobre la forma en que Pachyderm facilita la creación de dataductos y trae escalabilidad a la ecuación así como también acerca de conceptos como reproducibilidad y provenance. También pudimos hablar sobre los inicios de Pachyderm desde AirBnB hasta Y-combinator y lo que se viene en ciencia de datos. Pachyderm está trayendo una perspectiva renovada al conocido hadoop y con esta visión fresca ya ha creado el GIT para Datos y en el futuro podremos ver de Pachyderm el análogo de Github para Datos con una solución hosteada que facilite aún más el usar esta herramienta.

Esta interesante entrevista con Jeff Calcaterra de IBM nos muestra procesos para lograr que tecnologías complejas se hagan fácilmente utilizables por usuarios finales. Jeff tiene un background en computación y psicología y esto lo llevó a una interesante carrera mejorando interfaces de usuario en múltiples sistemas.

En este segundo episodio con Miguel Paredes hablamos de su despedida del laboratorio de computación aplicada e inteligencia artificial en MIT (CSAIL) y su llegada a liderar la oficina de innovación con datos en una corporación Peruana. Además de hablar de ciencia de datos aplicada en corporaciones Miguel nos contó acerca de 2 proyectos muy interesantes que está trabajando en sectores como salud y transporte.

En este episodio con el Doctor Oldemar Rodríguez pudimos conversar acerca de sus estudios que comenzaron en Costa Rica para luego continuar en Francia y en Stanford, su trayectoria y experiencias en industria con Predisoft, su nueva empresa Promidat en ciencia de datos y con el objetivo de educar a gente interesada en data science en iberoamérica y también hablamos sobre el evento BigDataLatam en Costa Rica el próximo 30 y 31 de Marzo.

En este episodio pudimos conversar con Fabio Fernández del grupo de Analytics de Scotiabank en Canadá. Fabio tuvo una trayectoria interesante en lo referente a ciencia de datos en el sector banca comenzando por Predisoft (startup de tecnología en predicción de fraude) y Banco Nacional en Costa Rica para luego llegar a Scotiabank. Durante la conversación pudimos hablar de la implementación de un data lake y todos los aspectos a considerar para hacerlo de forma efectiva.

En este episodio conversamos con Nick Horton, profesor de vocación en temas de estadística y ciencia de datos. Nick es un apasionado por permitir que más estudiantes y profesores aprendan a usar herramientas para entender datos y pensar de forma computacional y algorítmica. Esta entrevista se enfoca mucho en que hacer para generar ese interés en los datos y cultivar las habilidades que tan necesarias van a ser para profesionales en distintas áreas en años venideros

William Wint es un líder de opinión en el uso de datos espaciales para generar modelos que permitan predecir riesgos de enfermedades transmitidas por insectos. Esta interesante entrevista que William tomó desde su casa en el sur de Gales cubre su experiencia de mas de 40 años en el tema, una descripción de las etapas para generar dataductos con tantos datasets y variables geo espaciales, e incluso una discusión acerca de la colaboración entre organizaciones y los datos abiertos sobre estos interesantes temas.