Este episodio de noticias suma a Diego Arenas y entre los tres hablamos sobre algunas novedades interesantes pasando en el mundo de datos. Hablamos sobre la conferencia de datos abiertos en Madrid y el rol que está jugando el sector privado. También conversamos sobre sparklyR dado el auge de Spark, sobre microservicios e incluso sobre el rol de Data Science en Arte. Esperamos lo disfruten.

Este episodio y conversación con Manuel Aristarán es una perfecta introducción para los que están interesados en visualizaciones de datos. Desde su oficina en Datawheel en Boston Manuel habló de su background, de su trabajo con datos abiertos y de su pasión de pasar “del dato a la historia” y como esto lo llevó a trabajar en el Media Lab de MIT en el grupo MacroConnections. Hablamos de tecnologías como D3, D3+, Vega y Vega Lite y ggplot y terminamos hablando de algunas tendencias y referencias importantes en el campo de visualizaciones.

En este episodio hablamos con el co-fundador y CEO de MonkeyLearn, una empresa de Latinoamérica con productos de Machine Learning. En la entrevista cubrimos aspectos del background de Raúl y como llegó a fundar MonkeyLearn así como también bastante información sobre Machine Learning y la industria. Muy interesante para aquellos fanáticos y emprendedores en Datos.

Greg Diuk es un Argentino que luego de estudiar computación hizo un doctorado en Machine Learning y un Post-Doctorado en Neurociencias. Desde hace 3 años trabaja en el grupo core data science en Facebook, un equipo de 40 personas de perfiles diversos que toman proyectos de datos con visión de largo plazo, se plantean preguntas y trabajan con los datos para resolverlas. En este episodio hablamos de Greg y como llegó a ciencia de datos, de como se organiza Data Science en FB, de herramientas e infraestructura y de algunos proyectos interesantes que ha trabajado Greg.

En este episodio hablamos con David Henderson y exploramos el mundo de Data Science en Organizaciones sin fines de lucro (ONGs). David es un graduado de maestría en políticas públicas de la Universidad Carnegie Mellon y ha dedicado su vida a los datos. Pasó por emprender y aportar a gobiernos para luego sumar a que las ONGs usen de forma adecuada los datos para generar impacto. En el podcast hablamos hablamos del caso de FII y como esta organización pasó a paso comenzó a generar valor social a través de los datos. También hablamos de las expectativas del sector social en el advenimiento de la revolución de los datos.

En esta 2da parte del episodio con Cuky Perez cubrimos muchos temas desde escalabilidad de la organización y de las personas que operan en la misma, de los diferentes tools que usan en AirBnB, y del porque de abrir estos tools como código abierto. También hablamos sobre el día a día de Cuky con un proyecto y con las herramientas que ella usa. Terminamos el episodio hablando de lo que se viene en ciencia de datos y de un interés personal de Cuky acerca de como hacer para que los modelos que se usan en este tipo de plataformas logran minimizar discriminación y bias (sesgos).

En este episodio conversamos con Cuky Perez desde Silicon Valley en las oficinas de AirBnB. Cuky es científica de datos y parte del equipo de Data Science en AirBnB. Estudió economía en Chile y luego de meterse profundo en temas de métodos cuantitativos y con experiencias en behavioral economics durante su maestría y doctorado en Stanford, pasó por el sector académico y desde hace mas de 1 año entró a AirBnB que es en una de las empresas que está liderando este movimiento de Data Science. En AirBnB el 6to empleado fué un Data Scientist y esto marcó una diferencia. De esto y mas conversamos en esta entrevista.

En este episodio conversamos con Diego Arenas desde Edimburgo, Escocia. Diego está terminando su maestría y en poco tiempo comienza su Doctorado en temas de ciencia de datos. Además es el autor del blog Análisis BI que por mas de 10 años estuvo diseminando temas de BI, bases de datos y ahora ciencia de datos. La conversación con Diego pasó por definiciones (BI vs Data Science), siguió con la problemática en empresas para innovar desde la perspectiva de los datos, y tocó también temas de impacto social y el futuro de esta ciencia de datos.

En este episodio conversamos con Vanessa Dellacqua desde Silicon Valley. Vanessa es fundadora y Directora de Temperies y tiene mucha experiencia en el mundo de Big Data. Esta Ingeniera de Tandil (Argentina) comenzó trabajando en multinacionales y fué docente Universitaria en metodologías de desarrollo. Desde hace 3 años está en California participando del movimiento de Big Data y Ciencia de Datos. La conversación con Vanessa cubrió definiciones y su visión sobre metodologías para luego un caso puntual de innovación basada en datos en una gran institución del sector bancario y algunas partes del proceso que se tuvo que llevar a cabo para lograr resultados.

En este episodio pudimos conversar con Teresita Guerrero del área de Zapopan en México. Teresita es ingeniera de software en Intel y una apasionada por temas de Data Science. Esta pasión no sólo la llevó a hacer una maestría sino también a crear un grupo de entusiastas de Data Science en su ciudad: DataLab. Además con un grupo de compañeros en Intel están experimentando con Sensores de clima, IoT y Análisis de datos para poder hacer mejores predicciones del clima. Una charla muy interesante que cubrió varios temas de interés.