En este episodio conversamos con Victor Cortes Figueroa y Alejandro Navarro Acosta en México, co-fundadores de una empresa muy interesante que aplica Ciencia de Datos a procesos industriales en Latino América: Datum Inference. Durante la conversación Victor y Alejandro cuentan como se conocieron, como surgió la idea, y cual es la situación del sector industrial en latino américa con la tendencia Industria 4.0. Tocamos algunas de las técnicas que incorporaron a la plataforma que desarrollaron (Axon Analytics) tales como SVM (Support Vector Machines) y SVDD (Support Vector Data Description) para detección de errores. Gracias y éxitos a Victor y Alejandro con este emprendimiento de ciencia de datos para impulsar el sector industrial en la región!

En este episodio conversamos con Marcelo Rinesi. Marcelo partió con background de matemática y desarrollo y pasó por roles de científicode datos en hedge funds, empresas de video juegos modelando comportamientos, yhobbies en Urban Informatics. Cubrimos temas relevantes como el proceso detrabajar con datos, las herramientas a utilizar, y la importancia deautomatizar el proceso. También hablamos de la importancia de poder validarlos modelos con información real para luego poder tomar decisiones efectivas.Además de todo esto, en sus ratos libres Marcelo escribe cuentos y en las notaspueden ver uno de ellos: Across the Glass. Gracias Marcelo!

En en este podcast vamos a buscar una forma para poder organizar y estructurar un poco los conceptos que se usan en la ciencia de datos. Vamos a tratar de armar un esquema que nos pueda servir como punto de referencia para ir poniendo los temas y las metodologías que vamos discutiendo en contexto. Hablando vamos armando una caja con tres ejes: el objetivo (Yo Quiero), las caracteristicas de mis datos (Mis Datos Son) y las caracteristicas del conjunto de datos (Mis datos tienen).

En este episodio pudimos conversar con Antonio Vázquez Brust, un Argentino con experiencia en Computación, Urbanismo y ahora haciendo su maestría en Urban Informatics en la universidad Northeastern en Boston. Tony nos contó acerca de un proyecto muy interesante en el cual está utilizando datos abiertos para hacer predicciones sobre Gentrificación y pudimos hablar de aspectos clave a la hora de construir el Data Pipeline.

Con datos abiertos de la ciudad de Boston Kit Miller puede predecir incendios usando Ciencia de Datos! Kit Miller está haciendo una maestría en Informatica Urbana en Northeastern University en Boston. Con Background en computación y gracias a su interés en ciudades, mapas y datos decidió formar parte de esta innovadora carrera. La informatica urbana promete ser la base para un futuro donde decisiones se toman con base en volúmenes masivos de datos. Kit nos lleva de la mano explicando su trabajo de investigación que le permitió construir modelos de predicción de la incidencia de incendios en la ciudad de Boston con base en datos abiertos. Nos abre los ojos a lo que se puede lograr con ciencia de datos en el entorno de ciudades que abren información relevante.

Cristobal Piñera es un sicólogo social que trabajó mucho en política pública en aspectos de innovación y emprendimiento. Su primer empresa fué Hopin con la cual levantaron capital y se movieron a Silicon Valley y luego de pivotear se enfocaron en aplicaciones para ciudades (AppCity). Cristobal está actualmente en MIT dando foco a su MBA en temas de Ciencia de Datos, Innovación y emprendimiento.

Tenemos a Diego May en Boston atendiendo la Open Data Science Conference. La primera entrevista es con Miguel Paredes. Miguel en este momento trabaja en su doctorado para MIT, en el grupo CSAIL - el laboratorio de ciencia de computación e inteligencia artificial de MIT. Ademas contribuye a las actividades del Centro Martin Trust el cual esta formando una nueva generación de emprendedores con un enfoque en datos.

En este episodio definimos las características de un científico de datos y aclaramos que no son científicos de 7 patas! Hablamos de los distintos perfiles que se cubren cuando se habla de esta persona, tales como (1) entender de estadística (2) programar (3) poder diseñar productos de datos y (4) saber comunicar adecuadamente resultados.

Bienvenidos al Data Latam Podcast donde exploramos la industria de datos en Latino América. En este podcast sobre ciencia de datos y datos abiertos exploramos tecnologías, aprendemos sobre ciencia de datos, hablamos de tendencias y eventos relevantes de la industria, y compartimos novedades del sector. También traemos invitados que pueden aportar al aprendizaje, desde académicos hasta profesionales aplicando ciencia de datos en su día a día.