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mayo 24, 2017
febrero 7, 2017
diciembre 20, 2016
Machine Learning Spain XVI
El siguiente meetup será el día 20 de diciembre (martes) a las 18:30h en Campus Madrid. Tenemos dos charlas aplicadas a sectores realmente interesantes: la primera relacionada con modelos aplicados a la publicidad y la segunda sobre el Hackaton Pythonhack organizado por Cajamar (aplicación real sobre banca). La agenda será la siguiente. 18:30 – Acceso al auditorio. Calle de Manzanares, 1. 18:40 – «Medición de impacto de la actividad publicitaria» Esta charla se enfoca en el uso de los modelos de ML en el sector de la publicidad, con especial atención al uso de series temporales. Con un enfoque práctico, hablarán del impacto que tienen las campañas publicitarias sobre los resultados del negocio, así como de algunos efectos importantes, como estacionalidad, festivos, promociones, etc… Ponentes: •Alfonso Salafranca.Director de Data Science en Havas. 15 años de experiencia en Modelización y Análisis de datos. Matemático por la Universidad Autónoma de Madrid y Profesor asociado a la Universidad Carlos III. Inicio su carrera en analítica en consultoría primero en Bayes Forecast y posteriormente en Neo-Metrics. En BBVA ocupó las posiciones corporativas de Analytic Consumer Insights y Head of Innovación en Global Risk Managment. Desde el año 2011 su principal actividad ha estado relacionada con el mundo de la publicidad, primero con el Lanzamiento de YPerform y la construcción de un departamento de Marketing Intelligence para Ymedia y desde 2016 como Director de Data Science en el grupo Havas. Ha trabajado para anunciantes como Recoletos grupo editorial, Movistar, Bankinter, BBVA, VIvus, Ing Direct, Jazztel y Rastreator. Conferenciante en Universidades y Escuelas de Negocio, ha publicado diferentes artículos de Analytics y Modelización. • Andriy Tkachenko.Data Scientist con 3 años de experiencia en Modelización y Análisis de datos en Havas. Licenciado en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad Complutense de Madrid. Experiencia en el sector de la publicidad como analista de datos en departamentos de investigación/modelling. Trabajando en varios proyectos de modelling para clientes como Jazztel, Gas Natural, Prosegur, Ikea, La Nevera Roja. R Enthusiast, desarrollando herramientas propias de modelización y visualización de datos con el lenguaje de programación R. Participa activamente en las conferencias, locales y nacionales, relacionadas con el análisis de datos y programación en R. 19:30 – «Presentación mejores trabajos Cajamar PythonHack 2016». Presentación de los dos proyectos ganadores en la PythonHack 2016 (más información aquí) organizada por el Grupo Cajamar a través datos reales de la entidad. Los proyectos presentados cubren dos retos: uno de modelado (Predictive Modelling) y otro de análisis exploratorio/storytelling (Credit Card Analytics). Los proyectos Big Data son uno de los núcleos de la estrategia de innovación del Grupo Cooperativo Cajamar. Es por ello que impulsan la creación del Cajamar Data Lab, un equipo de especialistas dedicado a maximizar el potencial de los datos. En Cajamar Data Lab estamos convencidos de que la analítica avanzada es el ingrediente clave para la creación de productos y servicios del futuro. Cajamar PythonHack 2016 es la competición online de analítica de datos en base a datos bancarios reales del Grupo Cajamar organizada con motivo de la PyConES. La PyConES es un evento de tres días de duración que se celebró los días 7,8 y 9 de octubre de 2016 en Almería, en el que se dieron cita profesionales del lenguaje de programación Python que difunden su experiencia en varias sesiones de charlas técnicas. Ponentes equipo 1: • Javier Abadía. Lead Developer, más de 15 años liderando equipos de desarrollo y ‘predicando’ sobre desarrollo de software. Firme convencido de que el software debe tener 0 bugs, y de que lo que funciona son los métodos ágiles, las pruebas en modo paranoico, la automatización y sobre todo el trabajo en equipo. Esquiador y corredor, ha decidido divertirse desarrollando la mejor plataforma de analíticas que se haya visto nunca. Ingeniero en Informática por la Universidad de Zaragoza y MBA por el Instituto de Empresa. • Alicia Pérez. Backend Developer, Ingeniera informática por la Universidad Complutense de Madrid y Máster en Data Science por la escuela MBIT. En sus 9 años de experiencia ha trabajado para varias empresas y con numerosas tecnologías, pero desde 2015 disfruta trabajando en la parte back-end de StyleSage, donde la moda y el Big Data se unen para dar lugar a una increíble plataforma de analíticas. Amante de los datos (sobre todo geográficos), del trabajo en equipo, del patinaje y del queso. • Jose Mª Álvarez. Comenzó su carrera hace más de 15 años en grandes compañías como Motorola o Telefónica, después de terminar Ing. Informática en la URJC de Madrid. En los últimos años, ha participado en numerosos proyectos de Startups en campos como la ciberseguridad, la educación y la sanidad enfocada al envejecimiento activo. Hace 2 años, se unió a Stylesage donde trabaja como Backend Developer en la parte extracción y análisis de datos. Ponente del equipo 2: • Óscar González. Doctor Ingeniero de Telecomunicación. Data scientist en ETS Asset Management Factory. 20:30 – ¡Cervezas y networking! Tomaremos unas cervezas y podremos seguir charlando sobre los temas de interés que salgan en esta jornada. Nos vemos pronto, el 20 de diciembre en Campus Madrid.]]>
noviembre 7, 2016
Ya está anunciado el siguiente meetup de machine learning spain
Machine Learning Spain XV Auditorio Google Campus Madrid Calle de Manzanares, 1, Madrid (edit map) ¡Hola! Ya tenemos fecha para el siguiente meetup, será el día 14 de noviembre (lunes) a las 18:30h en Campus Madrid. Esa semana habrá bastantes eventos relacionados con los datos en Madrid y Barcelona, esperamos que sean muy útiles. La agenda será variada y completa. 18:30 – Acceso al auditorio. Calle de Manzanares, 1. 18:35 – «Programación Paralela en Big Data: Una aplicación sobre Series Temporales». Con la generación de más cantidad de datos cada día se hace necesaria la programación de los algoritmos de una forma paralelizable para reducir el tiempo de proceso de los mismos. Así, la presentación incluirá la base de cómo paralelizar sobre distintas plataformas y librerías como Spark y Dask. Ponente: Juan Luis Rivero. Profesional de la consultoría, desarrollo e integración de soluciones con más de 25 años de experiencia en multinacionales. Ha dedicado parte de su carrera al diseño e implantación de algoritmos y analítica de datos en el sector de Telecom. 19:15 – «Aprendizaje de comportamientos». Uno de los principales problemas de las aplicaciones modernas es conocer de forma precisa cómo usan los usuarios nuestra aplicación. Es decir, saber a que horas se utilizan unas funcionalidades o incluso conocer cómo un usuario ha sido capaz de llegar a una de nuestras nuevas funcionalidades. En esta charla describiremos una posible manera de obtener las políticas de comportamiento de nuestros usuarios y conocer cómo se mueven por nuestra aplicación. Describiremos cómo podemos obtener esta información (Colas de mensajes), almacenarla y utilizarla con el fin de intentar aprender o definir comportamientos comunes entre nuestros usuarios. Esta información puede servir para mejorar nuestra aplicación, su funcionalidad o para construir sistemas automáticos que realicen ciertas tareas por ellos. Ponente: Moisés Martínez. PhD en Inteligencia Artificial por la Universidad Carlos III de Madrid (especializado en Planificación automática, Aprendizaje automático y Sistemas de control). Investigador, mentor, orgulloso organizador de T3chFest y amante de la tecnología. Actualmente trabaja como Lead Data Scientist en beBee – affinity networking. 20:00 – «Convirtiendo Machine Learning en Negocio (Desde el BigData hasta la generación de servicios en el Real Estate)». El sector inmobiliario está a punto de sufrir un cambio disruptivo derivado del nuevo contexto económico, social y tecnológico que otros sectores ya han sufrido. En esta sesión se realizará un recorrido por la aplicación del Machine Learning a este sector y su aporte en los diferentes fragmentos de la cadena de valor del mismo. Ponente: Carlos Olmos de Frutos.Es fundador y director de uDA. Ha desarrollado su carrera en el sector del Real Estate donde ha planificado y liderado proyectos de desarrollo e inversión de hasta 14M €. Desde el 2011 lidera diversos proyectos que integran las Smart Cities y el BigData en soluciones de inversión inmobiliaria, integrando equipos multidisciplanares para la creación de productos y servicios con modelos de negocio asociados viables desde las primeras fases. Es arquitecto urbanista por la UPM y por la universidad Paris Val-de-Marne. 20:45 – ¡Cervezas y networking! Tomaremos unas cervezas y podremos seguir charlando sobre los temas de interés que salgan en esta jornada. Nos vemos pronto, el 14 de noviembre en Campus Madrid.]]>
marzo 3, 2015
Mañana miércoles día 4 tenemos el IV Meetup de Machine Learning
Carlos Gil Bellosta y nos hablará sobre: «Factorización no negativa de matrices» (Una aplicación a los motores de recomendación)» Os dejo el enlace a la página del meetup machine learning Spain (¿todavía no te has apuntado? a que esperas!!!) y la convocatoria oficial:
Llegamos al IV meetup y en éste podemos celebrar que ya somos 400 en el grupo. Parece que «data science» sigue de moda y nuestro grupo continúa creciendo. Estamos cerrando los últimos flecos del meetup para la próxima semana. En principio será el día 4 a las 19.00h, aunque estad atentos al grupo por si hay algún cambio. Tendremos a un ponente de lujo que seguro que todos conocéis, Carlos Gil Bellosta*: «Ex-eBay, ex-BBVA, ex-everis, ex-Barclays, exmatemático, ex casi todo. No obstante, estadístico diletante, entusiasta de R y bloguero en los ratos libres de los días de hacer». Dará una charla sobre «Factorización no negativa de matrices» (Una aplicación a los motores de recomendación). Os recomiendo que no os la perdáis. Después de la charla haremos networking como siempre, con unas cervezas de por medio. Esperamos que os guste. ¡Nos vemos el miércoles!Saludos.]]>
octubre 22, 2014
II Meetup Machine Learning Spain
22 de octubre enMedialab Prado a partir de las 18h de la tarde (ponencia a las 19h). Esta vez el meetup se enmarca en el entorno de una jornada sobre Tecnologías Abiertas que llevará a cabo el Ministerio de Industria junto con CENATIC. Habrá ponencias desde las 10 de la mañana hasta las 20.30h. La ponencia en esta ocasión versará sobre la herramienta de Machine Learning de Azure. Nos permite integrar todo el proceso de tratamiento y análisis de datos en un mismo entorno y además con la potencia de sus servidores para procesamiento y almacenamiento. La programación del II meetup Machine Learning Spain será la siguiente: 18.00 Networking con machine learners y el resto de asistentes a la jornada. 19.00 Análisis predictivo en la nube a través de ejemplos con Azure Machine Learning. Jorge Ramón Muñoz, Enterprise Services Consultant en Microsoft y José Ángel Fernández, Technical Evangelist en Microsoft. 20.00 Más networking tomando unas cervezas. Para el meetup tenéis que confirmar asistencia aquí, en nuestro grupo. Y si queréis asistir a las jornadas desde la mañana, además debéis registraros en este enlace. Ahí podréis ver el programa completo previsto. Os animo a participar durante todo el día, y por supuesto no os podéis perder el meetup.]]>