Machine Learning en la práctica con R y Python - 23 de septiembre de 2020 - TecnoWebinars.comWebinar • Big Data: Big Data • TODOS
Machine Learning en la práctica con R y PythonAgéndalo en tu calendario habitual ¡en tu horario!
Miércoles, 23 de septiembre de 2020, de 11.00 a 12.30 hs Horario de Ohio (US)
Webinar en español
PRECIO: 30 EUROS
En esta charla mencionaremos cuales son los principales algoritmos utilizados en la industria para realizar modelos de machine learning, y mencionaremos las diferencias con el enfoque de deep learning. ¿Las redes neuronales son la respuesta a todos los problemas?
Mencionaremos por que tanto Python como R son los lenguajes más utilizados para trabajar con datos, haciendo hincapié en la reproducibilidad y en el soporte de la comunidad que cada uno tiene. Las cosas fallan a menudo en producción y necesitamos poder recurrir a soluciones que garanticen el éxito del proyecto.
Público:
Profesionales con conocimientos básicos de programación que quieran conocer cuales son los primeros pasos para ingresar al mundo de machine learning.
Agenda
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11:00 - 11:05 hsHabla el experto por Pedro Chávez, de Consultor
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11:05 - 12:30 hsHabla el experto por Pablo Casas, de EscuelaDeDatosVivos.AI
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Ponentes de este webinar
Consultor en Consultor
Soy fundador y director de la NGO Limitless Power of Information, organización non profit dedicada a la difusión e investigación de la Ciencia de la Analítica de Negocios en Iberoamérica, a través de plataformas virtuales y servicios en la nube. Nuestro propósito es formar capital humano a través de formación en tecnologías, metodologías, ciencia estadística y matemática, así como los procesos que soportan los sistemas analíticos, en las regiones donde estos recursos no existen.
Tengo experiencia en Proyectos de Consultoría en implementación de ERPs con SAP y SCALA Epicor; especializado en las plataformas de Inteligencia de Negocios de SAP BI, Business Objects y MSSQL Server en Latino América y en Italia.
Poseo estudios de Postgrado en Inteligencia de Negocios y Planificación Estrategica con SAP en Italia, y cursos de especialización en Inteligencia de Negocios con soluciones Business Objects XI 3.x en Madrid, España.
Tengo experiencia en Proyectos de Consultoría en implementación de ERPs con SAP y SCALA Epicor; especializado en las plataformas de Inteligencia de Negocios de SAP BI, Business Objects y MSSQL Server en Latino América y en Italia.
Poseo estudios de Postgrado en Inteligencia de Negocios y Planificación Estrategica con SAP en Italia, y cursos de especialización en Inteligencia de Negocios con soluciones Business Objects XI 3.x en Madrid, España.
Founder en EscuelaDeDatosVivos.AI
Desde 2007 he estado en el mundo de los datos, con un enfoque en Data Science / ML e IA.
Trabajo principalmente con empresas privadas, desarrollando modelos predictivos que escalan con toneladas de datos. Desde el diseño -basado en las necesidades del negocio-, hasta la construcción del modelo ML, para finalmente implementar y monitorear el proyecto en producción.
Algunos ejemplos son: detección de anomalías, predicción de navegación del usuario (aprendizaje profundo y cadena de Markov), pruebas de drogas en cáncer, finanzas, análisis de EEG, modelos de puntuación de clientes potenciales, optimización de soporte. ¡Y muchos más proyectos divertidos!
Preferí los lenguajes de código abierto, mi favorito es R y Python.
Top picks para R: the tidyverse & caret. En Python: Keras, entrenado en AWS EC2.
Las mejores opciones para técnicas: bosque aleatorio, xgboost, regresión logística, ensacado, hdbscan, algoritmo genético, LSTM - Deep Learning, cadena de Markov, ARIMA / ETS, t-SNE / now UMAP y NLP con fastai (en progreso). Gran fan de la teoría de la información
Trabajo principalmente con empresas privadas, desarrollando modelos predictivos que escalan con toneladas de datos. Desde el diseño -basado en las necesidades del negocio-, hasta la construcción del modelo ML, para finalmente implementar y monitorear el proyecto en producción.
Algunos ejemplos son: detección de anomalías, predicción de navegación del usuario (aprendizaje profundo y cadena de Markov), pruebas de drogas en cáncer, finanzas, análisis de EEG, modelos de puntuación de clientes potenciales, optimización de soporte. ¡Y muchos más proyectos divertidos!
Preferí los lenguajes de código abierto, mi favorito es R y Python.
Top picks para R: the tidyverse & caret. En Python: Keras, entrenado en AWS EC2.
Las mejores opciones para técnicas: bosque aleatorio, xgboost, regresión logística, ensacado, hdbscan, algoritmo genético, LSTM - Deep Learning, cadena de Markov, ARIMA / ETS, t-SNE / now UMAP y NLP con fastai (en progreso). Gran fan de la teoría de la información