Ciclo de Charlas
Conversaciones sobre Ciencia de Datos
recorridos ida y vuelta desde big data al conocimiento aplicado
Noveno encuentro del Ciclo
Gustavo Denicolay, Guillermo Henrion y Daniel Negrotto
“Usos innovadores de la ciencia de datos en las finanzas,
de los bancos a las fintech”
31 de octubre de 2018 a las 19 hs.
Aula 13, Pabellón 2 de Ciudad Universitaria, CABA
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, UBA
En este panel tres especialistas en ciencia de datos expondrán sobre los cambios que están movilizando los avances en Big Data en el ámbito financiero. Durante las charlas se abordarán diferentes problemas y desafíos del procesamiento de grandes volúmenes de datos en el sector y qué herramientas de análisis predictivo y prescriptivo se están desarrollando en las empresas para generar experiencias cada vez más personalizadas con clientes y usuarios de servicios. También se mostrarán novedosos casos de industrias financieras que aprovechan los cambios tecnológicos para potenciar su modelo de negocios y desarrollar nuevas oportunidades de acceso al sistema financiero.
Sistema de Recomendación basado en consumos de tarjeta de crédito
GUSTAVO DENICOLAY
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Licenciado en Informática egresado de la ESLAI (Escuela Superior Latinoamericana de Informática) y MBA del CEMA (Centro de Estudios Macroeconómicos de Argentina). Posee 20 años de experiencia hands on en data mining, trabajando en proyectos de variadas industrias: finanzas, seguros, retail, salud. Se ha desempeñado como gerente de Inteligencia Comercial en diversas empresas y desde hace 15 años es titular de la consultora Adaptive. Es docente en las maestrías de Data Mining de la UBA, Universidad Austral e ITBA, desde el mismo inicio de las mismas, durante 14 años ininterrumpidos. Ha dictado cursos y conferencias en el exterior. |
Modelo de pronóstico para el envío de efectivo a sucursales
GUILLERMO HENRION - FRANCISCO LONARDI
Resumen: se presentarán los pasos que se siguieron en la construcción del modelo causal de pronóstico para el envío de efectivo a sucursales, y la posterior optimización basada en los costos de transporte e inmovilización de dinero.
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Aplicación de la ciencia de datos en nuevos modelos de confianza para la industria financiera
DANIEL NEGROTTO
Resumen: se expondrá la experiencia de Findo, una fintech argentina que desarrolla e investiga modelos y algoritmos destinados a la creación de scores crediticios alternativos basados en diversas fuentes de datos. También se abordarán los desafíos y resoluciones estratégicas que debe afrontar una startup para arbitrar entre el desarrollo de sus productos, como por ejemplo su plataforma digital, y a la vez investigar e innovar en nuevos algoritmos y modelos.
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Daniel Negrotto es Licenciado y Doctor en Ciencias de la Computación, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (FCEN), UBA. Es Investigador de la Universidad Nacional de General Sarmiento y del Departamento de Computación, FCEN, UBA. Se especializa en el estudio de algoritmos de Optimización Combinatoria y Aprendizaje Automático. Durante los últimos 15 años ha realizado numerosos trabajos aplicados en Operations Research y Data Science en áreas como Logística, Industria, Agro y Finanzas. En 2016 cofunda Findo LATAM, una fintech centrada en el desarrollo de scores alternativos con foco en la inclusión financiera, donde dirige los equipos de investigación y desarrollo tecnológico. |
Para acceder a las conversaciones sobre ciencia de datos:
Conversaciones sobre Ciencia de Datos - 2da Edición (2018)
Conversaciones sobre Ciencia de Datos - 1ra Edición (2017)
Archivo de los ciclos anteriores, Hablemos de Big Data:
Hablemos de Big Data - 3ra Edición (2016)
Hablemos de Big Data - 2da Edición (2015)
Hablemos de Big Data - 1ra Edición (2014)
