Si tuviéramos que enseñar ciencia de datos a distancia…

Si tuviéramos que enseñar ciencia de datos a distancia…

Muchos de nosotros habíamos comenzado a explorar desde antes de la pandemia de COVID-19 las posibilidades que abrieron las nuevas tecnologías. Las listas de mail ya eran una herramienta de rutina en muchos cursos desde hacía años, incluso hasta estaban cayendo en desuso. También era frecuente compartir los contenidos de las clases, como apuntes, presentaciones, links a lecturas recomendadas, a través de una página web o alguna otra plataforma virtual. Algunos hasta habíamos probado filmar algún video para YouTube. Pero si en ese momento nos hubieran preguntado si considerábamos que el futuro de la educación pasaba por ahí, la respuesta mayoritaria habría sido no. Compartimos nuestra visión en esta nota de opinión.

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Big Data en los tiempos del Coronavirus. Medición del impacto en las movilidades según dispositivos móviles.

Big Data en los tiempos del Coronavirus. Medición del impacto en las movilidades según dispositivos móviles.

Por Leo Lucianna (Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento – UBA y Docente de la materia Data Mining). De más está decir que los tiempos que estamos viviendo están muy alejados de lo común. Allá en la lejana época de apenas unos meses atrás, nadie imaginaría estar inmersos en un confinamiento masivo, ni temerosos de una curva maligna. Quizá esta no sea ni la primera ni última vez en la historia que se haya dado una alteración repentina semejante en nuestros hábitos. Pero lo interesante de esto, es que nunca se había dado en la reciente época del Big Data, es decir, nunca con este nivel de registro de datos. Y así los datos, como un espejo virtual de nuestra realidad, están registrando cambios sin precedentes.

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Patrones de uso del servicio de datos en una red de telefonía móvil – Parte 2

Patrones de uso del servicio de datos en una red de telefonía móvil – Parte 2

Por Ing. Horacio Gastón Arrigo (Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento-UBA). En esta segunda parte de la publicación se muestran los resultados obtenidos con los métodos de agrupación por componentes espectrales y agrupación por acumulación de evidencia. Por último se presentan las conclusiones finales.

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Patrones de uso del servicio de datos en una red de telefonía móvil-Parte 1

Patrones de uso del servicio de datos en una red de telefonía móvil-Parte 1

Por Ing. Horacio Gastón Arrigo (Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento-UBA). Las empresas de telecomunicaciones que proveen servicio de telefonía móvil, tienen como objetivo proveer un servicio ininterrumpido y de calidad adecuada. El motivo no es solo comercial sino que también se deben cumplir con obligaciones contractuales y resoluciones gubernamentales. Ésto motiva que la planificación, mantenimiento y actualización de una red sea un desafío con diversos enfoques que excede lo meramente tecnológico.

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Innovaciones en aprendizaje profundo para computación gráfica

Innovaciones en aprendizaje profundo para computación gráfica

Emmanuel Iarussi es investigador de CONICET en la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Buenos Aires (FRBA UTN), donde desarrolla proyectos centrados en la computación gráfica y la explotación de grandes volúmenes de información para mejorar el diseño industrial. Es Ingeniero en Sistemas de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN), Doctor en Computación del INRIA (Francia) y cursó un Posdoctorado en el IST de Viena (Austria). Sus estudios de doctorado se basaron en el aprendizaje de dibujo asistido por computadora utilizando algoritmos de visión. También realizó una pasantía en Adobe (Estados Unidos), donde trabajó sobre herramientas de diseño para usuarios no expertos.

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Desafíos de Compliance en la era de los datos masivos-Parte 2

Desafíos de Compliance en la era de los datos masivos-Parte 2

Aspectos éticos en la cadena de valor de los datos Actualmente, el Council of Big Data, Ethics and Society, una organización estadounidense con un enfoque crítico a las iniciativas de Big Data, reconoce en su informe “Perspectives on Big Data, Ethics and Society” que a medida que se hace más barato recolectar, almacenar y re-analizar grandes bases de datos, resulta evidente que el consentimiento informado […]

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Desafíos de Compliance en la era de los datos masivos-Parte 1

Desafíos de Compliance en la era de los datos masivos-Parte 1

Junto a la explosión en el volumen de datos que manejan las organizaciones, su diversidad y la velocidad con que se genera y utilizan los datos, emerge un universo desconocido de riesgos en el manejo de información crítica de las organizaciones. Conocer técnicamente esta temática, adoptar una cultura de cumplimiento normativo e integrar cada vez más el trabajo de Data Scientist con el de Compliance […]

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“Hoy tenemos más tiempo para entender cómo se están utilizando los modelos de Machine Learning y poder interpretarlos”

“Hoy tenemos más tiempo para entender cómo se están utilizando los modelos de Machine Learning y poder interpretarlos”

Por Ignacio Uman. Erin LeDell es Chief Machine Learning Scientist en H2O.ai, la compañía que desarrolló la plataforma open source de aprendizaje automático H2O. Referente en aprendizaje automático y estadística computacional; realizó su doctorado sobre la temática en UC Berkeley. Asimismo es fundadora de Women in Machine Learning & Data Science y una de las co-fundadoras de R-Ladies Global. Luego de haber participando como oradora […]

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Sistema de clasificación de imágenes de melanomas

Sistema de clasificación de imágenes de melanomas

Por Gastón Liberman (Magíster en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento-UBA). El aprendizaje automático (machine learning) tuvo grandes avances en aplicaciones de medicina, específicamente en el diagnóstico de imágenes gracias al auge del aprendizaje profundo (deep learning). En este caso, quise contribuir con mi tesis desarrollando un modelo de clasificación de imágenes de melanomas usando redes neuronales convolucionales (ConvNets o CNNs) y vectores de Fisher. […]

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Ciencia de datos en beneficio de pronósticos meteorológicos

Ciencia de datos en beneficio de pronósticos meteorológicos

Alfredo Rolla es Profesional Principal del CONICET en el Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (CIMA). Se especializa en el desarrollo de aplicaciones usando modelos de crecimiento de cultivos, modelos climáticos y programación paralela y en el análisis y desarrollo de aplicaciones de tecnologías web para la visualización georreferenciada de datos. Colaboró en la segunda y tercera Comunicación Nacional de la República Argentina […]

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