Franco Marsico es profesor recientemente incorporado a la Maestría en Ciencia de Datos de la UBA, donde dicta “Inferencia Bayesiana en Ciencia de Datos” y es investigador en genómica estadística. En esta entrevista, presenta la nueva materia y propone un cambio de perspectiva clave: pasar de predecir datos a cuestionar hipótesis.
Carolina Samanta Ramos es profesora de la Maestría en Ciencia de Datos e investigadora del Instituto Geográfico Nacional (IGN). En esta nota nos cuenta sobre los novedosos trabajos prácticos que desarrollan en la materia de GIS y las numerosas aplicaciones que hoy se pueden abordar en la investigación y el desarrollo de la información geográfica.
Germán Rosati es profesor de la Maestría en Ciencia de Datos e investigador de CONICET en EIDAES-UNSAM. Durante esta entrevista relata de qué modo aplicar la visualización de datos para mejorar la toma de decisiones, su mirada sobre el auge de la IA Generativa y cómo las ciencias sociales computacionales pueden contribuir a resolver problemas más eficientemente.
Ernesto Mislej es profesor de la Maestría en Ciencia de Datos y Director Científico de 7Puentes. En esta entrevista nos cuenta sobre los pormenores del dictado de su materia y cómo desarrollar productos basados en datos e inteligencia artificial, que respondan con una solución eficiente a necesidades actuales.
La inteligencia artificial está revolucionando el trabajo de representación de audio. En esta nota, Leonardo Pepino, investigador en formación del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada, nos cuenta cuáles son los desafíos y oportunidades actuales que presenta el análisis y desarrollo de representaciones de audio, un área en permanente evolución.
Laura Alethia de la Fuente es Profesora en la materia Aprendizaje Automático y posdoctoranda de CONICET, donde investiga sobre neurociencia cognitiva computacional. En esta nota nos cuenta sobre el dictado de la materia Aprendizaje Automático en la Maestría y acerca del desarrollo de algunos proyectos de investigación destacados.
Luz Bavassi es investigadora de CONICET en el Laboratorio de Neurociencias de la Memoria (LNM) del Instituto de Fisiología Biología Molecular y Neurociencias (IFIByNE UBA-CONICET). Es Licenciada y Doctora en Física (UBA). En esta entrevista nos cuenta cómo interactúan la neurociencia de la memoria, la ciencia de datos y el aprendizaje automático en sus investigaciones. También comenta sobre su experiencia de dar clases en la Maestría.
Viktoriya Semeshenko es investigadora adjunta del Instituto Interdisciplinario de Economía Política IIEP CONICET-UBA, donde integra el Laboratorio de Redes y Sistemas Complejos (NETLAB). Durante este diálogo con el blog Predictivos, Viktoriya nos cuenta cómo la aplicación del modelado, simulación y ciencia de datos en fenómenos complejos, tales como un sistema económico-financiero, puede enriquecer significativamente su análisis.
María Vanina Martínez es investigadora de CONICET, doctora en Ciencias de la Computación de la Universidad de Maryland y cuenta con un posdoctorado en la Universidad de Oxford. En 2021 fue designada Directora del Programa de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Fundación Sadosky. Para saber más acerca de los proyectos e iniciativas que se están desarrollando en materia de datos, Predictivos conversó con Vanina.
Daniel Yankelevich es informático, licenciado en la ESLAI en Argentina y recibió su PhD en la Universidad de Pisa. Es socio fundador de Practia y recientemente fue designado Director del área de Datos de Fundar, una organización dedicada al estudio, la investigación y el diseño de políticas públicas con foco en el desarrollo de una Argentina sustentable e inclusiva. Para conocer más sobre este nuevo rol, Predictivos dialogó en profundidad con él.
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