Webinar “Aplicaciones en la ciencia de datos”

Este webinar estará dirigido a los interesados en conocer algunas de las aplicaciones de ciencia de datos basadas en la creación de modelos predictivos y diseño de experimentos, siendo estas una de las prácticas más utilizadas para validar la experiencia de los usuarios en plataformas o sitios web.

Algunas de las aplicaciones y prácticas más modernas de la ciencia de datos (data science, en inglés) son: Primero, la utilización de machine learning combinado con el diseño de experimentos para validar y mejorar la experiencia de los usuarios en ambientes web. 

Y segundo, el uso de web scraping para extraer insights y usarlos como fuente de información para generar predicciones utilizando machine learning aplicado al desarrollo de campañas de marketing.

Te invitamos a participar en el webinar gratuito “Aplicación en la ciencia de datos”, de Universidad Galileo. Entra aquí para inscribirte.

No te pierdas este webinar

El webinar gratuito “Aplicaciones en la ciencia de datos” se llevará a cabo el martes 04 de agosto, desde las 18:00 horas (Guatemala).

Estará dirigido a personas que deseen conocer cuáles podrían ser algunas de las aplicaciones de data science basadas en la creación de modelos predictivos y diseño de experimentos.

Además, se dará a conocer cómo las tecnologías más famosas en el mundo de data science (R y Python) aportan al desarrollo de estas nuevas tendencias que fomentan la generación de valor en las empresas.

Expertos invitados

Los expertos invitados del webinar “Aplicaciones en la ciencia de datos”, que estarán abordando los temas “Experiment Design for Randomized Control Trials (RCT) in a Web  Site or App Environment” y “Data Science in Marketing: Practical Examples”, son:

Ing. José Bonilla: Business Analyst at Xoom. Tópico: “Experiment Design for Randomized Control Trials (RCT) in a Web  Site or App Environment”.

Es estudiante de la Maestría en Data Science del Instituto en Investigación de Operaciones (IIO), de la Universidad Galileo. Completó el Posgrado Data Analysis & Prediction y ahora se encuentra sacando el MicroMasters de MIT: Statistics & Data Science

Desde el 2018 trabaja como Business Analyst en PayPal, encargado del área de Product, Customer Service y Transaction Partner Operations, en donde se ha especializado en temas de Customer Value, Retention, Experiment Design, entre otros. 

Omar Martínez, MSc.: Data-driven Marketer. Tópico: “Data Science in Marketing: Practical Examples”

Tiene 6 años de experiencia en web analytics y marketing digital. Previamente trabajó como Web Content Specialist en Prensa Libre, actualmente lidera el equipo de Search Analytics en Arcalea (Chicago-based Agency). 

También posee Experiencia trabajando con marcas internacionales en diferentes industrias tales como Real Estate, Pet Foods, Jewelry, Vertical Farming, Thermo Imaging & Robotics. Emprendedor de medio tiempo y columnista ocasional.

Ing. Luis Leal: Data scientist en Xoom. Tópico: “Procesamiento de lenguaje natural con modelado secuencial usando deep learning”.

Científico de ciencias de la computación, con experiencia en ingeniería de software y data science. Tiene conocimientos sólidos en matemática y estadística y se ha especializado en algoritmos de machine learning, deep learning y reinforcement learning. 

Ha sido profesor universitario por varios años en varias universidades de Guatemala. Ha desarrollado múltiples proyectos de inteligencia artificial y tiene múltiples certificaciones en el área de ciencia de datos. Actualmente es data scientist en Xoom, un servicio de PayPal.

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| 30 julio, 2020 |