{"id":44199,"date":"2021-10-26T18:57:53","date_gmt":"2021-10-26T18:57:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.galileo.edu\/page\/?page_id=44199"},"modified":"2023-08-23T16:55:59","modified_gmt":"2023-08-23T16:55:59","slug":"webinar-data-science-industria","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.galileo.edu\/page\/webinar-data-science-industria\/","title":{"rendered":"Webinar Data Science en la Industria"},"content":{"rendered":"

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Webinar<\/h1>\n

DATA SCIENCE<\/h1>\n

EN LA<\/h1>\n

INDUSTRIA<\/h1>\n

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\u00bfA qui\u00e9n va dirigido?<\/b><\/h2>\n

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Profesionales del \u00e1rea de Data Sience y temas relacionados que deseen conocer algunas de\u00a0 las aplicaciones m\u00e1s innovadoras en Data Science para resolver distintos tipos de problemas en la industria.<\/span><\/p>\n

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\u00bfDe qu\u00e9 tratar\u00e1 el Webinar?<\/h2>\n

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En este webinar se abordar\u00e1n algunas aplicaciones y la soluci\u00f3n de problemas espec\u00edficos utilizando Data Science en diferentes sectores y tipos de industria en Centroam\u00e9rica, abordaremos temas como Inteligencia Artificial aplicada al sector energ\u00e9tico, detecci\u00f3n de transacciones an\u00f3malas y data science aplicada en ventas en un centro de ventas, entre otras.<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row custom_padding_last_edited=”on|desktop” _builder_version=”4.16″ custom_padding=”2%|0%|2%|0%|true|false” custom_padding_tablet=”” custom_padding_phone=”8%|||” global_colors_info=”{}” column_structure=”1_3,2_3″][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”0%|0%|3.4%|2%” custom_padding_last_edited=”on|desktop” global_colors_info=”{}” padding_last_edited=”on|desktop” custom_padding__hover=”|||” custom_padding_tablet=”0%|0%|3.4%|2%” custom_padding_phone=”0%|0%|3.4%|2%”][et_pb_text disabled_on=”off|off|off” _builder_version=”4.16″ text_font=”||||||||” header_font=”||||||||” header_font_size=”24px” header_2_font=”Montserrat|800|||||||” header_2_text_align=”left” header_2_text_color=”#0b3354″ header_2_font_size=”38px” header_2_line_height=”1.1em” header_2_font_size_tablet=”30px” header_2_font_size_phone=”37px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” header_2_line_height_tablet=”” header_2_line_height_phone=”” header_2_line_height_last_edited=”on|desktop” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

Listado de temas a abordar en este Webinar<\/h2>\n

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    \n
  • Applications of data science into sales center management – Ing.Carlos Zelada<\/em><\/span><\/li>\n
  • Detecci\u00f3n de Anomal\u00edas-\u00a0 Ing. Luis Leal<\/em><\/span><\/li>\n
  • Inteligencia Artificial en el Sector Energ\u00e9tico y Generaci\u00f3n Fotovoltaica – Ing. Yalmar Cardenas<\/em><\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row disabled_on=”off|off|off” _builder_version=”4.16″ custom_padding=”27px|0px|0|0px|false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_button button_url=”#formulario” button_text=”Reg\u00edstrate aqu\u00ed” button_alignment=”center” _builder_version=”4.16″ custom_button=”on” button_text_size=”25px” button_text_color=”#ffffff” button_bg_color=”#bf9100″ button_border_width=”0px” button_border_color=”#ffffff” button_border_radius=”7px” button_font=”Montserrat|600|||||||” button_use_icon=”off” custom_margin=”0%|0%|0%|0%” custom_margin_tablet=”” custom_margin_phone=”” custom_margin_last_edited=”on|desktop” custom_padding=”1%|1%|1%|1%” custom_padding_tablet=”” custom_padding_phone=”” custom_padding_last_edited=”on|desktop” button_text_size_tablet=”20px” button_text_size_phone=”23px” button_text_size_last_edited=”on|phone” button_text_color_hover=”#ffffff” button_bg_color_hover=”#000000″ global_colors_info=”{}” button_text_size__hover_enabled=”off” button_one_text_size__hover_enabled=”off” button_two_text_size__hover_enabled=”off” button_text_color__hover_enabled=”on” button_text_color__hover=”#ffffff” button_one_text_color__hover_enabled=”off” button_two_text_color__hover_enabled=”off” button_border_width__hover_enabled=”off” button_one_border_width__hover_enabled=”off” button_two_border_width__hover_enabled=”off” button_border_color__hover_enabled=”off” button_one_border_color__hover_enabled=”off” button_two_border_color__hover_enabled=”off” button_border_radius__hover_enabled=”off” button_one_border_radius__hover_enabled=”off” button_two_border_radius__hover_enabled=”off” button_letter_spacing__hover_enabled=”off” button_one_letter_spacing__hover_enabled=”off” button_two_letter_spacing__hover_enabled=”off” button_bg_color__hover_enabled=”on” button_bg_color__hover=”#000000″ button_one_bg_color__hover_enabled=”off” button_two_bg_color__hover_enabled=”off”][\/et_pb_button][et_pb_text disabled_on=”off|off|off” _builder_version=”4.16″ global_colors_info=”{}”][\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ custom_padding_last_edited=”on|desktop” disabled_on=”off|off|off” _builder_version=”4.16″ background_color=”rgba(160,160,160,0.62)” background_image=”http:\/\/www.galileo.edu\/page\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/fondo-3.jpg” custom_padding=”3.4%|0%|3%|0%|false|false” custom_padding_tablet=”” custom_padding_phone=”” global_colors_info=”{}”][et_pb_row custom_padding_last_edited=”on|desktop” disabled_on=”off|off|off” _builder_version=”4.16″ module_alignment=”center” custom_padding=”0|0%|0|0%|false|false” custom_padding_tablet=”” custom_padding_phone=”8%|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.16″ header_font=”|700|||||||” header_font_size=”38px” header_2_font=”Montserrat|800|||||||” header_2_text_align=”left” header_2_text_color=”#bf9100″ header_2_font_size=”40px” header_2_line_height=”1.1em” header_3_font=”||||||||” header_3_text_color=”#000000″ header_3_font_size=”18px” header_3_line_height=”1.4em” header_4_font=”Open Sans|600|||||||” header_4_text_color=”#ffffff” header_2_font_size_tablet=”30px” header_2_font_size_phone=”23px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” header_2_line_height_tablet=”” header_2_line_height_phone=”” header_2_line_height_last_edited=”on|desktop” header_3_font_size_tablet=”” header_3_font_size_phone=”” header_3_font_size_last_edited=”on|desktop” header_3_line_height_tablet=”” header_3_line_height_phone=”” header_3_line_height_last_edited=”on|desktop” inline_fonts=”Open Sans” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

    EXPERTOS INVITADOS<\/h2>\n

    [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ custom_padding=”46px|0px|0|0px|false|false” global_colors_info=”{}” column_structure=”1_4,3_4″][et_pb_column type=”1_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_image src=”http:\/\/www.galileo.edu\/page\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/carlos-zelaya-2.png” align=”right” align_tablet=”center” align_last_edited=”on|desktop” _builder_version=”4.16″ global_colors_info=”{}” align_phone=”center”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.16″ global_colors_info=”{}”][\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”3_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.16″ text_font=”Montserrat||||||||” text_text_color=”#ffffff” text_font_size=”15px” header_font=”||||||||” header_text_color=”#424242″ header_4_font=”Montserrat|700|||||||” header_4_text_color=”#2be6ed” header_4_font_size=”21px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

    Ing. Carlos Zelada<\/b><\/h4>\n

    Ingeniero en electr\u00f3nica y posee una maestr\u00eda en Investigaci\u00f3n de Operaciones de la Universidad Galileo.\u00a0<\/em><\/strong><\/p>\n

    En el a\u00f1o 2003 inici\u00f3 como catedr\u00e1tico de matem\u00e1tica en la Universidad Galileo y ha dictado cursos en una gran variedad de \u00e1reas de la matem\u00e1tica y la ingenier\u00eda. Actualmente es Senior manager de Analytics para Healthcare.com y PivotHealth.com, la cual es una de las compa\u00f1\u00edas de mayor crecimiento en Estados Unidos de Am\u00e9rica y tiene el primer lugar en insurance tech. Su experiencia\u00a0 es en modelos de machine learning en producci\u00f3n, recomendadores, dise\u00f1o y ejecuci\u00f3n de proyectos de inteligencia de negocios.<\/span><\/p>\n

    [\/et_pb_text][et_pb_testimonial quote_icon=”off” _builder_version=”4.16″ body_font=”Montserrat||||||||” body_font_size=”13px” custom_margin=”|||” custom_padding=”||5px|” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

    Conferencia: Applications of data science into sales center management<\/i><\/strong><\/h1>\n

    La decisi\u00f3n de comprar un plan de seguro en EE.UU es muy importante para cada individuo. Basado en su sueldo mensual, su edad y condiciones pre-existentes el mejor plan puede variar. Actualmente los usuarios pueden tomar dos caminos para hacer su compra pueden auto-servirse o hablar con un agente certificado para recibir su ayuda. Cada camino requiere diferentes decisiones que son manejadas por diferentes modelos. En esta pl\u00e1tica discutiremos los desaf\u00edos con los que nos encontramos en el segundo camino. No entraremos a detalle en la soluci\u00f3n t\u00e9cnica pues los problemas est\u00e1n a\u00fan abiertos pero esto ayudar\u00e1 a los asistentes a entender los desaf\u00edos y el por que data science es clave para resolverlos<\/span><\/i><\/p>\n

    [\/et_pb_testimonial][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ custom_padding=”62px|0px|0|0px|false|false” global_colors_info=”{}” column_structure=”1_4,3_4″][et_pb_column type=”1_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_image src=”http:\/\/www.galileo.edu\/page\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/luis-leal-2.png” align=”right” align_tablet=”center” align_last_edited=”on|desktop” _builder_version=”4.16″ global_colors_info=”{}” align_phone=”center”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.16″ global_colors_info=”{}”][\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”3_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.16″ text_font=”Montserrat||||||||” text_text_color=”#ffffff” text_font_size=”15px” header_font=”||||||||” header_text_color=”#424242″ header_4_font=”Montserrat|700|||||||” header_4_text_color=”#2be6ed” header_4_font_size=”21px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

    Ing. Luis Leal<\/b><\/h4>\n

    Cient\u00edfico de la computaci\u00f3n, con experiencia en ingenier\u00eda de software y data science.<\/span><\/em><\/strong><\/p>\n

    Tienen conocimientos s\u00f3lidos de matem\u00e1tica y estad\u00edstica y se han especializado en algoritmos de machine learning, Deep learning by reinforcement learning. Ha sido profesor universitario por varios a\u00f1os en varias universidades de Guatemala. Ha desarrollado m\u00faltiples proyectos Inteligencia Artificial y tienen m\u00faltiples certificaciones en el \u00e1rea de ciencia de datos. Actualmente es Data Scientist en Xoom, un servicio de PayPal. <\/span><\/p>\n

    [\/et_pb_text][et_pb_testimonial quote_icon=”off” _builder_version=”4.16″ body_font=”Montserrat||||||||” body_font_size=”13px” custom_margin=”|||” custom_padding=”||5px|” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

    Conferencia: Detecci\u00f3n de Anomal\u00edas<\/i><\/strong><\/h1>\n

    En la actualidad existen muchos m\u00e9todos efectivos para realizar detecci\u00f3n de anomal\u00edas en datos de inter\u00e9s, siendo uno de los m\u00e1s conocidos y utilizados un m\u00e9todo estad\u00edstico basado en modelar los datos como variables aleatorias normales para luego encontrar la probabilidad de nuevas observaciones a evaluar y si su probabilidad es baja, etiquetarlas como anomal\u00eda. Pero este m\u00e9todo puede no ser efectivo en casos en los cuales los datos no se comportan de forma normal por lo tanto recurrimos a m\u00e9todos de \u201cestimaci\u00f3n de densidad\u201d los cuales pueden ser computacionalmente costosos, como podemos escalar estos m\u00e9todos a miles de variables de inter\u00e9s, con millones de observaciones por cada variable? Apache Spark puede proveer una alternativa la cual ser\u00e1 discutida en esta charla.<\/span><\/i><\/p>\n

    [\/et_pb_testimonial][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ custom_padding=”62px|0px|0|0px|false|false” global_colors_info=”{}” column_structure=”1_4,3_4″][et_pb_column type=”1_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_image src=”http:\/\/www.galileo.edu\/page\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/yalmar-1.png” align=”right” align_tablet=”center” align_last_edited=”on|desktop” _builder_version=”4.16″ global_colors_info=”{}” align_phone=”center”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.16″ global_colors_info=”{}”][\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”3_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.16″ text_font=”Montserrat||||||||” text_text_color=”#ffffff” text_font_size=”15px” header_font=”||||||||” header_text_color=”#424242″ header_4_font=”Montserrat|700|||||||” header_4_text_color=”#2be6ed” header_4_font_size=”21px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

    Ing. Yalmar Cardenas<\/b><\/h4>\n

    Ingeniero electricista graduado de la Universidad Nacional Aut\u00f3noma de Honduras en 2014 y pasante de la maestr\u00eda en Data Science en la Universidad de Galileo<\/span><\/em><\/strong><\/p>\n

    Con 6 a\u00f1os de experiencia en el sector fotovoltaico, trabajo en la construcci\u00f3n del parque solar fotovoltaico Nacaome y Valle como jefe del departamento de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica (enero 2015- diciembre 2015), posteriormente a la construcci\u00f3n del parque solar fotovoltaico trabajo como jefe del departamento de Ingenier\u00eda de proyectos en la empresa Representaciones Mec\u00e1nico el\u00e9ctricas SA (enero 2016 \u2013 enero 2017), desde el a\u00f1o 2017 comenz\u00f3 a laborar en el parque solar fotovoltaico Nacaome y Valle como jefe de Operaci\u00f3n y Mantenimiento (enero 2017 \u2013 junio 2018) y actualmente se desempe\u00f1a como Gerente de planta del parque solar Fovoltaico Nacaome y Valle (julio 2018 \u2013 Actual). En el a\u00f1o 2018 particip\u00f3 en la construcci\u00f3n del SUNRISE SOLAR PARK, Aruba, como jefe de instalaci\u00f3n fotovoltaica y en 2019 en el Proyecto Fotovoltaico Las mesas, El Salvador, como consultor\/asesor de instalaci\u00f3n fotovoltaica.<\/span><\/p>\n

    [\/et_pb_text][et_pb_testimonial quote_icon=”off” _builder_version=”4.16″ body_font=”Montserrat||||||||” body_font_size=”13px” custom_margin=”|||” custom_padding=”||5px|” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

    Conferencia: Inteligencia Artificial en el Sector Energ\u00e9tico y Generaci\u00f3n Fotovoltaica\u00a0<\/strong><\/em><\/h1>\n

    La inteligencia artificial se puede aplicar a ramas como la medicina, la rob\u00f3tica, f\u00edsica o en sectores muy particulares como en nuestro caso al sector energ\u00e9tico, muchas de las aplicaciones en este sector van desde modelos de predicci\u00f3n para pron\u00f3stico de fallas \u201cmantenimiento predictivo\u201d, An\u00e1lisis de im\u00e1genes aplicado al mantenimiento correctivo, pron\u00f3stico de la demanda, la digitalizaci\u00f3n de las redes como se le conoce com\u00fanmente \u201cSmart Grid\u201d lo cual tiene como prop\u00f3sito mejorar la operatividad de las mismas generando datos que se pueden analizar en tiempo real para tomar acciones, en el caso de las energ\u00edas renovables como se sabe tienen un inconveniente, la intermitencia de sus recursos, para el caso de la energ\u00eda solar fotovoltaica y la energ\u00eda e\u00f3lica lo cual hace que se produzca un comportamiento com\u00fanmente conocido como variabilidad , dicha variabilidad no es buena para el sistema el\u00e9ctrico debido a que esto dificulta la capacidad de planificar los despachos de energ\u00eda. En esta charla daremos un vistazo general de c\u00f3mo la inteligencia artificial y machine learning puede apoyar en este sector.<\/span><\/i><\/p>\n

    [\/et_pb_testimonial][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ custom_padding=”62px|0px|0|0px|false|false” global_colors_info=”{}” column_structure=”1_4,3_4″][et_pb_column type=”1_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_image src=”http:\/\/www.galileo.edu\/page\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/jorge-samayoa-1.png” align=”right” align_tablet=”center” align_last_edited=”on|desktop” _builder_version=”4.16″ global_colors_info=”{}” align_phone=”center”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.16″ global_colors_info=”{}”][\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”3_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.16″ text_font=”Montserrat||||||||” text_text_color=”#ffffff” text_font_size=”15px” header_font=”||||||||” header_text_color=”#424242″ header_4_font=”Montserrat|700|||||||” header_4_text_color=”#2be6ed” header_4_font_size=”21px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

    Dr. Jorge Samayoa<\/b><\/h4>\n

    Moderador<\/i><\/b><\/p>\n

    Director del Instituto de Investigaci\u00f3n de Operaciones, tiene un Ph.D. en Ingenier\u00eda de la Universidad de Purdue y una maestr\u00eda en matem\u00e1tica aplicada de Texas A&M, adem\u00e1s de ser graduado de Universidad Galileo. Es profesor e investigador en temas de Data Science y Optimizaci\u00f3n; donde ha generado varias publicaciones cient\u00edficas.<\/span><\/p>\n

    [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.16″ background_color=”#ffffff” custom_padding=”0|0px|0|0px|false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_row custom_padding_last_edited=”on|phone” module_id=”formulario” _builder_version=”4.16″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” custom_padding=”48px|0px|27px|0px|false|false” custom_padding_tablet=”” custom_padding_phone=”5%||0%|” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.16″ text_font=”Montserrat||||||||” text_font_size=”15px” header_font=”||||||||” header_font_size=”24px” header_2_font=”Montserrat|800|||||||” header_2_text_align=”left” header_2_text_color=”#bf9100″ header_2_font_size=”50px” header_2_line_height=”1.1em” header_5_font=”Raleway|500|||||||” header_5_line_height=”1.4em” header_2_font_size_tablet=”30px” header_2_font_size_phone=”45px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” header_2_line_height_tablet=”” header_2_line_height_phone=”” header_2_line_height_last_edited=”on|desktop” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

    \u00a1Reg\u00edstrate!<\/strong><\/h2>\n

    Participa en el Webinar: Data Science para la Industria<\/strong>, que se llevar\u00e1 a cabo el martes 09 de noviembre de 2021 a las 18:00 horas<\/strong> (UTC-6). Deja tus datos a continuaci\u00f3n para reservar tu espacio:<\/span><\/p>\n

    [\/et_pb_text][et_pb_code _builder_version=”4.16″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n