Del 16 al 18 de noviembre se realizará en la Universidad Nacional de San Luis la primera PyData Latinoamericana. Si querés dar una charla, mostrar un póster o compartir un tutorial, podés hacerlo hasta el 15 de septiembre de 2017.
El evento reúne a analistas, científicos, desarrolladores, ingenieros, arquitectos y otros de la comunidad de ciencia de datos para discutir nuevas técnicas y herramientas para la gestión, análisis y visualización de datos. Quienes deseen participar pueden hacerlo ya sea presentando un trabajo, un póster, compartiendo un tutorial o, simplemente, informándose de la rápida evolución de esta nueva disciplina.
Motivados por el manejo y tratamiento de grandes volúmenes de datos en disciplinas muy heterogéneas, como, la matemática, la computación, la inteligencia artificial, la física, la agricultura, la medicina, etc., ha surgido la ciencia de datos. Esta disciplina combina métodos estadísticos y computacionales que permiten el almacenamiento, procesamiento y extracción de información a partir de estos datos. Información que podrá aportar a la construcción del conocimiento y a la toma de decisiones.
¿Qué es la PyData?
Es un programa educativo de NumFOCUS, una organización sin fines de lucro en los Estados Unidos. PyData proporciona un foro para la comunidad internacional de usuarios y desarrolladores de herramientas de análisis de datos para compartir ideas, aprender unos de otros, y discutir problemáticas comunes.
Se busca propiciar un lugar para discutir la mejor manera de aplicar lenguajes y herramientas a los desafíos de gestión, procesamiento, análisis y visualización de datos. La conferencia está orientada a todos los niveles desde principiantes a usuarios avanzados. Por lo que incluirá charlas, tutoriales y presentación de casos de estudio y/o tecnologías de vanguardia.
¿Qué es la Ciencia de Datos?
El volumen de datos disponibles, junto con su heterogeneidad y velocidad con la que se generan no ha hecho más que crecer en los últimos años. Esto, motivó la aparición de una nueva disciplina, que combina métodos estadísticos y computacionales que permiten el almacenamiento, procesamiento y extracción de información a partir de estos datos. Esta disciplina ha sido llamada Ciencia de Datos. Debido al poder creciente de cálculo; métodos que solían estar recluidos en ambientes académicos, son ahora aplicados en amplios dominios desde el análisis de datos en física, astronomía y biología, o sistemas de inteligencia artificial para el diagnóstico en medicina, o tareas como la colocación de productos on-line, incluso el periodismo se ha visto modificado en lo que se conoce como periodismo de datos.
La adopción creciente de la ciencia de datos por parte de otras disciplinas ha puesto en evidencia la existencia de problemas para los cuales los métodos existentes de análisis de datos no son útiles o presentan limitaciones, por lo que es necesario generar nuevos métodos estadísticos y computacionales para el análisis efectivo de datos y toma de decisiones informadas como así también la generación de nuevos métodos de predicción y modelado que permitan afrontar los nuevos retos.
Argentina tiene el potencial de convertirse en líder regional en ciencia de datos y big-data, disciplinas claves para la autonomía tecnológica, el desarrollo económico sustentable, el desarrollo social igualitario y la competitividad del sector científico-tecnológico-industr
Breve lista de tópicos
La lista, no exhaustiva, de tópicos que se espera discutir durante la conferencia incluyen: Nuevos desarrollos en machine learning; aplicaciones de Deep Learning y problemas aún no resueltos; programación probabilística y estadística Bayesiana; avances en la visualización de datos; métodos y prácticas para promover la ciencia reproducible, ciencia de datos y su aplicación a problemas sociales. Interoperabilidad de lenguajes de programación en ciencia de datos Python/R/Julia.
Conferencistas plenarios
Cristopher Fonnesbeck (EEUU) – Profesor de Bioestadística y principal desarrollador de PyMC3
Rebecca Bilbro (EEUU) – Científica de Datos especializada en visualización de datos en Machine learning
Leandro Lombardi (Argentina) – Consultor independiente y miembro del Programa de Ciencia de Datos de la Fundación Sadosky
Para mayor información sobre actividades y mecanismos de participación ingresá al siguiente link
Para preguntas o interesados en auspiciar comunicarse a través del correo electrónico a aloctavodia@gmail.com y/o a admin@pydata.org