Reunión Septiembre 2019 Python-Madrid
¡Volvemos de vacaciones con un meetup sobre Data Science! Y, además, contaremos con dos ponentes de gran nivel, ¡no te lo puedes perder!
Hablaremos sobre cómo desplegar un modelo de Machine Learning en producción con AWS y cómo vamos a utilizar teoría de grafos con Python para destapar las tramas de corrupción en España.
¡Os esperamos en el salón de actos del edificio C de la UPM Higher Technical School of Engineers in Telecommunication!
Como es habitual es importante registrarse en nuestro meetup. El número de plazas es limitado.
Podéis encontrar el vídeo de las charlas en el enlace.
La reunión
- Cuándo: 26 de septiembre de 2019, a partir de las 19:00
- Dónde: UPM Higher Technical School of Engineers in Telecommunication Av. Complutense, 30 · Madrid - Salón Actos del Edif. C
- Enlace mapa
Las charlas
Aprende teoría de grafos con las tramas de corrupción en España
Autor/es: María Medina
Los datos de los casos de corrupción en España se pueden modelar en forma de grafo para descubrir las redes de "amiguetes" que han sido imputados juntos. Usaremos estos datos para aprender distintos conceptos de teoría de grafos y análisis de redes sociales, y aprenderemos a tratarlos usando Python.
María Medina trabaja como Data Scientist en Microsoft y co-organiza la comunidad PyLadies Madrid. Estudió informática y matemáticas y encontró la combinación perfecta de ambos campos en el mundo de los datos. Sus intereses principales son el transporte sostenible y la calidad del aire, pero le encanta explorar datos de cualquier tipo. Sus herramientas preferidas para hacer esto son R y Python.
Del modelo analítico teórico al productivo en AWS
Autor/es: Beatriz Blanco Pérez
Después de muchas horas de entrenamiento de nuestro algoritmo, conseguimos tener un código Python que nos dará el mejor modelo posible y ya seremos capaces de empezar a obtener resultados.... pero... ¿cómo desplegar este modelo en producción? Dentro del entorno Cloud, AWS nos ofrece diferentes opciones para poner en producción nuestro modelo Python (Lambda+ API, SageMaker, EMR).
Durante toda mi trayectoria profesional he estado en contacto con proyectos en los que se construían modelos analíticos para todo tipo de sectores. Lo que me más me ha gustado siempre es combinar mi background tecnológico con mi experiencia en el mundo analítico trabajando con matemáticos y Data Scientist, buscando siempre obtener el mejor modelo matemático, pero bajo un proceso óptimo
con una arquitectura robusta que permita desplegar los modelos en sistemas productivos.