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Data Science, lecciones aprendidas tras 5 años trabajando en el sector

19
Diciembre
2019
Data Science, lecciones aprendidas tras 5 años trabajando en el sector
Conferenciante:

David Adrián Cañones Castellano

Data Scientist y Machine Learning Engineer 

Linkedin
Tutor Carlos Revilla
Datos de la conferencia: ACCESO A CONFERENCIA GRABADA

Título: Data Science, lecciones aprendidas tras 5 años trabajando en el sector

Día: 19/12/2019

Horario:

20.00 (hora de España)
*Cerciórate bien de la hora en tu país.

Temática:

En esta conferencia se hablará sobre las lecciones aprendidas durante 5 años trabajando en el sector de la Ciencia de Datos. Los principales objetivos de la ponencia serán:

  • Aprender cómo el uso de datos puede ayudar a mejorar las empresas. Ejemplos de casos de éxito en diferentes sectores.

  • Aprender cómo iniciar la transformación de la compañía hacia el uso de los datos y la Inteligencia Artificial.
  • Aprender a evitar errores comunes en las etapas iniciales de la adopción de IA en las compañías.
  • Cómo crear y liderar un departamento o equipo de Data Science / Analytics (formación, perfiles, organigrama) en la empresa.
  • Cómo orientar los primeros proyectos de Data Science & Analytics en función del tipo de empresa (desde startups a grandes empresas multinacionales), teniendo en cuenta la diferencia de necesidades de cada empresa en función de la madurez de la misma.
  • Cómo desarrollar correctamente una estrategia para el aprovechamiento de datos a largo plazo, evitando errores y con un enfoque realista.
  • Cómo orientar el cambio cultural de la empresa hacia el uso y aprovechamiento de datos y cómo vencer las importantes resistencias internas que una transformación de este tipo suele generar.
  • Cómo formar a los empleados en Data Science, tanto a los que van a trabajar directamente con datos como aquellos que van a tener que aplicar las decisiones que se tomen en base a los mismos.
  • Cómo integrar el departamento o equipo de Data Science con el resto de áreas de la compañía. Diferentes modelos de organización a este respecto.

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