Workshop en Big Data


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Idioma

Español

Descripción

Big Data-CO busca reunir estudiantes, investigadores, profesores y expertos de diferentes disciplinas interesados en Big Data. El programa de Big Data-CO incluye sesiones de posters en donde los investigadores tendrán la oportunidad de presentar los resultados de su trabajo actual en un ambiente multidisciplinario.

Objetivo General

Promover la creación de una comunidad interesada en Big Data y sus aplicaciones en múltiples disciplinas.

Objetivos

- Facilitar la interacción de actores de la academia, la industria y el sector público interesados en Big Data y sus aplicaciones.

- Crear un foro de discusión sobre temas de Big Data en el que diferentes actores tengan la posibilidad de presentar sus experiencias. 

- Generar un espacio en el que investigadores jóvenes puedan presentar los resultados de sus investigaciones en temas relacionados con Big Data.

- Facilitar el aprendizaje de herramientas usadas en Big Data.

Dirigido a

Estudiantes y profesionales en ciencias naturales, economía, matemáticas, ingenierías, ciencias de la computación. Personas con interés en Big Data y sus aplicaciones, pertenecientes a múltiples áreas del conocimiento, con y sin experiencia previa en Big Data.

LLAMADO A PRESENTACIÓN DE POSTERS
El primer Workshop Big Data – CO, organizado por la Universidad del Rosario (Departamento de Matemáticas y Facultad de Economía), invita a investigadores de en todas las áreas de Big Data y sus aplicaciones a presentar sus trabajos para ser presentados en sesiones de posters. De especial interés se considerarán trabajos de investigación que exploren aplicaciones novedosas de Big Data: Más Información aquí

Fecha límite de envío: 10 de Abril de 2017

Organizadores:

Valérie Gauthier Umaña
Directora del Departamento de Matemáticas
Universidad del Rosario
Valeriee.gauthier@urosario.edu.co

Andrés García Suaza
Profesor Principal
Departamento de Economía
Universidad del Rosario.
andres.garcia@urosario.edu.co

Juan Fernando Pérez
Profesor Principal
Profesor Principal
Departamento de Matemáticas
Universidad del Rosario.
juanferna.perez@urosario.edu.co
www.juanfperez.com

Con el apoyo de

Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de Colombia, MINTIC.



Santiago
Gallón
Profesor Asistente
Universidad de Antioquia

Economista y MSc en Economía de la Universidad de Antioquia, obtuvo su doctorado en Matemáticas Aplicadas en la Universidad de Toulouse III. Su investigación se centra en el análisis funcional, series de tiempo y técnicas estadísticas para datos de alta dimensionalidad. Actualmente, Santiago es profesor asistente del Departamento de Economía de la Universidad de Antioquia.

Sitio Web: https://santiagogallongomez.wordpress.com

Jorge
Gallego
Profesor Principal
Universidad del Rosario

Economista y MSc en Economía de la Universidad Nacional de Colombia. Terminó sus estudios de doctorado en Ciencia Política en la Universidad de New York. Sus intereses de investigación incluyen economía política, desarrollo y evaluación de impacto. Jorge ha trabajado en la aplicación de big data para el análisis de políticas públicas. Actualmente es profesor asistente del Departamento de Economía de la Universidad del Rosario.

Sitio Web:
http://www.urosario.edu.co/Profesores/Listado-de-profesores/G/Gallego-Duran-Jorge-Andres/

Ivan
Mantilla
Director Técnico Adjunto de TICs
Departamento Nacional de Planeación (DNP)

Ingeniero de Telecomunicaciones de la Universidad Santo Tomás y doctor en Telecomunicaciones de la Universidad Politécnica de Valencia (España). Actualmente está realizando el MSc en Pensamiento Estratégico en la Universidad Externado de Colombia. Iván ha participado en más de 10 proyectos de investigación y desarrollo en el sector público y en compañías privadas en el área de las telecomunicaciones, así como en varios proyectos de consultoría relacionados con el desarrollo de sistemas de vigilancia aérea y programas de entrenamiento de radares. Actualmente es el Director Técnico Adjunto de TICs del Departamento Nacional de Planeación (DNP), donde es responsable de iniciativas nacionales públicas como la estrategia de Big Data del gobierno colombiano, la política pública de ciudades inteligentes y convergencia digital, así como de la política nacional espacial/satelital.

Sitio Web
https://www.linkedin.com/in/iv%C3%A1n-antonio-mantilla-gaviria-7605041b

Adriana
Crespo
Investigador Líder
Facebook, USA

Licenciada en Ciencias Políticas y Relaciones Internacionales del CIDE (México). Obtuvo su MA y PhD en Ciencias Políticas en la Universidad de Washington en St. Louis. Adriana es una científica social y estadística con interés en la estadística aplicada y métodos Bayesianos, su trabajo se ha centrado en traducir sofisticados análisis cuantitativos en recomendaciones de negocios viables. Posee más de siete años de experiencia en análisis estadístico usando herramientas como R, Python y SQL. Actualmente es Investigador Líder en Facebook.

Sitio Web: https://www.linkedin.com/in/adrianact

Juan David
Martínez
Asesor Departamento
Nacional de Planeación (DNP)

Economista de la Universidad del Rosario. Ha trabajado como consultor del Programa de Desarrollo de las Naciones Unidas (UNDP) en temas relacionados con análisis de datos y Objetivos de Desarrollo Sostenible (SDG) y ha sido profesor de Big Data y Métodos Computacionales para la Política Pública a nivel de pregrado. Juan David actualmente trabaja como asesor del Departamento Nacional de Planeación (DNP) en temas relacionados con la ciencia de Datos, Big Data y política pública.

Sitio Web: https://www.linkedin.com/in/juandmartinezg

Francisco
Barrera
Director
Unidad de Minería de Datos de Quantil

Economista, matemático y MSc en Economía de la Universidad de los Andes. Francisco ha desarrollado proyectos en procesamiento de texto, clasificación de texto y aplicaciones en análisis de sentimientos y minería de datos usando imágenes satelitales. Actualmente es el director de la Unidad de Minería de Datos de Quantil.

Sitio Web:
http://www.quantil.com.co/site/index.php/es/quienes-somos/gente-quantil

Marco
Cristancho
Director Científico
Centro de Bioinformática y Biología Computacional (BIOS)

Microbiólogo de la Universidad de los Andes y doctor en Biología Molecular de la Universidad de Manchester. Marco tiene más de 13 años de experiencia en Bioinformática y más de 20 años de experiencia en áreas como Genómica, Biología Molecular y mejoramiento de café. Marco asesora instituciones de investigación públicas y privadas, nacionales e internacionales, en las áreas de Genómina, Bioinformática y en el control de patógenos de plantas. Actualmente es el director científico de BIOS, el centro de Bioinformática y Biología Computacional.

Sitio Web:
https://www.linkedin.com/in/marco-aurelio-cristancho-ardila-80a50734

Clara
Corzo
Vicegerencia técnica
Banco de la República de Colombia

Clara es Ingeniera de sistemas y MSc en Política y Relaciones internacionales. Además cuenta con un doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Manchester. Ha trabajado por 20 años en el Banco de la República de Colombia liderando proyectos para permitir y facilitar el acceso a datos. Su trabajo está altamente relacionado con el análisis estadístico de datos. Además, Clara ha desarrollado investigaciones en seguridad de datos. Actualmente trabaja en la vicegerencia técnica del Banco de la República de Colombia.

Daniel
Jiménez
Líder del grupo de Big Data
Centro de Investigación en Agricultura Tropical (CIAT)

Daniel es Ingeniero Agrónomo de la Universidad de Caldas. Además tiene un doctorado en Ciencias Biológicas Aplicadas de la Universidad de Gent. El enfoque de minería de datos de Daniel a la agronomía está ganando rápidamente proponentes en todos los niveles, desde agricultores y técnicos hasta responsables gubernamentales y expertos agrícolas. Las Naciones Unidas seleccionaron el trabajo de Daniel como uno de los dos ganadores de su Big Data Climate Challenge, el cual fue premiado durante la cumbre sobre el clima de las UN celebrada en septiembre de 2014 en la ciudad de New York. Su trabajo también fue seleccionado por el Banco Mundial como uno de los ganadores del primer World Bank Group Big Data Innovation Challenge. Actualmente, es el líder del grupo de Big Data en el CIAT (Centro de Investigación en Agricultura Tropical).

Sitio Web: https://www.linkedin.com/in/darijiro

Mateo
Restrepo
Gerente de Capacidades Analíticas
Bancolombia

Físico de la Universidad Nacional de Colombia y doctor en Matemáticas Aplicadas de la Universidad de Cornell. Cuenta con alrededor de 4 años de experiencia en el desarrollo de mecanismos de fijación de precios de alta frecuencia, monitoreo de riesgos y gestión de inventarios en tiempo real basada en deflexión para negociaciones de alta frecuencia. Mateo ha creado soluciones para firmas líderes en el mercado de servicios financieros así como desarrollos para la toma asistida de decisiones en tiempo real en sistemas de emergencia. Mateo actualmente trabaja como Gerente de Capacidades Analíticas en Bancolombia.

Sitio Web: https://www.linkedin.com/in/mateorestrepo

Horario

Fechas: Junio 5 a Junio 9 de 2017
Horario: Lunes a Viernes 9:00 a.m a 4:00 p.m
Lugar: Universidad del Rosario,Sede Claustro
Intensidad Horaria: 35 horas
Tipo de Oferta: Taller, homologable por un curso de tipo electiva general de 2 créditos para los estudiantes de la Universidad del Rosario.
Organiza: Facultad de Ciencias Naturales y Matemáticas y Facultad de Economía

Programa tentativo:
5 junio6 junio7 junio8 junio9 junio
9h00 – 10h15
Iván Mantilla Departamento Nacional de Planeacion

Adriana Crespo
Facebook (NY)

Marco Cristancho
BIOS

Víctor Beltrán
BBVA

Clara Corzo
Banco de la República
10h00 – 11h00
Santiago Gallón
Universidad de Antioquia

Santiago Gallón
Universidad de Antioquia

Santiago Gallón
Universidad de Antioquia

Juan David Martínez
Departamento Nacional de Planeacion

Mateo Restrepo
Bancolombia
11h00 – 11h30Descanso/Sesión de Posters
11h30- 12h30
Jorge Gallego
Universidad del Rosario

Jorge Gallego
Universidad del Rosario

Daniel Jiménez
CIAT

Julián Ramírez
CIAT

Gonzalo Rivero
Westat (Washington)
12h30-13h30Almuerzo
13h30–14h30
Jorge Gálvez - Ariel Contreras
AnaliTIC (Chile)

Esteban Correa
BIOS

Francisco Barrera
Quantil

Joan Baena Big Data Group Colombia

Rafael González Universidad Javeriana
14h30 – 15h00Descanso/Sesión de Posters
15h00- 16h00
Cristian García
BD Guidance

Camila Escallón
UBER

Adriana Crespo
Facebook NY

Álvaro Ramírez Telefónica
Panel/ Premiación
Academia/TutorialesSector PúblicoSector Privado

Contenido


Título de la Conferencia/ClaseConferencista
Big Data en Planeación Nacional*Iván Mantilla
Director Técnico Adjunto de TICs
Departamento Nacional de Planeación (DNP)
Análisis Estadístico para Big Data*Santiago Gallón
Profesor Asistente
Universidad de Antioquia
Fundamentos de Machine Learning y Programación en R*Jorge Gallego
Profesor Principal
Universidad del Rosario
Big Data en Redes Sociales*Adriana Crespo
Investigadora Líder
Facebook, USA
Big Data en Agricultura*Julián Ramírez
Investigador
Centro de Investigación en Agricultura Tropical (CIAT)
Big Data en Planeación Nacional*Juan David Martínez
Asesor
Departamento Nacional de Planeación (DNP
Minería de Datos y Big Data*Francisco Barrera
Director Unidad de Minería de Datos
Quantil
Big Data en Bioinformática*Marco Cristancho
Director Científico
Centro de Bioinformática y Biología Computacional (BIOS)
Big Data en Agricultura*Daniel Jiménez
Líder del grupo de Big Data
Centro de Investigación en Agricultura Tropical (CIAT)
Big Data en el Banco de la República*Clara Corzo
Vicegerencia Técnica
Banco de la República
Big Data en el Sector Bancario*Mateo Restrepo
Gerente Capacidades Analíticas
Bancolombia

Metodología

El workshop constará de tres grandes áreas temáticas:

1. En el área académica se presentarán algunas de las herramientas de análisis estadístico y de programación empleadas en Big Data, así como trabajos de investigación en Big Data;
2. En el área del sector público se presentarán experiencias del uso de Big Data en instituciones gubernamentales.
3. En el área del sector industrial se presentarán aplicaciones de Big Data en múltiples sectores de la economía.

Beneficios del programa
- Los asistentes a Big Data-CO podrán conocer de primera mano experiencias exitosas en el uso de Big Data en diversas áreas. Las charlas incluirán trabajos provenientes de la academia, la empresa privada y el sector público, ofreciendo una visión amplia de la aplicación de los métodos de Big data.
- Big Data-CO también ofrecerá una introducción a los métodos matemáticos y computacionales usados en el análisis de Big Data. Por lo tanto, el workshop es atractivo para personas interesadas en Big Data pero sin experiencia en sus técnicas y herramientas.
- Igualmente, Big Data-CO ofrece una gran oportunidad para expertos en el área de Big Data para presentar sus experiencias, interactuar con otros expertos, y conocer nuevas técnicas, herramientas, y áreas de aplicación.

Inversión

Inversión: COP $2.200.000
Fecha de Apertura: Junio 5 de 2017

Descuento pronto Pago: Descuento 10% del valor de matrícula hasta el 21 de Mayo de 2017
Descuentos estudiantes, profesores y egresados URosario:
Descuento 10% del valor de matrícula, el cual puede acumularse y/o combinarse con el beneficio por pronto pago.

*Para profesores de la Universidad del Rosario, el curso se puede validar cómo Curso de Desarrollo Profesoral.

Pagos

Conoce el proceso de pago aquí

Más Información

Correo de Contacto:
bigdataco@urosario.edu.co

Angélica María León Z.
Asesora de Oferta Académica Internacional
UR International Summer School
Universidad del Rosario
summerschool@urosario.edu.co
Teléfono: (+57 1) 2970200 Ext. 2133

Condiciones Generales

La Universidad se reserva el derecho de cancelar la apertura de un curso o programa en razón de que no se reúnan las condiciones económicas mínimas. En tal evento, la Universidad restituirá el 100% del importe pagado por los estudiantes en la moneda de origen mediante transferencia electrónica (wire transfer) a la cuenta bancaria informada por los participantes. La transferencia se efectuará dentro de los primeros cinco días hábiles siguientes a la fecha en que se recibió la información de los datos bancarios del participante.

En el evento de que un participante decida no tomar el curso o programa habiendo ya pagado el importe correspondiente a la matrícula, siempre y cuando el mismo no hubiere iniciado, podrás solicitar restitución de su dinero para lo cual la Universidad le efectuará transferencia electrónica por el 90% del valor originalmente recibido, reteniendo el 10% que corresponderá al reembolso de gastos administrativos y bancarios incurridos por la Universidad. El reembolso se efectuará en la moneda origen del pago dentro de los 8 días hábiles siguientes a la recepción de la solicitud de retiro, cancelación y reembolso.

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